Gartner公司發(fā)布了將在五年內對數字政務服務產生顛覆性影響的六項技術：數字員工體驗(DEX)、人工智能(AI)編碼助手、生成式人工智能(GenAI)、生成式設計AI、政務預測性分析，以及工作方式分析(WSA)。
Gartner高級研究總監(jiān)、關鍵議題負責人Daniel Snyder表示：“以數字化方式提供服務，仍然是政府轉型計劃中的優(yōu)先事項。這些技術能夠幫助政府首席信息官(CIO)彌合數字創(chuàng)新目標與戰(zhàn)略目標執(zhí)行之間的差距。政府CIO希望以技術創(chuàng)新支持關鍵成果，滿足公民日益增長的期望，而這些技術作為一個整體，將在其中發(fā)揮不可或缺的作用。”
2024年數字政務服務技術成熟度曲線中收錄的新興技術和實踐，對于政府落實和發(fā)展數字轉型計劃至關重要，并將最終改善政府的政務成果。
圖1: 2024年數字政務服務技術成熟度曲線
資料來源：Gartner(2024 年 9 月)
數字員工體驗
到2027年，由業(yè)務和技術角色共同組成的數字工作場所多學科團隊，取得積極成果的可能性將比完全由IT人員組成的團隊高出50%。
DEX戰(zhàn)略通過采用人物角色、旅程圖、員工之聲等體驗最佳實踐，提高數字敏捷性、吸引和留住有價值的人才，并幫助員工實現業(yè)務成果。面向IT及其合作伙伴實施全面、協調的DEX戰(zhàn)略，可最大限度消除數字摩擦、減少孤島，并最大限度提升員工的數字敏捷性和改善員工福利。認為與IT的關系超越中斷/修復支持的員工，將所在企業(yè)機構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)略將通過最大限度消除技術摩擦、支持有意義的技術采用、衡量使用和性能指標，以及持續(xù)做出調整等，幫助政府員工采用新的工作方式。”
AI編碼助手
開發(fā)者工具中集成的AI編碼助手以預訓練模型為基礎，使用自然語言和代碼片段與軟件開發(fā)人員進行交互。功能涵蓋：代碼生成、分析、調試、修復和重構，文檔創(chuàng)建，以及代碼語言轉換。AI編碼助手可根據具體的代碼庫和文檔進行自定義，鑒于從地方到聯邦的各級政府機構高度依賴本地區(qū)的數據，這一能力尤為關鍵。
Snyder表示：“不同于上一代技術，AI編碼助手通過解釋和調試代碼問題，加快了開發(fā)人員執(zhí)行開發(fā)任務和解決問題的速度。”
基于此，Gartner預測：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)的關注重點，正逐漸從基礎模型引發(fā)的熱潮轉變?yōu)榭商岣咄顿Y回報率(ROI)的用例。目前，多數GenAI實施局限于風險較低的內部用例。隨著生產力工具和AI治理實踐的快速發(fā)展，企業(yè)機構會將GenAI用于更關鍵的垂直行業(yè)和科學發(fā)現用例。長遠來看，GenAI驅動的對話式界面將促進技術的商業(yè)化，推動AI等技術的普及和全民化。
生成式設計AI
生成式設計AI利用AI技術，根據用戶設定的參數和限制條件自主生成設計方案。AI利用算法生成大量變體并快速迭代，在達成既定目標(通常是政務服務的關鍵組成部分)的同時，優(yōu)化設計、生成最佳結果，并提高整個設計過程的效率。
該技術已被用于為用戶體驗設計師和前端開發(fā)人員提供功能層面的支持，如提供智能設計建議等，并將快速演變?yōu)橥暾臄底之a品設計和前端開發(fā)能力。
政務預測性分析
政務預測性分析使用機器學習、建模和仿真技術，利用內外部數據為公共政策的制定提供依據、優(yōu)化政務流程并改進實時決策。為以負責任且合乎倫理的方式使用這一技術，政府機構必須以謹慎、盡責的態(tài)度，對所有數據集中固有偏見的影響施加限制。
迅速、準確、安全的決策對于政府部門實現預期成果至關重要。通過引入預測方法，政府部門可以提前考慮決策后果，并根據需要精準調整計劃。相比被動應對，這種方法能以更低的風險取得更好的成果。為了維護公眾的信任并確保落實問責制度，預測性分析技術的實施應公開透明。
工作方式分析
到2027年，使數字工作場所投資與企業(yè)機構當前和期望達到的數字成熟度，以及總體數字化目標相匹配的IT領導者，將能夠減少50%因時機不當和不適宜的工作活動造成的浪費。
WSA通過綜合與員工工作方式相關的IT、人力資源(HR)和業(yè)務數據，了解并優(yōu)化技術投資、員工體驗與業(yè)務成果之間的復雜關系。
鑒于預算和支出是數字政務服務的基礎，為優(yōu)化業(yè)務和勞動力洞察與成果，政府機構必須匯總和分析相關數據，以了解技術投資對員工和政務成果的影響。
Gartner客戶可參閱2024年數字政務服務技術成熟度曲線，了解更多信息。
