Традиционно под конец года аналитическая компания Gartner представляет список 10
стратегических технологических тенденций следующего года. Такой тенденцией в
Gartner называют тенденцию, «обладающую значительным разрушительным
потенциалом», которая выходит из привычных границ и начинает менять мир вокруг,
быстро меняясь и сама. И чей «переломный момент» в использовании придется на
ближайшие 5 лет.
Главным «супертрендом» нынешнего
времени в Gartner называют «человекоцентричность». Осознание важности того, как
каждая конкретная технология влияет на клиентов, сотрудников, деловых партнеров,
общество и т.д. становится один из самых важных аспектов развития современных
технологий. Практически все 10 важнейших тенденций года в той или иной мере
соответствуют этому определению.
Топ-10 технологических
тенденций по версии Gartner:
1. Гиперавтоматизация
Гиперавтоматизация (Hyperautomation)
— это совокупность средств машинного обучения, «обычного» программного
обеспечения и средств автоматизации выполнения работы, которые призваны
облегчить людям выполнение их задач. Эта тенденция появилась вместе со
средствами RPA (Robotic process automation, роботизация бизнес-процесов). Однако
только средств RPA недостаточно, необходимы и другие инструменты.
2. Multiexperience:
«многоканальное» общение человека и ИТ-решений
К 2028 г. чат-боты, средства
виртуальной, дополненной и смешанной реальности изменят способ восприятия людьми
цифрового мира, а ИТ-решения научатся понимать эмоции человека, что обогатит
возможности их взаимодействия. В результате модель общения перейдет от концепции
человека, знающего технологии, к концепции технологий, понимающих человека.
3. Демократизация знаний
Демократизация знаний позволит
более широкому кругу людей воспользоваться техническими средствами (например,
средствами машинного обучения) или решениями для бизнеса (например, средствами
экономического анализа) без предварительного обширного и дорогостоящего
обучения. Примерами такой демократизации являются «гражданские» (в отличие от
профессиональных) разработчики, создающих новые модели и системы без
кодирования, аналогичные «гражданские» бизнес-аналитики и «гражданские ученые по
данным».
К 2023 г. Gartner ожидает
радикальных изменений в четырех ключевых аспектах: демократизацию средств
анализа данных (инструменты, предназначенные для специалистов по данным, станут
доступны профессиональным разработчикам), демократизацию разработки
(инструментарий искусственного интеллекта начнут использовать в
специализированных приложениях), демократизацию создания ПО (разработка «без
кодирования» или с малым его объемом вкупе со средствами автоматизации некоторых
функций разработки приложений даст возможность проявить себя «гражданским
разработчикам») и демократизацию знаний (специалисты «не из ИТ» смогут работать
с экспертными системами и соответствующим инструментарием без дополнительного
обучения.
4. Усовершенствование
людей
Технологии помогут
усовершенствовать как «физическую», так и интеллектуальную составляющую
человеческой сущности. «Физическое» усовершенствование будет достигнуто,
например, за счет работы носимых устройств. В интеллектуальном плане его
обеспечит доступ к информации, в том числе — с помощью упоминавшихся средств
«мультиканального взаимодействия».
Как полагают в Gartner, в
следующие 10 лет люди будут стараться «улучшить» себя, это приведет к новому
этапу консьюмеризации технологий для личного потребления. Но и не без
общественной пользы — как несколько оптимистично считают аналитики, «улучшенные»
люди улучшат общественное пространство вокруг себя.
5. Прозрачность и
отслеживаемость в области персональных данных
Граждане все больше понимают,
что их личная информация ценна и требует контроля. Организации осознают растущие
риски, связанные с защитой и управлением персональными данными, а правительства
внедряют строгое законодательство для обеспечения соблюдения защиты персданных.
Организации осознают
растущие риски, связанные с защитой и управлением персональными данными
Прозрачность механизмов
обработки данных и отслеживаемость соответствующих процессов критически важны
для удовлетворения этических и законодательных требований в области персональных
данных. В Gartner также увязывают эти проблемы с этическим подходом к
использованию искусственного интеллекта и других передовых технологий.
Сосредоточить свои усилия аналитики советуют на трех областях: использовании
средств искусственного интеллекта и машинного обучения; обеспечении
конфиденциальности и контроля за личными данными; соблюдении этики при работе
создателей ИИ-систем (соответствующие рекомендации можно найти во 2 версии
документа Ethically Aligned Design, созданном IEEE в 2018 г.).
6. Периферийные
вычисления
Периферийные вычисления — это
ИТ-архитектура, в которой обработка и сбор информации располагаются около
источников, хранилищ и потребителей этой информации. Она уменьшает трафик и
задержки за счет отказа от пересылки данных в центральный ЦОД и дает ИТ-системам
более высокую степень автономии.
Внимание к периферийным
вычислениям обусловлено ростом популярности решений интернета вещей в ряде
отраслей — например, на производстве и в розничной торговле. А в будущем
периферийные вычисления станут доминирующим фактором практически во всех
отраслях промышленности. Сложные периферийные устройства, такие как роботы,
дроны и автономные транспортные средства, ускорят этот процесс.
7. Распределенное облако
Распределенное облако — это
разнесение публичных облачных сервисов по нескольким локациям. За его
эксплуатацию, управление, обновление и развитие отвечает по-прежнему один
провайдер облачных услуг. Эта концепция представляет собой значительный отход от
централизованной модели большинства общедоступных облачных сервисов и приведет к
новой эре в облачных вычислениях.
8. Автономные устройства
Автономные устройства — это
физические устройства, которые используют искусственный интеллект для выполнения
работы, которой раньше занимался человек. Это, например, роботы, дроны,
автономные транспортные средства. Их работоспособность в реальном мире
невозможно обеспечить традиционными средствами программирования, поэтому в них
используется ИИ. По мере совершенствования этих устройств и создания необходимых
регуляторных мер, они все чаще будут встречаться в общественных местах. В
дальнейшем аналитики Gartner ожидают перехода от автономных интеллектуальных
вещей к системам, в которых такие вещи будут работать вместе, независимо от
людей или с их участием. Например, на рынке доставки возможно создание систем из
автономного транспортного средства, которое доставляет посылки в заданный район,
а по точному адресу ее доставляет дрон.
9. Блокчейн в реальных
проектах
Блокчейн обладает потенциалом
для того, чтобы преобразовать многие отрасли деятельности путем обеспечения
прозрачности при обмене ценностями, что может привести к снижению затрат и
сокращению сроков проведения транзакций. С помощью блокчейна можно проследить
историю любого актива до момента его создания, что значительно сокращает
возможности его подмены подделкой. Этот процесс важен во многих отраслях —
например, отслеживание продуктов питания по всей цепочке поставок упростит, в
случае необходимости, идентификацию источника его загрязнения. Блокчейн
позволяет заключать «умные контракты», в которых события могут инициировать
действия — например, оплата деблокируется при получении товара.
Пока блокчейн еще не созрел для
корпоративных развертываний из-за ряда технических проблем, включая плохую
масштабируемость и совместимость. Однако организации уже сейчас должны начать
оценивать возможность его применения в своем бизнесе.
10. Искусственный
интеллект и безопасность
Искусственный интеллект и
машинное обучение будут применяться для улучшения процесса принятия решений
человеком во всех сферах. Однако распространение средств ИИ также порождает
большие проблемы в области безопасности. Перед специалистами в области ИИ и
безопасности встают три важные проблемы — как обеспечить защиту систем на базе
искусственного интеллекта, как использовать ИИ для усиления защиты и как
предотвратить его использование злоумышленниками для организации «умных» атак.
cnews.ru
