2023 年軟體趨勢：最新市場動態

2023年是人工智慧（AI）年。 毫無疑問。

但 2023 年還有什麼趨勢呢？ 頂級公司投資哪些領域？ 消費者需求發生什麼樣的變化？ 這對軟體開發意味著什麼？

如果您正在尋找有關今年重要軟體趨勢的簡潔指南，那麼您來對地方了。 本文介紹了 2023 年的頂級軟體趨勢以及如何利用它們來幫助發展您的業務。

2023 年新興軟體趨勢是什麼？

就像 2021 年是加密貨幣年一樣，2023 年也是人工智慧年。

換句話說，唯一不變的就是變化。

量子運算也在快速發展，到 2035 年，一些產業的價值預計將達到 1.3 兆美元。

為什麼這些進步很重要？

乾淨俐落： 透過保持領先於這些趨勢，您的組織可以更好地實施策略規劃和決策。

認識這些技術的潛力還可以 打開新商機的大門，增強團隊的技能，並幫助您的企業適應快速變化的數位環境。

話雖如此，讓我們來看看正在改變我們所知的生活和商業未來的最關鍵的技術趨勢。

人工智慧：重頭戲

繼續本次展會的重頭戲——人工智慧的輝煌。

展望未來， 81%的企業認為他們購買的軟體具有人工智慧功能非常重要或非常重要。 84% 的人信任或強烈信任人工智慧驅動的解決方案的可靠性和準確性。

從撰寫電子郵件草稿到概述內容簡介，再到創建獨特的圖像，生成式人工智慧將增加4.4 兆美元的經濟價值。 截至2022年，它還擁有50億美元的股權投資。

資料來源：麥肯錫

除了 ChatGPT 之外，其他流行人工智慧軟體的例子包括 Jasper.ai 和 Google Bard。

SaaS 平台也引進了人工智慧功能。 例如，Canva 有一個新的用於視覺創意的文字到圖像應用程式。 monday.com 剛剛推出了人工智慧助手，幫助第三方開發人員在其市場上建立專案管理應用程式。

然而，道德考慮和法規仍然在發揮作用。

隨著人工智慧的迅速發展，投資者和創造者正在考慮如何保護人們和企業免受惡意使用或資料外洩的影響。

今年，法律的角色將在全球範圍內變得越來越引人注目。 買家和供應商需要仔細考慮如何處理公司的數據以及與產生人工智慧輸出相關的風險。

虛擬與擴增實境：使用者體驗的未來

虛擬和擴增實境（VR 和 AR）正在迅速改變使用者體驗。

這些技術正在改變我們與數位內容互動的方式。

一個值得注意的發展是「數位孿生」的概念， 建立實體物件或環境的虛擬副本，使用戶能夠深入參與現實的互動體驗。

例如，在娛樂領域，VR開闢了新的維度，讓使用者可以踏入虛擬世界並體驗身臨其境的冒險。

在房地產領域，專業人士正在利用 AR 提供虛擬房地產遊覽，幫助潛在買家足不出戶即可探索房屋。

零售商也應用 AR 來增強購物體驗，讓顧客在做出購買決定之前可以選擇試穿虛擬衣服或在自己的空間中視覺化家具。

例如，眼鏡零售商 Warby Parker 在其應用程式上提供了AR 功能，讓顧客可以虛擬地試戴眼鏡，看看他們臉上的樣子。 Wayfair 是一家線上家具商店，提供AR 功能，讓顧客在購買前可以視覺化家中的家具。

這些範例增強了使用者體驗並減少了不必要的摩擦，使決策和購買過程更加無縫和愉快。

雲端運算：現代商業的支柱

雲端運算一直在徹底改變組織處理資料和工作流程的方式。

它的創新和廣泛採用為企業提供了靈活性、節省成本並增強了協作。

有多種雲端模型可供選擇，包括公有雲、私有雲和混合雲，每種模型都根據特定需求和要求提供獨特的優勢。

雲端運算的一個主要影響是它在促進遠端工作方面的作用。

借助基於雲端的系統，員工和自由工作者可以從任何地方存取他們的文件和應用程序，從而增強協作和生產力。

例如，工作流程管理軟體是一種正在改變業務營運的特定類型的雲端運算。 透過自動化和優化關鍵業務流程，工作流程管理軟體可以幫助使用者簡化任務、最大限度地減少錯誤並提高生產力。

