Gartner公布2014年十大策略性技術與趨勢,行動裝置多元化居首
Gartner公布2014年十大策略性技術與趨勢,行動裝置多元化居首

國際研究暨顧問機構Gartner,近日公布2014年將對大多數企業產生策略性意義的十大技術與趨勢。

Gartner所定義的策略性技術為未來三年可能對企業造成重大影響的技術。而構成重大影響的因素包含為IT技術或業務帶來巨變的可能性、主要投資需求,以及延遲採用的風險。

策略性技術可能是已臻至成熟、和/或適用於更廣使用範圍的現存技術,可提供早期採用者策略性業務優勢、或者在未來五年之內為市場帶來顯著變化的新興技術。這些技術影響了機構的長期規劃、專案及措施。

Gartner副總裁David Cearley表示:「我們已定義出企業應納入其策略規劃流程當中的十大技術。這並不表示企業必須採用和投資我們所列出的全部技術,但應於未來兩年之內就這些技術是否能夠符合其預期需求做出審慎的決策。」

Cearley進一步指出,集結社群、行動、雲端與資訊等四股強大力量匯流的力量連結(Nexus of Forces)將持續推動變革並帶來新契機,創造出全球網路規模的先進可程式化基礎架構之需求。

2014年十大策略技術趨勢包括:

**1. 行動裝置多元化與管理
**至2018年,裝置、運算形式、使用者情境以及互動模式將日趨多樣化,使得「一切無所不在(everything everywhere)」的策略無法達成。員工攜帶自有裝置(BYOD)計畫促成行動工作人口規模呈現加倍、甚至三倍發展如此始料未及的結果,為IT與財務部門帶來龐大的負擔。企業員工使用自有硬體裝置的政策必須徹底重新檢討,必要時應該更新並修訂。目前大多數的企業僅針對員工使用企業配發與管理之裝置存取其網路的行為制訂政策。企業應對員工予以允許及禁止的範圍定義明確規範,並於保密和隱私權要求與彈性之間取得平衡。

**2. 行動App與傳統應用程式
**Gartner預測,至2014年,JavaScript效能的改善將開始促使HTML5以及其瀏覽器成為企業應用程式開發環境的主流。Gartner建議開發人員應著眼於發展內含豐富語音及視訊、讓人們以全新方式互動的擴增使用者介面模型。App數量將不斷成長,而傳統應用程式則開始萎縮。App較小且較為整合,而較大型的傳統應用程式則較為完整。開發人員應尋找可將App拼湊成大型應用程式的方法。開發可橫跨各類裝置的應用程式使用者介面,需要對各種不同建構元件有所了解,也需要一種可彈性調整的程式架構來將這些元件組合成專為個別裝置最佳化的內容。家用與商用App開發工具的市場相當複雜,內含遠超過100家以上的潛在工具廠商。在未來幾年裡,沒有單一工具能夠完全適合所有類型的行動應用程式,因此需要多種工具並用。下一波使用者體驗進化將是利用情緒及動作所推演出的意向來促使終端使用者行為改變。

**3. 萬物聯網(The Internet of Everything)
**網際網路正逐漸延伸至PC與行動裝置以外的領域,進入到企業的資產(如場地設備)與消費性產品(如車輛和電視)。問題是,大多數的企業和科技廠商皆尚未探究這更大範圍的網際網路所帶來的可能性,此外在營運和組織上亦未做好準備。想像一下最重要的產品、服務和資產都已數位化。一切數位化之後所產生的資料串流與服務結合起來,將創造四種基本的使用模型:管理、變現(Monetize)、營運、延伸。這四種基本模型可應用至四種「網際網路」(人、物、資訊和地點)的任何一種。企業不應將思維侷限於唯有物聯網(Internet of Things,如:資產和機器設備)方具備運用這四種模型的潛力。所有工業(重工、混合、輕工)的企業都能善用這四種模型

**4. 混合雲與IT即服務仲介
**整合個人雲以及外部私有雲服務實為必要。企業在設計私有雲服務時,應考慮未來將採用混合雲服務,並確保未來的整合性與互通性。混合雲服務有許多種形態,從相對固定到非常動態的皆有。而形態的管理通常是雲端服務仲介(Cloud Service Broker, CSB)這類角色的責任,它們負責服務的彙整、整合及客製化。那些目前正從私人雲端服務延伸至混合雲端運算的企業,即擔任了CSB的角色。所謂的「透支」(Overdrafting)和「雲端爆量」(Cloudbursting)這類詞彙通常用於描述混合雲端運算可提供的能力。然而,絕大多數混合雲服務一開始的動態程度皆遠低於此。早期的混合雲端服務較傾向於固定的形態(例如一個內部私人雲以及一個公有雲服務針對某種功能和資料的整合)。隨著CSB的演進(例如可根據政策及利用率來使用外部服務供應商的私人基礎架構即服務 [IaaS]),未來將有更多部署形態出現。

