ZD至顶网CIO与应用频道 04月05日 北京消息: 客户时代的普通消费者能够通过无线宽带和各类移动设备,随时随地接入互联网信息和社交关系网络。在这种市场环境下,为了能够满足消费者的需求,企业需要不断调整自身的业务战略。业务的持续增长和客户体验的改善被企业视为最需要优先发展的战略议题。因此,各种规模的企业(无论是B2C、B2B)甚至是政府机构,都会正在通过发展大规模的数字化或者客户体验转型项目来实现这一战略转型。这样做带来的结果是,企业的技术领导会相应调整自身战略调适应企业的整体发展需求。企业的技术领导层会:
● 继续加大在商业科技上的投资,从而更好的赢得、服务和维持客户
● 在单点解决方案之外更多投资提供端到端的解决方案所需要的技术
以下是Forrester认为在未来几年当中市场上最值得关注的技术趋势:
趋势1:在智能和全连接环境下打造客户关系并提供新的客户价值
基于各种传感设备的智能产品正在改变企业与消费者之间的关系。在每一次消费行为中,消费者都期待更加具有互动性和附加价值的体验。
趋势2:利用客户洞察系统(Systems Of Insight)支持数字化业务决策
有远见的企业通过发展客户洞察系统——即系统性的利用数据生成相关的客户洞察,对该洞察进行测试并制定基于洞察的行动计划——来解决常规大数据方案所不能够解决的问题。
趋势3:借力API工具应对内外部数字化颠覆挑战
各类API工具能够帮助企业快速实现业务功能、满足客户要求、抵御外部数字化颠覆以及快速实现企业的数字化转型。
趋势4:数字化客户体验的发展瓶颈将出现在过于局限性的企业组织架构上
企业在移动、社交、数据分析和软件即服务(Software-as-a-Service, SaaS)的技术投资已经趋于饱和,而在实现企业直达客户的解决方案方面的投资仍然处在扩展阶段。
趋势5:数字化环境对企业安全和风险战略提出新要求
企业已经不能够忍受长久以来分散且薄弱的安全和隐私技术投资状态。如果企业不能够保证自身和客户免于各类违规风险,那么发展客户至上(Customer-Obsessed)的战略就只是一纸空谈。
趋势6:超规模连接(Hyper connection)环境对企业的技术投资方式提出新要求
在技术的支持下各种丰富的信息内容已经成为社会运作的粘结剂,这一发展的结果是普通消费者往往只需要按几个按键就可以随时获得所需的信息和产品。为了更好的服务这些“全连接”状态下的客户,企业必须调整自身的技术投资方法和计划。
趋势7:客户至上(customer obsession)的概念会加速推动商业科技发展的成熟
企业传统的IT部门在客户时代面临双重挑战:他们一方面要维持传统IT设备的高效运行,而另一方面则要开始帮助企业朝着“客户至上”的方向进行转型。Forrester认为实施企业商业科技(Business Technology - BT)可以解决该难题,用端到端的解决方案替代单一的企业科技方案,并将相应的流程和技术手段整合到整个客户生命周期中。
趋势8:数字化需求对企业基础设施能力提出新要求
客户至上的发展战略对于企业的基础设施发展提出了新的要求,同时为了避免基础设施变得过于复杂,企业在实践直达客户解决方案时需要新的工具和合作伙伴。
趋势9:软件将帮助企业提升竞争力
软件对于任何企业的重要性不言而喻。而真正有远见的企业应当学会合理选择软件和调整软件发展的节奏来帮助企业增加竞争力。
趋势10: 客户至上的企业须要为员工装备所需的技术和工具
为了满足客户不断提高的要求,企业需要打造一个能够不断适应复杂数字化生态系统环境的工作团队。团队的敏捷性和合作能力都需要技术手段和相应设备的支持,这将保证企业客户体验的改善和端到端客户价值的实现。
好文章,需要你的鼓励
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench,揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法,通过要求AI同时给出答案和精确定位,实现真正可追溯的视觉推理,为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架,让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具,而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制,PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升,其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁,为通用人工智能的发展开辟了新路径。