來源： 管風琴

工作流程管理軟體還為團隊提供了一個集中平台來協調和追蹤他們的活動，從而促進高效的專案管理。 它還可以幫助企業簡化複雜的流程並減少耗時的手動任務。

此外，雲端服務具有可擴展性，無需昂貴的硬體升級。

但即使有許多好處，企業仍然擔心資料隱私和安全，尤其是資料儲存在共享伺服器上的公有雲。

考慮到這一點，組織必須仔細考慮他們的資料處理實踐並使用徹底的安全措施 以保護敏感資訊。

物聯網 (IoT)：以前所未有的方式連結世界

物聯網正在徹底改變我們與周遭世界互動的方式。

隨著物聯網設備和 5G 等先進解決方案的發展，我們正在見證前所未有的連接和整合。

物聯網正在滲透到從智慧家庭到城市再到工業自動化的無盡環境中。 例如，查塔努加市正在建造一個智慧交叉口網絡，使用物聯網設備來增強交通流量並提高安全性。

儘管如此，企業仍需要考慮安全和隱私挑戰，以確保其物聯網系統安全可靠地運作。 隨著科技的發展， 在連接性和保護敏感資料之間找到平衡將是充分利用物聯網潛力的關鍵。

網路安全：保護企業免受日益增長的數位威脅

正如我們所提到的，保護企業免受網路威脅變得比以往任何時候都更加重要。

特別是小型企業，容易受到資料外洩造成的財務和聲譽損害。

更糟的是，資料外洩的平均成本持續上升，因此必須採取強而有力的保護措施。 截至 2022 年，資料外洩的平均成本為944 萬美元。 在不到十年的時間裡，這個數字增加了四百萬美元。

資料來源： Statista

好消息是有一些工具和策略可以用來應對這些威脅。

從先進的端點保護和加密技術到員工培訓和安全意識計劃，企業可以採用多層方法來加強防禦。

展望未來，合規和監管方面也越來越受到重視。

例如，一些組織使用JWT 令牌進行身份驗證和授權。 JWT 幫助微服務相互驗證和授權，而無需依賴集中式伺服器或資料庫。 它們還允許進行細粒度的存取控制和服務互動審核，從而在面臨不斷變化的網路威脅時保護企業。

