以下是2018年的十大战略技术的发展趋势:
一、人工智能基础（AIFoundation）
至少在2020年之前，开发能够自我学习、调整并自主行动的系统仍是技术提供商的主要战场。直到2025年，人工智能将助力决策、重塑商业模式与生态系统、重建客户体验，这些都将进一步推动数字化进程。
Cearley认为：“人工智能技术正在快速演化，各企业机构必须加大对技能、流程与工具开发的资金投入，以便构建功能更强大的人工智能系统。有前景的投资领域包括数据准备、集成、算法、选择训练方法以及建模。这些多元化的领域需要数据科学家、开发人员与业务流程所有者等多方支持者的共同努力。”
二、智能应用与分析（IntelligentAppsandAnalytics）
在接下来的几年中，几乎每一个应用程序和服务都将包含一定程度的人工智能。智能应用程序在人与系统之间构建了一个新的智能中介层，这将有望改变工作的本质和工作场所的结构。
三、智能物件（IntelligentThings）
智能物件是指利用人工智能，而非使用严密编程模型，来与周围环境或人类更自然地进行互动的实物产品。
Cearley先生认为：“目前，自动驾驶汽车（automobilevehicles）是智能物件中成长最快速的一个领域。至少在未来五年内，我们预测需要驾驶员参与的半自动汽车将占主导地位。在此期间制造商将更加严格地测试技术，同时法律法规以及文化接受度等非技术性问题也将得到解决。”
四、数字孪生（DigitalTwin）
数字孪生是指以数字化方式，呈现真实的实体或系统。
在今后三至五年内，此项技术将在物联网方面将大有前途，当前也正是物联网引起了人们对此项技术的兴趣。
此外，精心设计的资产数字孪生有望颠覆企业的决策。这些数字孪生将被用于了解物件或系统的状态、响应变化、改进运营模式并提升企业价值。
Cearley说，“城市规划者、数字营销、医疗保健人士和工业规划，都将逐步从在这种数字化的双重世界中受益。”
五、从云到边缘（CloudtotheEdge）
边缘计算（Edgecomputing）描述了一种计算拓扑，在这种拓扑结构中信息处理、内容收集与交付都将在此类信息的源头完成。连接与延迟挑战、带宽限制以及嵌入边缘等更强大功能均将支持分布式模式。
各企业应着手将边缘设计模式用于基础设施架构之中，对于拥有大量物联网元素的企业尤其如此。
Cearley先生指出：“从互补观点上说，云可以创建服务导向型模式，集中控制和确定协作结构，而边缘计算则用作交付方式，从而以离散或分布式流程来执行云服务的各个环节。”
六、会话式平台（ConversationalPlatforms）
在人类与数字化世界互动方面，会话式平台将推动下一个重大模式转变。计算机将接替人类，来进行意图的诠释。会话式平台将接收用户的问题或命令，然后通过执行某些功能、展现某些内容或询问是否更多输入信息来进行响应。
在接下来的几年内，会话界面将成为用户互动的一个首要设计目标，并通过专用硬件、核心操作系统、平台及应用来实现其功能。
Cearley先生认为：“在理解语言以及用户基本意图方面会话式平台已经达到了临界点，但仍有所不足。会话式平台面临的挑战在于用户必须以非常结构化的方式进行沟通，而这通常都令人失望。各类会话式平台之间的主要区别在于，会话模型的稳健性、用于调用第三方服务或交付复杂结果的应用程序接口（API）等模型。”
七、沉浸式体验（ImmersiveExperience）
会话式界面正在改变人们控制数字世界的方式，而虚拟、增强和混合现实（virtual，augmentedandmixedreality）则在改变人们观察和与数字世界互动的方式。
目前，虚拟现实和增强现实市场尚不成熟，还处于碎片化阶段。为了推动实现真正有形的商业效益，各企业必须审视特定此项技术运用的真实场景。同时，提高员工的工作效率，优化设计、培训和可视化过程也不可或缺。
八、区块链（Blockchain）
区块链正在从数字货币基础架构向数字化平台转变。区块链技术与现有的集中式交易和记录机制截然不同，可作为已有企业和初创公司发展颠覆式数字化业务的基础。
虽然有关区块链的宣传都集中于金融服务行业，但区块链在其它一些领域也有潜在的应用前景，比如政府部门、医疗保健、制造业、媒体发布、身份识别、所有权登记服务和供应链等。
九、事件驱动（EventDriven）
数字化业务的核心围绕企业总是保持高度敏感，随时利用全新的数字化业务进行探索这一理念。业务事件可以是数字表达的任何事物，反映出明显的新状态或状态变化，比如完成订单或飞机着陆等。
借助事件代理（eventbrokers）、物联网、云计算、区块链、内存数据管理（in-memorydatamanagement）和人工智能，人们可以更迅速地发现业务事件并进行更加详细的分析。
十、持续自适应风险和信任（ContinuousAdaptiveRiskandTrust）
为了确保数字化业务计划，在面对高级定向攻击时仍能有效实施，领导者必须采用一种持续自适应风险和信任评估（CARTA）方法，进行实时决策。
信息安全架构师应尝试从多点协同将安全测试融入DevOps工作流程之中。在此过程中，他们必须以十分透明的方式与开发人员合作。
持续自适应风险和信任评估也可与诱捕技术（deceptiontechnology）等联合应用。虚拟化和软件定义网络等技术的进步已使“自适应蜜罐技术”（adaptivehoneypot）的部署、管理和监控变得更加容易。