Топ-10 стратегических технологий

Хотя научная фантастика может изображать роботов ИИ как плохих парней, некоторые технические гиганты теперь используют их для безопасности. Такие компании, как Microsoft и Uber, используют роботов Knightscope K5 для патрулирования парковок и больших открытых площадок для прогнозирования и предотвращения преступлений. Эти роботы могут читать номерные знаки, сообщать о подозрительной деятельности и сбора данных , чтобы сообщить их владельцам.

Эти роботы, управляемые ИИ, являются лишь одним из примеров «автономных вещей», одной из 10 стратегических технологий Gartner на 2019 год, которые могут привести к серьезным сбоям и предоставлению возможностей в течение следующих пяти лет.

«Будущее будет характеризоваться интеллектуальными устройствами, предоставляющими все более проницательные цифровые услуги повсюду», - сказал Дэвид Керли , заслуженный вице-президент Gartner , на Gartner 2018 Symposium / ITxpo в Орландо, Флорида. «Мы называем это интеллектуальной цифровой сеткой».

• Интеллектуальность: как ИИ используется практически во всех существующих технологиях и создает совершенно новые категории.
• Цифровой: смешивание цифрового и физического миров, чтобы создать захватывающий мир.
• Mesh: использование связей между расширяющимися наборами людей, предприятий, устройств, контента и услуг.

«Тенденции в рамках каждой из этих трех тем являются ключевым компонентом в продвижении непрерывного инновационного процесса как части непрерывной следующей стратегии», - сказал Керли.

В 10 основных стратегических технологических тенденциях Gartner подчеркиваются изменяющиеся или еще не получившие широкое признание тенденции, которые повлияют на отрасли в 2023 г.

Тенденция № 1: Автономные вещи

Будь то автомобили , роботы или сельское хозяйство, автономные объекты используют ИИ для выполнения задач, традиционно выполняемых людьми. Сложность интеллекта варьируется, но все автономные вещи используют ИИ для более естественного взаимодействия с окружающей средой.

Автономные вещи существуют в пяти типах:

• робототехника
• Транспортные средства
• Дроны
• бытовая техника
• Агенты

Эти пять типов занимают четыре среды: морскую, наземную, воздушную и цифровую. Все они работают с различной степенью способности, координации и интеллекта. Например, они могут охватывать беспилотник, эксплуатируемый в воздухе, при помощи человека сельскохозяйственному роботу, работающему полностью автономно в поле. Это рисует широкую картину потенциальных приложений, и практически каждое приложение, сервис и объект IoT будут включать в себя некоторую форму ИИ для автоматизации или расширения процессов или действий человека. Совместные автономные вещи, такие как рои беспилотников, будут во все большей степени определять будущее систем ИИ

Изучите возможности автономных возможностей, управляемых ИИ, в любом физическом объекте в вашей организации или среде клиента, но имейте в виду, что эти устройства лучше всего использовать для узко определенных целей. Они не обладают той же способностью, что и человеческий мозг для принятия решений, интеллекта или общего обучения.

У ученых-данных теперь есть все больше данных для подготовки, анализа и группировки - и из которых можно сделать выводы. Учитывая количество данных, изучение всех возможностей становится невозможным. Это означает, что предприятия могут упустить ключевые идеи из гипотез, которые ученые-исследователи не имеют возможности исследовать.

Дополненная аналитика представляет третью большую волну для данных и аналитических возможностей, поскольку исследователи данных используют автоматизированные алгоритмы, чтобы исследовать больше гипотез. Платформы науки о данных и машинного обучения изменили то, как компании генерируют аналитическую информацию.

«К 2020 году более 40% задач по науке о данных будут автоматизированы »

Расширенная аналитика выявляет скрытые паттерны, устраняя личную предвзятость. Хотя предприятия рискуют непреднамеренно вставить смещение в алгоритмы, расширенная аналитика и автоматизированные аналитические данные в конечном итоге будут встроены в корпоративные приложения.

К 2020 году число граждан, занимающихся исследованием данных, будет расти в пять раз быстрее, чем число специалистов, занимающихся данными. Исследователи данных Citizen используют расширенные аналитические инструменты AI, которые автоматизируют функцию обработки данных, автоматически определяя наборы данных, разрабатывая гипотезы и определяя закономерности в данных. Предприятия будут обращаться к гражданским специалистам по данным как к способу расширения возможностей масштабирования данных. Gartner прогнозирует, что к 2020 году более 40% задач по науке о данных будут автоматизированы, что приведет к повышению производительности и более широкому использованию гражданскими специалистами по данным. Между гражданскими специалистами по данным и расширенной аналитикой данные будут более широко доступны в рамках всего бизнеса, включая аналитиков, лиц, принимающих решения, и оперативных работников.

