Các công nghệ mới nổi năm 2022 tóm gọn trong ba nhóm chủ đề chính: phát triển trải nghiệm nhập vai (expand immersive experiences), tự động hóa trí tuệ nhân tạo cấp cao (accelerated artificial intelligence automation) và tối ưu hóa công nghệ ứng dụng doanh nghiệp (optimized technologisit delivery). 

Chu kỳ Hype Gartner 2022 xác định 25 công nghệ mới nổi được thiết kế để giúp các nhà lãnh đạo đưa ra quyết định đổi mới công nghệ và tái kiến ​​trúc doanh nghiệp, trong đó gồm 3 nhóm chủ đề chính: 

• Phát triển trải nghiệm nhập vai (expand immersive experiences)
• Tự động hóa trí tuệ nhân tạo cấp cao (accelerated artificial intelligence automation)
• Tối ưu hóa công nghệ ứng dụng doanh nghiệp (optimized technologisit delivery). 

Những công nghệ này dự kiến ​​sẽ tác động lớn đến kinh tế và xã hội trong vòng 2 đến 10 năm tới, đặc biệt sẽ cho phép các CIO và các nhà lãnh đạo CNTT có cái nhìn toàn cảnh nhằm thực hiện chuyển đổi số doanh nghiệp. 

Các công nghệ mới nổi vốn dĩ đặc thù mang tính đột phá và ít phải chịu sự cạnh tranh. Vì thế để nắm bắt cơ hội, điều quan trọng ta cần nắm được những tiềm năng trong việc áp dụng và các con đường dẫn đến việc phổ biến hóa những công nghệ này - có thể ít nhất là 2 hoặc lâu nhất là 10 năm tới. 

“Tất cả những công nghệ này đều ở giai đoạn đầu, nhưng một số đang ở giai đoạn phôi thai và tồn tại sự không chắc chắn về việc chúng sẽ phát triển như thế nào. Melissa Davis, Phó Chủ tịch Phân tích tại Gartner, cho biết: Các công nghệ đang trong thời kì sơ khai mang lại rủi ro lớn hơn cho việc triển khai nhưng có khả năng mang lại lợi ích lớn hơn cho những đơn vị áp dụng sớm, điều này giúp nhận biết chúng với báo cáo về Xu hướng Công nghệ Chiến lược Hàng đầu của Gartner. 

Nhóm chủ đề 1: Phát triển trải nghiệm nhập vai (expand immersive experiences).

Lợi ích của những công nghệ này là chúng cung cấp cho các cá nhân quyền kiểm soát nhiều hơn đối với danh tính và dữ liệu của họ, đồng thời mở rộng phạm vi trải nghiệm của họ sang các địa điểm và hệ sinh thái ảo có thể được tích hợp với các loại tiền kỹ thuật số. Những công nghệ này cũng cung cấp cách thức mới để tiếp cận khách hàng nhằm củng cố hoặc mở ra các dòng doanh thu mới. 

Công nghệ bản sao số (Digital Twin on Customer - DToC) là một đại diện ảo động của khách hàng được dùng để mô phỏng và học cách mô phỏng và dự đoán hành vi. Nó có thể được sử dụng để sửa đổi và nâng cao trải nghiệm khách hàng (CX) và hỗ trợ các nỗ lực số hóa, sản phẩm, dịch vụ và cơ hội mới. DToC sẽ mất từ ​​5 đến 10 năm cho đến khi được áp dụng chính thống nhưng sẽ mang tính chuyển đổi đối với các tổ chức. 

Các công nghệ quan trọng khác trong trải nghiệm nhập vai bao gồm: 

• Decentralized identity - Nhận dạng phi tập trung (DCI) cho phép một thực thể (thường là người dùng) kiểm soát danh tính kỹ thuật số của riêng họ bằng cách tận dụng các công nghệ như blockchain hoặc các công nghệ sổ cái phân tán khác (DLT), cùng với ví kỹ thuật số.
• Digital humans - Người kỹ thuật số là những đại diện tương tác, do AI điều khiển và có một số đặc điểm, tính cách, kiến ​​thức và tư duy của con người.
• Internal talent marketplaces - Thị trường Nhân lực Nội bộ hỗ trợ nhân viên nội bộ và trong một số trường hợp, một nhóm nhân viên dự phòng, với các dự án có thời hạn và các cơ hội làm việc khác nhau mà không cần sự tham gia của nhà tuyển dụng bên ngoài.
• Metaverse là một không gian chia sẻ 3D ảo tập thể, được tạo ra bởi sự hội tụ của công nghệ thực tế số và vật lý ảo tăng cường.
• NFT - Token không thể thay thế là một áp dụng dựa trên công nghệ blockchain có thể dùng chứng minh công khai quyền sở hữu tài sản kỹ thuật số trong những lãnh vực như nghệ thuật, âm nhạc hoặc các tài sản vật lý được mã hóa như nhà, ô tô hoặc tài liệu.
• Superapp - Siêu ứng dụng là một ứng dụng di động tổng hợp được xây dựng như một nền tảng để cung cấp các ứng dụng mô-đun mà người dùng có thể kích hoạt để có trải nghiệm ứng dụng được cá nhân hóa.
• Web3 là một chuỗi công nghệ mới để phát triển các ứng dụng web phi tập trung cho phép người dùng kiểm soát danh tính và dữ liệu của chính họ. 

Nhóm chủ đề 2: Tự động hóa trí tuệ nhân tạo cấp cao (accelerated artificial intelligence automation).

Mở rộng việc áp dụng AI là một hướng quan trọng để phát triển các sản phẩm, dịch vụ và giải pháp, điều đó đồng nghĩa việc đẩy nhanh quá trình tạo ra các mô hình AI chuyên biệt, áp dụng AI vào việc phát triển và đào tạo các mô hình AI và triển khai chúng vào việc cung cấp sản phẩm, dịch vụ và giải pháp. Mục đích để mang lại các dự đoán và quyết định chính xác hơn và nắm bắt nhanh hơn cơ hội tương lai. 

Các hệ thống tự hành là những ví dụ về tự động hóa AI. Chúng là các hệ thống vật lý hoặc phần mềm tự quản lý, thực hiện các nhiệm vụ giới hạn và được thể hiện ba đặc điểm cơ bản: tự chủ, học hỏi và tự quản. Khi các kỹ thuật AI truyền thống không thể đạt được khả năng thích ứng, linh hoạt và nhanh nhẹn trong kinh doanh, các hệ thống tự trị có thể thành công trong việc hỗ trợ triển khai. Các hệ thống tự trị sẽ mất từ ​​5 đến 10 năm cho đến khi được áp dụng chính thống nhưng chắn chắn sẽ đóng vai trò mang tính chuyển đổi đối với tổ chức. 

Các công nghệ quan trọng khác trong Tự động hóa trí tuệ nhân tạo cấp cao: 

• Causal artificial intelligence - Trí tuệ nhân tạo nhân quả xác định và sử dụng các mối quan hệ nguyên nhân và kết quả để vượt ra khỏi các mô hình dự đoán dựa trên tương quan và hướng tới các hệ thống AI có thể chỉ định các hành động hiệu quả hơn và hành động tự chủ hơn. 
• Foundation models - Mô hình nền tảng là các mô hình dựa trên kiến ​​trúc biến áp, chẳng hạn như các mô hình ngôn ngữ lớn, thể hiện một kiểu kiến ​​trúc mạng nơ-ron sâu, tính toán biểu diễn số của văn bản trong ngữ cảnh của các từ xung quanh, nhấn mạnh chuỗi các từ. 
• Generative design AI - Thiết kế phái sinh, là việc sử dụng công nghệ AI, máy học (ML) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tự động tạo và phát triển luồng người dùng, thiết kế đồ họa,nội dung và mã lớp trình bày cho các sản phẩm kỹ thuật số. 
• Machine learning code generation - Các công cụ tạo mã máy học bao gồm các mô hình máy học được lưu trữ trên cloud cắm vào môi trường phát triển tích hợp dành cho nhà phát triển chuyên nghiệp (IDE), là các tiện ích mở rộng cung cấp mã đề xuất dựa trên mô tả ngôn ngữ tự nhiên hoặc các đoạn mã một phần. 

​​Nhóm chủ đề 3: Tối ưu hóa công nghệ ứng dụng doanh nghiệp (optimized technologisit delivery). 

Các công nghệ này tập trung vào các yếu tố cấu thành quan trọng trong việc xây dựng một doanh nghiệp kỹ thuật số: cộng đồng người xây dựng sản phẩm, dịch vụ hoặc giải pháp (như các nhóm hợp nhất) và các nền tảng mà họ sử dụng. Những công nghệ này cung cấp phản hồi và thông tin chi tiết nhằm tối ưu hóa và đẩy nhanh quá trình cung cấp sản phẩm, dịch vụ và giải pháp, đồng thời tăng tính bền vững của hoạt động kinh doanh. 

Hệ sinh thái dữ liệu đám mây minh chứng cho việc phân phối công nghệ được tối ưu hóa. Chúng cung cấp một môi trường quản lý dữ liệu gắn kết hỗ trợ tích cực cho toàn bộ phạm vi khối lượng công việc dữ liệu, từ khoa học dữ liệu khám phá đến lưu trữ dữ liệu sản xuất. Hệ sinh thái dữ liệu đám mây cung cấp phân phối hợp lý và chức năng toàn diện dễ triển khai, tối ưu hóa và duy trì. Chúng sẽ mất từ ​​2 đến 5 năm cho đến khi được áp dụng chính thống và sẽ mang lại lợi íc rất lớn cho người dùng. 

Các công nghệ quan trọng khác trong nhánh tối ưu hóa công nghệ ứng dụng doanh nghiệp bao gồm: 

• Augmented FinOps - Công nghệ FinOps được nâng cấp giúp tự động hóa các khái niệm DevOps truyền thống về tính uyển chuyển, tích hợp và triển khai liên tục cũng như phản hồi của người dùng cuối đối với các nỗ lực quản trị tài chính, lập ngân sách và tối ưu hóa chi phí thông qua việc áp dụng các phương pháp AI và máy học (ML). 
• Cloud sustainability - Tính bền vững của công nghệ đám mây là việc sử dụng các dịch vụ đám mây để mang lại tính bền vững trong các hệ thống kinh tế, môi trường và xã hội. 
• Computational storage - Lưu trữ tính toán (CS) giảm tải quá trình xử lý máy chủ từ bộ nhớ chính của bộ xử lý trung tâm (CPU) đến thiết bị lưu trữ. 
• Cybersecurity mesh architecture - Kiến trúc lưới bảo mật không gian mạng (CSMA) là một cách tiếp cận mới để kiến trúc hóa các biện pháp kiểm soát bảo mật phân tán và cải thiện hiệu quả bảo mật tổng thể. 
• Data observability - Khả năng theo dõi dữ liệu là khả năng hiểu được tình trạng của toàn cảnh dữ liệu, đường dữ liệu và cơ sở hạ tầng dữ liệu của tổ chức bằng cách liên tục theo dõ, cảnh báo, phân tích và khắc phục sự cố. 
• Dynamic risk governance - Quản trị rủi ro động (DRG) là một cách tiếp cận mới đối với nhiệm vụ quan trọng - xác định vai trò và trách nhiệm đối với quản lý rủi ro. DRG tùy chỉnh quản trị rủi ro phù hợp với từng rủi ro, cho phép các tổ chức quản lý rủi ro tốt hơn và giảm chi phí đảm bảo. 
• Industry cloud platforms - Các nền tảng đám mây công nghiệp tận dụng Phần mềm dạng dịch vụ (SaaS) cơ bản, nền tảng như một dịch vụ (PaaS) và cơ sở hạ tầng như một dịch vụ (IaaS) trên đám mây được đóng gói phù hợp cho một ngành dọc như một bộ sản phẩm hoàn thiện. 
• Minimum viable architecture - Kiến trúc khả thi tối thiểu (MVA) là một khuôn khổ tiêu chuẩn hóa được sử dụng bởi các nhóm sản phẩm để đảm bảo sự phát triển và lặp lại kịp thời và tuân thủ của các sản phẩm. 
• Observability-driven development - Phát triển dựa trên quan sát (ODD) là một phương thức kỹ thuật cung cấp khả năng hiển thị và ngữ cảnh chi tiết vào trạng thái và hành vi của hệ thống bằng cách thiết kế các hệ thống có thể quan sát được. 
• OpenTelemetry là một tập hợp các thông số kỹ thuật, công cụ, giao diện lập trình ứng dụng (API) và bộ phát triển phần mềm (SDK) mô tả và hỗ trợ việc triển khai khung công cụ và khả năng quan sát mã nguồn mở cho phần mềm. 
• Platform engineering - Kỹ thuật nền tảng là phương thức xây dựng và vận hành các nền tảng nhà phát triển nội bộ tự phục vụ (IDP) để phân phối phần mềm và quản lý vòng đời.