Gartner公司發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、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先事項。這些技術能夠幫助政府首席信息官(CIO)彌合數字創新目標與戰略目標執行之間的差距。政府CIO希望以技術創新支持關鍵成果，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，并幫助員工實現業務成果。面向IT及其合作伙伴實施全面、協調的DEX戰略，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，加快了開發人員執行開發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

　　企業的關注重點，正逐漸從基礎模型引發的熱潮轉變為可提高投資回報率(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治理實踐的快速發展，企業機構會將GenAI用于更關鍵的垂直行業和科學發現用例。長遠來看，GenAI驅動的對話式界面將促進技術的商業化，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，并將快速演變為完整的數字產品設計和前端開發能力。

　　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)和業務數據，了解并優化技術投資、員工體驗與業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，為優化業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。