**5. 雲端/用戶端架構
**雲端/用戶端運算模型正在不斷演進。在雲端/用戶端架構當中,用戶端是網際網路連線裝置上執行的一個全功能應用程式,而伺服器端則是在可日漸彈性擴充的雲端運算平台上執行的一組應用程式服務。雲端是控制點,而系統或記錄以及應用程式則可橫跨多個用戶端裝置。用戶端環境可以是一個原生應用程式或網站應用程式;現在許多用戶端裝置都具備越來越強的瀏覽器功能,不論是行動或桌上型裝置皆然。許多行動裝置內建強大功能,網路需求越來越高,還有網路的成本及頻寬使用管理的需求(在某些情況下)創造了降低雲端應用程式運算及儲存消耗量並且開發用戶端裝置智慧和儲存空間的誘因。然而,行動使用者日趨複雜的需求將造成App需要越來越多的伺服器端運算及儲存容量。

**6. 個人雲時代
**個人雲時代將象徵著力量由裝置移轉至服務。在此新的世界當中,儘管裝置仍是必需品,但裝置的確切規格對企業而言將較不具重要性。使用者將使用多重裝置,PC仍是許多選擇之一,但沒有任何一個裝置將成為主要中樞,反倒個人雲將擔任起這個角色。雲端的存取以及內容的儲存和藉由雲端分享都將受到管理與保護,裝置本身不再是唯一重點。

**7. 軟體定義一切(Software-defined anything, SDx)
**軟體定義一切是一個集合名詞,代表著基礎架構可程式化與資料中心互通性等標準演進日益強大的市場動能,其背後的動力是雲端運算內部自動化、開發及營運(DevOps)以及快速基礎架構配置。SDx這個集合名詞也涵蓋各種專案計劃,如:OpenStack、OpenFlow、Open Compute Project 以及Open Rack,它們都擁有類似的願景。隨著個別SDx技術的演進及各種聯盟的成立,企業應尋找有益於整體組合的新興標準與橋接能力,但務必要求個別科技供應商證明其遵循所屬領域真正互通性標準的決心。儘管開放必然是廠商宣稱的目標,但對於SDx一詞的不同解釋,或許將使得開放流於空談。SDN(網路)、SDDC(資料中心)、SDS(儲存)以及SDI(基礎架構)等技術廠商全都嘗試一方面在其所屬領域維持領先地位,一方面透過SDx計劃來開拓相鄰市場。因此,某一基礎架構領域的主導廠商或許會不情願遵守可能降低其毛利並開放更多競爭機會的標準,即使消費者將因簡化、節省成本及系統整合效率而受益。

**8. 網路規模IT (Web-Scale IT)
**網路規模IT是一種全球級的運算形態,藉由多個層面的重新思考定位,在企業IT環境當中提供大型雲端服務供應商的能力。部分大型雲端服務供應商,如亞馬遜(Amazon)、谷歌(Google)、臉書(Faceboo)等等,正重新打造IT服務的供應方式。他們的能力不單只在規模大小,還有速度和靈活性。企業若希望與這些模範雲端服務供應商並駕齊驅,就必須仿效其架構、流程和實務方法。Gartner將這所有元素的結合稱為「網路規模IT」。網路規模IT的目標在於透過一種系統性方法改變IT價值鏈。資料中心的設計將從一種工業工程的角度出發,盡量發掘每個可減少成本和浪費的機會。這不僅止於重新設計場地設施來提高能源效率,還包括自行設計某些關鍵硬體元件,如:伺服器、儲存設備及網路。網路導向的架構讓開發人員建立非常彈性而穩固的系統,能夠更快從失敗當中復原。

**9. 智慧機器
**直至2020年,智慧機器的時代將蓬勃發展,具備環境感知能力的智慧型個人助理、智慧型顧問(如IBM Watson)以及進階全球工業系統將大量出現。此外,早期示範型無人駕駛載具亦將問世。智慧機器的時代將成為IT史上的最大變革。一些能夠實現資訊科技最早某些願景的新系統現在終於開始出現,它們將完成過去人類可以做到但機器一直無法做到的工作。Gartner預期一般民眾將購買、掌控並使用自己的智慧機器來提升個人成就,而企業亦同樣將投資智慧機器。在智慧機器的變革當中,消費化與集中控管之間的衝突並不會因而減弱。若真要推究,當企業開始第一波大量採購之後,智慧機器將使得消費化的力量更為強大。

**10. 3D列印
**全球3D印表機出貨量於2014年預期將成長75%,且2015年可望再呈翻倍成長。雖然那些極為昂貴的「疊層製造」(additive manufacturing)裝置已問世20年,然而價位在5萬至5百美元的裝置及其相配的材料和製作能力,其市場儘管尚未成熟,但正在快速成長。消費者一窩蜂的熱潮已使企業開始意識到3D列印可以改善設計、簡化原型製作並且快速製造的一種真實、可行且符合成本效益的方法。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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