科技发展速度比以往任何时候都快。曾经只存在于科幻小说中的创新——例如预测疾病的人工智能或辅助手术的机器人——正在成为日常生活的一部分。问题不在于是否要拥抱这些新创新，而在于应该关注哪些创新。
以下 15 种技术趋势让您可以一窥即将改变科技行业和其他行业的新工具和解决方案，以及它们对您的业务可能意味着什么。
1. Agentic AI 自动化复杂任务
Agentic AI 代表了人工智能的一个新方向。与早期需要人工逐步输入的模型不同，这些系统可以在用户定义的目标范围内自主规划、调整和行动。这种转变减少了对持续人工监督的需求。
各行各业开始将代理人工智能系统融入日常工作流程。它被用于简化业务决策、资源管理和客户服务等任务。通过接管更多此类复杂操作，代理 whatsapp 主管 智能使企业能够专注于战略和创新。
这些系统擅长独立管理以前需要大量人工参与的任务，这使得它们在各种应用中都具有价值。例如：
- 客户支持：虚拟代理有效地处理查询，最大限度地减少升级的需要。
- 运营管理： AI 根据实时数据自动调度并优化供应链。
- 医疗保健：决策支持工具分析大型数据集，协助医生选择治疗方案。
Gartner 预测，到 2028 年，代理型人工智能 (Agentic AI) 将自主管理至少 15% 的日常工作决策。这标志着企业运营将向更顺畅、更高效的方向转变。云计算等技术为这一趋势提供了可扩展且灵活的解决方案，用于集成人工智能驱动的系统。
对于您的组织而言，这种趋势为您的团队提供了机会，让他们可以投入更多时间进行高价值计划，而代理 AI 则会处理重复性工作。
2. 确保负责任使用的人工智能治理平台
随着人工智能在各行各业的快速应用，治理平台变得越来越重要。它们帮助组织管理风险并维护信任。IBM 的人工智能伦理委员会和 Google 的人工智能原则等框架旨在指导人工智能的开发和使用，使其符合道德、法律和操作准则。它们旨在减少数据滥用、算法偏见和意外伤害。
随着人工智能扩展到医疗保健、金融和公 个不仅符合您的个人兴趣 共服务等关键领域，监管需求日益增长。这些组织面临着越来越大的压力，需要建立能够应对这些挑战的治理体系。
人工智能治理平台如何提供帮助？
- 它们促进了人工智能工具决策的透明度。
- 他们通过强大的数据管理实践来减轻偏见。
- 他们监控性能以确保模型长期保持公平和有效。
通过促进负责任的使用，这些框架可以帮助像您这样的组织应对道德挑战、降低风险并遵守法规。它们还通过提高人工智能运营的透明度和问责制，帮助与消费者和利益相关者建立信任。随着监管机构和客户的审查力度不断加大，采用治理平台已不再是可有可无的选择，而是战略上的必要之举。
3. 后量子密码学保障未来数据安全
量子计算势必将彻底改变计算能力，但它也对现有的加密方法构成了重大威胁。原因何在？因为传统的加密系统，例如 RSA 和椭圆曲线密码，很容易受到 Shor 算法等量子解密算法的攻击。换句话说，这些算法会将多年的加密信息置于危险之中。
正因如此，各组织机构正纷纷转向 上次审核 后量子密码学 (PQC) 来保护其数据安全。金融、医疗保健和政府等处理敏感信息的行业正引领潮流，采用 CRYSTALS-Kyber 和 Dilithium 等抗量子算法来领先于潜在威胁。这种主动方法旨在应对“先收集后解密”的威胁，即攻击者目前存储加密数据，计划在量子计算成熟后进行解密。
专家警告称，量子计算的突破可能会在2020年使现有的加密技术失效。对于您的组织而言，这意味着不采用后量子密码学 (PQC) 将使您组织的数据和声誉面临风险。现在过渡到后量子密码学 (PQC) 可以帮助您避免漏洞，并确保您的 IT 系统面向未来。