區塊鏈技術：徹底改變數據與供應鏈管理

區塊鏈技術正在改變我們管理資料和供應鏈的方式——我們不僅僅指它與加密貨幣的連結。

區塊鏈的核心是一個去中心化且不可變的數位帳本，可以安全、透明地記錄交易。 它消除了對銀行或第三方供應商等中介機構的需求，提供了直接且有效率的點對點網路。

其最突出的用例之一是供應鏈管理。 透過利用區塊鏈，供應鏈可以提高透明度、可追溯性和問責制。

每筆交易或事件都記錄在區塊鏈上，創建所有參與者都可以驗證的審計追蹤。 這 提高真實性並降低詐欺或偽造的風險。

同樣，區塊鏈也正在顛覆金融業，促進更快、更安全的跨境交易。

在醫療保健領域，區塊鏈改善了病患資料隱私和互通性。 醫療保健提供者可以無縫、安全地相互共享醫療記錄。

儘管區塊鏈帶來了許多好處，但它也面臨著 可擴展性、能源消耗和監管框架等挑戰。 值得慶幸的是，正在進行的研究和開發正在解決這些問題，以釋放其全部潛力。

未來，我們預計區塊鏈將在各個行業中發揮關鍵作用，改變我們儲存、管理和信任數據的方式。 最終，利用區塊鏈的力量將提高整體效率、透明度和安全性。

邊緣運算：讓處理能力更接近源頭

數據處理策略也在迅速轉變。

輸入邊緣運算。

邊緣運算不依賴集中式雲端基礎設施，而是將運算資源直接放置在網路邊緣，更靠近資料創建和需要的地方。

透過在本地處理數據，邊緣運算促進即時決策並支援需要即時和低延遲響應的應用程式。

延遲通常以毫秒為單位來衡量，決定了設備或系統之間通訊的速度和反應速度。 較低的延遲意味著更快的傳輸和減少的等待時間，而較高的延遲可能會導致延遲和效能下降。

這些好處適用於多個行業。

例如，在物聯網領域，邊緣運算在管理和分析互連設備產生的大數據集方面發揮著至關重要的作用。 它還可以實現更快的回應並減少網路擁塞。

在自動駕駛汽車中，邊緣運算促進了導航、物體辨識和防撞方面的即時決策。 它還有助於即時分析，幫助企業處理和分析大量數據，以改善營運和行銷策略。

將邊緣運算與傳統雲端運算進行比較時，關鍵差異在於資料處理的位置。

邊緣運算不依賴集中式資料中心，而是使運算更接近資料來源。 這可以實現更快的回應時間並減少對穩定網路連線的依賴。

但邊緣運算並不意味著完全取代雲端運算。

邊緣運算處理即時的本地處理任務，而雲端運算則提供資料儲存、複雜分析和長期處理需求的基礎架構。 換句話說，兩者可以相輔相成。

未來，邊緣運算、雲端運算和生物工程創新預計將持續成長。

憑藉 400 多個已確定的邊緣運算用例，以及未來五年全球兩位數成長的預測，這些技術將永遠改變我們處理資料、運算任務和解決問題的方式。

低程式碼開發：為所有技能類型的開發人員提供支持

到 2023 年，即使沒有編碼經驗的人也可以創建功能性和客製化的軟體解決方案。

低程式碼平台和工具簡化了建立應用程式的過程 透過提供可視化介面和拖放功能而不是使用複雜的編碼。 這為那些可能不具備傳統編碼技能但仍想創建創新應用程式的人打破了障礙。

但是，雖然低程式碼開發平台提供了許多好處，但未來的開發人員仍然應該意識到潛在的陷阱。

要旨？ 過度依賴低程式碼會限制使用者學習和理解編碼基礎知識的能力。

換句話說，要創建真正創新且複雜的應用程序，在程式設計原理方面擁有堅實的基礎仍然至關重要。 此外，並非所有解決方案都可以使用低程式碼工具有效構建，因此 注意低程式碼的限制和範圍至關重要。

數據科學和機器學習：最大化見解和成果

機器學習是一項令人難以置信的技術，近年來發展勢頭強勁。 它指的是電腦在沒有明確編程的情況下從經驗中學習和改進的能力。

人工智慧的這個子領域專注於開發可以分析和解釋大量數據以做出預測和決策的演算法。

從識別市場趨勢到預測需求，機器學習使組織能夠利用數據驅動的決策在競爭激烈的市場中保持領先地位。

機器學習的另一個重要面向是它對創造卓越客戶體驗的影響。 企業可以透過分析使用者行為和偏好來為個人客戶量身定制產品。 機器學習演算法還可以分析模式並做出預測，因此企業可以製定超策略性和有針對性的行銷計劃。

預測分析是機器學習的另一個強大應用。 透過分析歷史數據，機器學習模型可以識別趨勢，支持企業對未來行為和主動決策進行預測。

其他好處包括 自動化並提高效率。 機器學習演算法透過自動執行重複性任務和簡化流程來釋放寶貴的人力資源，因此團隊可以專注於成長計畫和創造性努力。

機器學習的實際應用是廣泛而多樣的。 從醫療保健到金融，從行銷到安全，可能性是無限的。

例如，機器學習用於：

• 醫學診斷有助於早期疾病檢測
• 財務自動化詐欺檢測
• 行銷以優化廣告活動

量子運算：下一代超級計算機

量子計算代表了計算技術的新前沿。

這種尖端方法有望解決傳統電腦無法解決的複雜問題。 透過量子力學，量子運算創造了強大的機器，可以以前所未有的規模和速度執行計算。

近年來，該領域取得了重大進展。

例如，谷歌因其量子電腦而成為頭條新聞，該電腦在解決特定問題時比超級電腦快 47 年。

2022 年量子科技的投資也達到 20 億美元。

資料來源：麥肯錫

量子計算的潛在應用是無窮無盡的，可以改變無數產業。

透過使用量子位元或“量子位元”，量子電腦可以處理大量數據，並幫助企業比以往更有效率地解決複雜問題。

量子運算還有可能以我們無法想像的方式影響消費者的生活。 從更快、更準確的藥物發現和開發到改進的物流和供應鏈優化，它的功能可以改變我們日常的生活和工作方式。

當談到可能最早受到量子運算經濟影響的產業時，汽車、化學品、金融服務和生命科學產業位居前列。

由於採用量子電腦解決問題的能力，到 2035 年，這些產業的價值將高達1.3 兆美元。

資料來源：麥肯錫

透過加速研發、優化供應鏈、改進風險評估等，量子運算可以在這些領域帶來重大進步和經濟成長。

數位革命的未來

今天我們探討了 10 個軟體趨勢，包括人工智慧、邊緣運算、量子運算等。 這些技術擁有巨大的潛力，並認識到它們的力量可以幫助您在快速變化的數位環境中保持領先地位。

投資這些領域的團隊技能和專業知識還可以提供競爭優勢並推動創新。

同樣重要的是要記住，採用這些技術不僅僅是為了跟上趨勢。 這是關於抓住機會並有意識地塑造您企業的未來。

對這些進步保持開放態度，探索其潛力，並充分利用這場數位革命。 透過這樣做，您可以為新的業務鋪平道路，增強團隊的能力，並建立一個蓬勃發展的組織。

技術趨勢可能會在迷霧中匆匆而過。 在 G2 的 2024 年技術趨勢系列中，我們解碼了整合和自動化時代，並列出了您需要了解的行業趨勢。