Gartner公司發(fā)布了將在五年內(nèi)對(duì)數(shù)字政務(wù)服務(wù)產(chǎn)生顛覆性影響的六項(xiàng)技術(shù)：數(shù)字員工體驗(yàn)(DEX)、人工智能(AI)編碼助手、生成式人工智能(GenAI)、生成式設(shè)計(jì)AI、政務(wù)預(yù)測(cè)性分析，以及工作方式分析(WSA)。
Gartner高級(jí)研究總監(jiān)、關(guān)鍵議題負(fù)責(zé)人Daniel Snyder表示：“以數(shù)字化方式提供服務(wù)，仍然是政府轉(zhuǎn)型計(jì)劃中的優(yōu)先事項(xiàng)。這些技術(shù)能夠幫助政府首席信息官(CIO)彌合數(shù)字創(chuàng)新目標(biāo)與戰(zhàn)略目標(biāo)執(zhí)行之間的差距。政府CIO希望以技術(shù)創(chuàng)新支持關(guān)鍵成果，滿足公民日益增長(zhǎng)的期望，而這些技術(shù)作為一個(gè)整體，將在其中發(fā)揮不可或缺的作用。”
2024年數(shù)字政務(wù)服務(wù)技術(shù)成熟度曲線中收錄的新興技術(shù)和實(shí)踐，對(duì)于政府落實(shí)和發(fā)展數(shù)字轉(zhuǎn)型計(jì)劃至關(guān)重要，并將最終改善政府的政務(wù)成果。
資料來(lái)源：Gartner(2024年9月)
數(shù)字員工體驗(yàn)
到2027年，由業(yè)務(wù)和技術(shù)角色共同組成的數(shù)字工作場(chǎng)所多學(xué)科團(tuán)隊(duì)，取得積極成果的可能性將比完全由IT人員組成的團(tuán)隊(duì)高出50%。
DEX戰(zhàn)略通過(guò)采用人物角色、旅程圖、員工之聲等體驗(yàn)最佳實(shí)踐，提高數(shù)字敏捷性、吸引和留住有價(jià)值的人才，并幫助員工實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)成果。面向IT及其合作伙伴實(shí)施全面、協(xié)調(diào)的DEX戰(zhàn)略，可最大限度消除數(shù)字摩擦、減少孤島，并最大限度提升員工的數(shù)字敏捷性和改善員工福利。認(rèn)為與IT的關(guān)系超越中斷/修復(fù)支持的員工，將所在企業(yè)機(jī)構(gòu)推薦給他人的可能性，較其他員工高出一倍。
Snyder表示：“最終，DEX戰(zhàn)略將通過(guò)最大限度消除技術(shù)摩擦、支持有意義的技術(shù)采用、衡量使用和性能指標(biāo)，以及持續(xù)做出調(diào)整等，幫助政府員工采用新的工作方式。”
AI
開發(fā)者工具中集成的AI編碼助手以預(yù)訓(xùn)練模型為基礎(chǔ)，使用自然語(yǔ)言和代碼片段與軟件開發(fā)人員進(jìn)行交互。功能涵蓋：代碼生成、分析、調(diào)試、修復(fù)和重構(gòu)，文檔創(chuàng)建，以及代碼語(yǔ)言轉(zhuǎn)換。AI編碼助手可根據(jù)具體的代碼庫(kù)和文檔進(jìn)行自定義，鑒于從地方到聯(lián)邦的各級(jí)政府機(jī)構(gòu)高度依賴本地區(qū)的數(shù)據(jù)，這一能力尤為關(guān)鍵。
Snyder表示：“不同于上一代技術(shù)，AI編碼助手通過(guò)解釋和調(diào)試代碼問(wèn)題，加快了開發(fā)人員執(zhí)行開發(fā)任務(wù)和解決問(wèn)題的速度。”
基于此，Gartner預(yù)測(cè)：到2028年，使用AI編碼助手的企業(yè)軟件工程師比例，將從2023年初的不足10%增加到75%。
生成式人工智能
企業(yè)的關(guān)注重點(diǎn)，正逐漸從基礎(chǔ)模型引發(fā)的熱潮轉(zhuǎn)變?yōu)榭商岣咄顿Y回報(bào)率(ROI)的用例。目前，多數(shù)GenAI實(shí)施局限于風(fēng)險(xiǎn)較低的內(nèi)部用例。隨著生產(chǎn)力工具和AI治理實(shí)踐的快速發(fā)展，企業(yè)機(jī)構(gòu)會(huì)將GenAI用于更關(guān)鍵的垂直行業(yè)和科學(xué)發(fā)現(xiàn)用例。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，GenAI驅(qū)動(dòng)的對(duì)話式界面將促進(jìn)技術(shù)的商業(yè)化，推動(dòng)AI等技術(shù)的普及和全民化。
生成式設(shè)計(jì)
生成式設(shè)計(jì)AI利用AI技術(shù)，根據(jù)用戶設(shè)定的參數(shù)和限制條件自主生成設(shè)計(jì)方案。AI利用算法生成大量變體并快速迭代，在達(dá)成既定目標(biāo)(通常是政務(wù)服務(wù)的關(guān)鍵組成部分)的同時(shí)，優(yōu)化設(shè)計(jì)、生成最佳結(jié)果，并提高整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程的效率。
該技術(shù)已被用于為用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師和前端開發(fā)人員提供功能層面的支持，如提供智能設(shè)計(jì)建議等，并將快速演變?yōu)橥暾臄?shù)字產(chǎn)品設(shè)計(jì)和前端開發(fā)能力。
政務(wù)預(yù)測(cè)性分析
政務(wù)預(yù)測(cè)性分析使用機(jī)器學(xué)習(xí)、建模和仿真技術(shù)，利用內(nèi)外部數(shù)據(jù)為公共政策的制定提供依據(jù)、優(yōu)化政務(wù)流程并改進(jìn)實(shí)時(shí)決策。為以負(fù)責(zé)任且合乎倫理的方式使用這一技術(shù)，政府機(jī)構(gòu)必須以謹(jǐn)慎、盡責(zé)的態(tài)度，對(duì)所有數(shù)據(jù)集中固有偏見(jiàn)的影響施加限制。
迅速、準(zhǔn)確、安全的決策對(duì)于政府部門實(shí)現(xiàn)預(yù)期成果至關(guān)重要。通過(guò)引入預(yù)測(cè)方法，政府部門可以提前考慮決策后果，并根據(jù)需要精準(zhǔn)調(diào)整計(jì)劃。相比被動(dòng)應(yīng)對(duì)，這種方法能以更低的風(fēng)險(xiǎn)取得更好的成果。為了維護(hù)公眾的信任并確保落實(shí)問(wèn)責(zé)制度，預(yù)測(cè)性分析技術(shù)的實(shí)施應(yīng)公開透明。
工作方式分析
到2027年，使數(shù)字工作場(chǎng)所投資與企業(yè)機(jī)構(gòu)當(dāng)前和期望達(dá)到的數(shù)字成熟度，以及總體數(shù)字化目標(biāo)相匹配的IT領(lǐng)導(dǎo)者，將能夠減少50%因時(shí)機(jī)不當(dāng)和不適宜的工作活動(dòng)造成的浪費(fèi)。
WSA通過(guò)綜合與員工工作方式相關(guān)的IT、人力資源(HR)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，了解并優(yōu)化技術(shù)投資、員工體驗(yàn)與業(yè)務(wù)成果之間的復(fù)雜關(guān)系。
鑒于預(yù)算和支出是數(shù)字政務(wù)服務(wù)的基礎(chǔ)，為優(yōu)化業(yè)務(wù)和勞動(dòng)力洞察與成果，政府機(jī)構(gòu)必須匯總和分析相關(guān)數(shù)據(jù)，以了解技術(shù)投資對(duì)員工和政務(wù)成果的影響。
Gartner客戶可參閱2024年數(shù)字政務(wù)服務(wù)技術(shù)成熟度曲線，了解更多信息。
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數(shù)據(jù)分類分級(jí)方法、標(biāo)準(zhǔn)及應(yīng)用實(shí)踐