Тенденция № 3: AI-управляемое развитие

При разработке на основе ИИ рассматриваются инструменты, технологии и лучшие практики для встраивания ИИ в приложения и использования ИИ для создания инструментов на основе ИИ для процесса разработки . Эта тенденция развивается в трех измерениях:

1. Инструменты, используемые для создания решений на базе AI, расширяются от инструментов, предназначенных для ученых-данных (инфраструктура AI, платформы AI и платформы AI), до инструментов, предназначенных для профессионального сообщества разработчиков (платформы AI, службы AI). С помощью этих инструментов профессиональный разработчик может внедрить возможности и модели на основе ИИ в приложение без участия профессионального специалиста по данным.
2. Инструменты, используемые для создания решений на основе ИИ, расширяются за счет возможностей на основе ИИ, которые помогают профессиональным разработчикам и автоматизируют задачи, связанные с разработкой решений на основе ИИ. Расширенная аналитика, автоматизированное тестирование, автоматическая генерация кода и автоматизированная разработка решений ускорят процесс разработки и предоставят более широкий круг пользователей для разработки приложений.
3. Инструменты с поддержкой AI эволюционируют от помощи и автоматизации функций, связанных с разработкой приложений (AD), до совершенствования за счет экспертных знаний в области бизнеса и автоматизации действий, выполняемых в стеке процессов AD (от общей разработки до проектирования бизнес-решений).

Рынок сместится с акцента на ученых данных, сотрудничающих с разработчиками, на разработчиков, работающих независимо, используя предопределенные модели, предоставляемые в качестве услуги. Это позволяет большему количеству разработчиков использовать сервисы и повышает эффективность. Эти тенденции также ведут к более широкому использованию виртуальных разработчиков программного обеспечения и непрофессиональных «разработчиков приложений для граждан».

Тренд № 4: Цифровые близнецы

Цифровой двойник является цифровым представлением , что зеркала в реальной жизни объекта, процесса или системы. Цифровые близнецы также могут быть связаны для создания двойников более крупных систем, таких как электростанция или город. Идея цифрового близнеца не нова. Это восходит к компьютерным представлениям о дизайне вещей или онлайн-профилям клиентов, но современные цифровые близнецы отличаются четырьмя способами:

1. Надежность моделей с акцентом на том, как они поддерживают конкретные результаты бизнеса
2. Связь с реальным миром, потенциально в реальном времени для мониторинга и контроля
3. Применение передовой аналитики больших данных и искусственного интеллекта для открытия новых бизнес-возможностей
4. Способность взаимодействовать с ними и оценивать сценарии «что если»

Сегодня основное внимание уделяется цифровым близнецам в IoT , которые могут улучшить процесс принятия решений на предприятии, предоставляя информацию о техническом обслуживании и надежности, понимание того, как продукт может работать более эффективно, данные о новых продуктах и повышение эффективности. Цифровые близнецы организации появляются для создания моделей организационных процессов, позволяющих осуществлять мониторинг в реальном времени и повышать эффективность процессов.

Тренд № 5: Усиленный край

Краевые вычисления - это топология, в которой обработка информации, сбор и доставка контента располагаются ближе к источникам информации, с идеей, что поддержание локального трафика снизит задержку. В настоящее время основной акцент этой технологии является результатом того, что системы IoT должны предоставлять отключенные или распределенные возможности во встроенный мир IoT. Этот тип топологии будет решать проблемы, начиная от высоких затрат глобальной сети и неприемлемых уровней задержки. Кроме того, это позволит реализовать специфику цифрового бизнеса и ИТ-решений.

«Технологии и мышление перейдут к точке, где опыт соединит людей с сотнями периферийных устройств »

В течение 2028 года Gartner ожидает постепенного увеличения встраивания сенсорных, запоминающих, вычислительных и расширенных возможностей искусственного интеллекта в периферийные устройства. В целом, интеллектуальные возможности будут двигаться к грани разнообразных конечных устройств, от промышленных устройств до экранов, смартфонов и автомобильных генераторов энергии.

Тенденция № 6: Иммерсивные технологии

К 2028 году диалоговые платформы, которые меняют способы взаимодействия пользователей с миром, и такие технологии, как дополненная реальность (AR), смешанная реальность (MR) и виртуальная реальность (VR), которые изменяют восприятие мира пользователями, приведут к новому опыт погружения. AR, MR и VR демонстрируют потенциал для повышения производительности благодаря следующему поколению VR, способному воспринимать формы и отслеживать положение пользователя, а MR позволяет людям просматривать и взаимодействовать со своим миром. 

