IDC发布2024年中国未来行业生态十大预测

近日，IDC发布了《IDC FutureScape：全球未来行业生态2024年预测——中国启示》（Doc#CHC50977024，2024年1月）。基于中国现状的未来行业生态趋势分析，并发布了行业生态中控系统、全方位体验生态、行业生态LLM、生成式行业生态设计、客户数字孪生、智慧国家数据空间、行业生态合规责任、绿色AI行业生态、首席生态官、数据共享架构十项预测，具体内容如下。

预测1：行业生态中控系统 （Ecosystem Mission Control）

到2025年，全国20%的组织将拥有行业生态数字化操作平台，这将使数据资本化率比那些不采用这种方法的组织高出10%。

随着各企业积极参与或构建行业生态，各生态角色之间合作也更加紧密，此时拥有一个中央生行业生态操作平台变得至关重要，该平台有助于实现数据共享、共享和共同开发应用程序，以及共享运营和专业知识，各参与方能够在整个行业生态中实现洞察和迭代学习，并将其与生态系统智能联系起来，以此实现资源互补，提升各参与方之间互动和交流效率，并加快决策效率，促进和加速新产品或服务创新。

预测2：全方位体验生态（Total Experience Ecosystems）

到2026年，增强现实与全方位体验的无缝集成，将使客户支持满意度提高10%，虚拟团队工作效率提高10%。

全方位体验生态旨在通过协调客户体验、员工体验和运营效率，而创建的一种实现业务领先的方法。其中，客户数据平台 （CDP） 的投资建设是实现全方位体验生态中最重要的方法，因为该平台可以为数据驱动的决策提供的基础，同时也能支持现实世界和数字世界之间的交互，并提供统一、聚合和有凝聚力的体验，从而满足客户多维互动体验。

预测3：行业生态LLM （Ecosystem LLM Tuning）

2027年，中国G2000企业中有50%的企业将共同投资于特定大语言模型（LLM），这将有助于行业生态运营效率提高25%，并将联合创新速度提高50%。

当前，人工智能在加速应用的同时，企业也在增加对人工智能行业生态的投资，并提高其LLM的能力，同时关注LLM在特定行业生态的用例。未来，越来越多的公司将与行业生态合作伙伴联合投资AI生态，以便更好地使用生态中的广泛数据进行LLM调优，以此丰富功能，使其更适用于所有参与者。这反过来又将促进企业与客户之间的互动体验，并为提升产品和服务销售等业务改进提供新的支撑。

预测4：生成式行业生态设计 （Generative Ecosystem Design）

到 2026 年，30% 的服务提供商将提供生成式 AI 工具、数据模型和其他用于仿真的服务，并就每个机会探索与哪些行业生态合作伙伴合作提供服务。

随着企业看到利用 AI 和生成式 AI 在增强流程、协作和创新等方面的价值，越来越多的企业也开始借助行业生态的力量来提升生成式AI的使用价值。IDC 发布的《2023 年未来行业生态全球调查》数据中显示，36% 的受访者在短期内投资或计划在 AI 和 ML 领域投资，以支持生成式行业生态设计计划。

预测5：客户数字孪生 （Customer Digital Twins）

到 2028 年，60% 的全国组织将构建客户数字孪生并与其行业生态合作伙伴共享，从而使产品发布成功率提高 30%，使企业更快地交付产品和服务。

客户数字孪生的构建需要与产品开发和服务流程相关的数字孪生模型相关联，以更好的模拟、验证和确认产品的质量、性能和客户体验。从本质上讲，组织中有多种互补的模型——从产品、资产到流程和人员（客户）。其中，人员模型的基础是行为，行为本质上是不可预测的，或者至少不是高度准确的。但是，从多个合作伙伴整理相关客户数据和知识，可确保客户数据模型（数字孪生）是全面的和最新的，同时也能提高客户数字孪生的可预测性和准确性，并降低误读客户需求的风险。

预测6：智慧国家数据空间 （Smart National Data Spaces）

到2026年底，60%的数据空间软件开发人员将使用人工智能和低代码/零代码工具来提高开发质量，并将设计、编码和合规开发代码的时间减少15%。

根据IDC 2023年未来行业生态调查显示：“数据信任和合规性”是最广泛的数据共享用例。开发人员一直在寻找更具成本效益的方法，和能够实现数据空间的数据共享架构/工具来设计和开发合规代码，以管理数据的配置、交换、使用、计费等。生成式 AI 和云原生低代码/零代码工具的结合将有助于加速开发符合规定的软件。

预测7：行业生态合规责任 （Ecosystem Regulation Liability）

到2028年，G8国家将通过新章程/法规治理去中心化生态系统，并规定共同达到的标准、责任和隐私规范，以降低共同创新和数据共享风险。

由于行业生态本质上是由一组不相关的异质行业组织组成的，因此对于保护生态中个人或企业的利益是至关重要的。为了更好地推动行业生态系统的运转，需要在行业生态合作伙伴之间制定和执行一套公认的规则和责任，以确保更大的行业生态在面对内部或外部行为者可能的疏忽或破坏时具有复原力。同时，这套共享的规则和标准可以纳入任何行业生态中：行业生态中各方的角色、各角色的责任和义务、运营弹性和性能预期、安全和隐私保护，以及可持续发展措施。

预测8：绿色AI行业生态（Green Ecosystem AI）

2027年底，60%的全国组织将投资于预测分析、模拟和GenAI，以实现环境发展的可持续性，并提高能源效率，同时将二氧化碳排放量减少25%。

根据IDC 2023年未来行业生态调查，近 40% 的受访者表示，人工智能将成为其行业生态发展计划中的重要投资。组织将开始将GenAI应用于环境影响模型，以提升模型的准确性和可预测性。他们也将部署预测分析功能，以不断学习和优化他们的资产、产品、流程和运营方法。这将改善资产/产品性能，并减少能源消耗和运营/物流对环境影响，实现更高效的产品、服务和客户体验。

预测9：首席生态官 （The Other CEO）

到2025年，35%的首席信息官还将担任首席生态官，并通过协调整个生态系统的IT和业务，以更高效地满足客户需求，并将行业生态参与成本降低25%。

随着行业生态复杂度的提升，首席信息官需要基于其所拥有的业务和 IT 知识的复合能力，更好地推动行业生态的运行——即首席生态官。首席生态官将在行业生态中发挥的另一个重要作用是与顾问和集成商合作，在数据模型和流程设计时，需要充分考虑数据隐私和监管合规。顾问和集成商也须与首席信息官及其团队密切合作，以规划和确定与建设行业生态中相关的 IT 系统、业务流程和业务用例。

预测10：数据共享架构 （Data Sharing Architecture）

到2028年，80%的中国G2000企业将通过开放API在其数据共享架构中嵌入GenAI功能，以将数据接收和访问速度提高50%。

随着数据要素市场的发展，数据共享方式也在不断地演进。但目前，绝大多数的数据共享仍然通过传统的数据交换接口、文件共享和合作伙伴之间的自定义集成进行。而且，由于集成成本较低，API 、数据目录以及其他相关服务（如：身份和访问管理、元数据、数据质量等）变得越来越重要。GenAI现在正在开辟新的机会，可以作为这些新方法的补充。