目前消費者已經使用虛擬助理(Virtual Assistants)的應用一段時間，然而其功能受限且使用者體驗不佳。根據Gartner分析，近期市場上即將推出高階虛擬助理(Advanced Virtual Assistants, AVAs)技術，不只可以代繳帳單，還能完成AR/VR及駕駛/汽車所需的功能。這樣的情況將持續影響整個產業、組織與客戶互動。

Gartner指出，包含AR雲端等虛擬應用將大幅增加，且新技術可歸類進以下幾個主題：

‧ 介面與使用體驗：新技術將改變人們與世界互動的方式

‧ 業務運作：新技術將透過改變執行、工作流程、方法、模式或功能，來影響企業營運。

‧ 生產力提升：自動化等多種技術結合的趨勢，相較於人力，有助於組織快速提高產能。

針對2021年有明顯進展的技術趨勢，Gartner繪製雷達圖。圖中的圓環，代表該技術從早期開發過度到主流應用所需的時間(以年為單位)。各項技術的圓點大小，則表示該技術會影響的群體規模，藉此呈現每項技術對產業的影響力。Gartner針對其中四項技術，進行詳細的分析。

高階虛擬助理

AVAs有時候也被稱為人工智慧(AI)助理，專門依據人類的指令提供預測或決策。虛擬助理技術結合用戶介面、自然語言處理(NLP)、深度學習(DNN)、模型預測、決策支援與客製化技術。

虛擬助理到高階虛擬助理的應用轉化，是推動相關產品上市的動力，預估產品需1~3年上市。AVAs技術將AI模擬對話的應用導入消費者的生活，進一步影響個人生活、商業互動及企業營運的模式。AVAs對產業的影響不容小覷，因其幾乎適用於所有的垂直領域，並具備改變消費者跟一般/物聯網裝置互動方式的潛力，能夠大幅提高使用者的體驗與參與感。

基於Transformer的語言模型

採用Transformer的語言模型，是深度學習的技術之一，使用數十億個短語訓練模型，依序處理語言中的單字，保留文字中上下文的語意。此技術大幅改善翻譯、轉錄及自然語言的生成過程。

其產品上市時間受到訓練工具、運作效率與部署難易度影響，Gartner預計約1~3年將有產品問世。Transformer的語言模型，如GPT-3，具有生成與高學歷者所寫相同程度文本的能力。在產業中，此模型正快速取代現有的循環神經網路(RNN)，除了能夠提升產出文本的品質，還能優化使用者介面、AI助理等功能。

可組合的業務功能

可組合的業務工作(Packaged Business Capabilities)在組織開發消費產品時，能夠使用自行採購的零組件。為了支援可組合的業務，技術提供者必需提供明確的業務服務，促使其功能具識別性。

大量的模組化供應商將主導業務功能整合的技術，可望3~6年後在市場上看到可組合業務的產品。目前此技術對市場的影響較少，但也因其實用性，未來仍有機會改變傳統的業務模式。

AR雲端

AR 雲端透過提供人們穩定傳輸、協作及符合上下文的數位內容，滿足實體及數位方面的應用需求。例如，任何人都可以查看公車站的路線及時刻表，再依照個人時間安排搭車。而如果上述資訊導入穿戴式裝置或平板，用戶就可以隨時知道公車的即時資訊。

這項結合邊緣網路、高頻寬且低延遲的技術，符合人們的基本需求，6~8年的時間會有產品上市。AR提供標準化工具、管理數位內容，影響力擴及業務運作及消費應用程式，將會改變人類與週遭設備互動的方式。