К 2022 году 70% предприятий будут экспериментировать с иммерсивными технологиями для использования потребителями и предприятиями, а 25% будут внедрены в производство. Будущее диалоговых платформ, которые варьируются от виртуальных личных помощников до чат-ботов, будет включать расширенные сенсорные каналы, которые позволят платформе обнаруживать эмоции на основе выражений лица, и они станут более диалоговыми во взаимодействиях.

В конце концов, технологии и мышление переместятся в точку, где опыт соединит людей с сотнями периферийных устройств - от компьютеров до автомобилей.

Тренд № 7: Блокчейн

Блокчейн - это тип распределенной бухгалтерской книги, расширяющийся хронологически упорядоченный список криптографически подписанных, безотзывных транзакционных записей, которыми обмениваются все участники сети. Блокчейн позволяет компаниям отслеживать транзакции и работать с ненадежными сторонами без необходимости централизованной стороны (то есть банка). Это значительно уменьшает трения в бизнесе и имеет приложения, которые начались в области финансов , но распространились на правительство , здравоохранение, производство, цепочку поставок и другие. Блокчейн может потенциально снизить затраты, сократить время расчетов и улучшить движение денежных средств. Эта технология также уступила множеству решений, основанных на блокчейне, которые используют некоторые преимущества и составляющие блокчейна.

Чистые модели блокчейна являются незрелыми и их трудно масштабировать. , Однако предприятия должны начать оценку технологии, поскольку к 2030 году блокчейн создаст бизнес-ценность в размере 3,1 тыс. Долларов США. Подходы, основанные на блокчейне, которые не реализуют все принципы блокчейна, дают краткосрочную ценность, но не обеспечивают обещанные высокораспределенные децентрализованные модели консенсуса. чистый блокчейн.

Тенденция № 8: Умные пространства

Интеллектуальное пространство - это физическая или цифровая среда, в которой люди и технологические системы взаимодействуют во все более открытых, связанных, скоординированных и интеллектуальных экосистемах. Поскольку технологии становятся все более неотъемлемой частью повседневной жизни, интеллектуальные пространства вступят в период ускоренной доставки. Кроме того, другие тенденции, такие как технология, основанная на искусственном интеллекте, новейшие вычисления, блокчейн и цифровые близнецы, движутся к этой тенденции, поскольку отдельные решения становятся интеллектуальными пространствами.

Интеллектуальные пространства развиваются только в пяти ключевых измерениях: открытость, связность, координация, интеллект и сфера охвата. По сути, интеллектуальные пространства развиваются по мере того, как отдельные технологии превращаются из бункеров в совместную работу для создания среды взаимодействия и взаимодействия. Самый обширный пример умных пространств - это умные города , где области, объединяющие деловые, жилые и промышленные сообщества, разрабатываются с использованием интеллектуальных городских экосистемных структур, причем все сектора связаны с социальным и общественным сотрудничеством.

Тренд № 9: Цифровая этика и конфиденциальность

Потребители все больше осознают ценность своей личной информации, и их все больше беспокоит то, как она используется государственными и частными организациями. Предприятия, которые не обращают внимания, подвержены риску негативной реакции потребителей.

Разговоры о неприкосновенности частной жизни должны основываться на этике и доверии. Разговор должен перейти от «Мы согласны?» К «Мы поступаем правильно?»

Правительства все чаще планируют или принимают правила, которым компании должны соответствовать, а потребители тщательно охраняют или удаляют информацию о себе. Компании должны завоевывать доверие клиентов и поддерживать их, а также следовать внутренним ценностям, чтобы клиенты считали их заслуживающими доверия.

Тренд № 10: Квантовые вычисления

Квантовые вычисления - это тип неклассических вычислений, основанный на квантовом состоянии субатомных частиц, которые представляют информацию в виде элементов, обозначаемых как квантовые биты или «кубиты».

Квантовые компьютеры являются экспоненциально масштабируемой и высокопараллельной вычислительной моделью. Способ представить разницу между традиционными и квантовыми компьютерами - представить гигантскую библиотеку книг.

В то время как классический компьютер будет читать каждую книгу в библиотеке линейным способом, квантовый компьютер будет читать все книги одновременно. Квантовые компьютеры способны теоретически работать на миллионах вычислений одновременно. Квантовые вычисления в форме коммерчески доступного, доступного и надежного сервиса трансформируют некоторые отрасли. 

Реальные приложения варьируются от персонализированной медицины до оптимизации распознавания образов. Эта технология все еще находится в развивающемся состоянии, а это значит, что сейчас настало время для компаний лучше понять потенциальные приложения и рассмотреть любые последствия для безопасности. Помимо избранной группы предприятий, где конкретные квантовые алгоритмы могли бы дать существенное преимущество, большинство предприятий могут оставаться в фазе разведки до 2022 года и позже начать использовать эту технологию.

Источник Gartner: