Ключові технології 2022 року за версією Gartner

Звіт Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies 2022 присвячений перспективним технологіям. За прогнозами компанії, вони отримають масове впровадження у період від 2 до 10 і більше років. Поки багато що знаходиться на зародковому етапі, але перші користувачі отримають чималі переваги.

Нові технології руйнівні за своєю природою і не мають добре відомих чи доведених конкурентних переваг. Щоб скористатися можливостями, дуже важливо зрозуміти потенційні варіанти використання та шляхи впровадження інновацій.

«Усі ці технології знаходяться на ранній стадії, але деякі лише зароджуються, і існує велика невизначеність щодо того, як вони розвиватимуться. Вони пов’язані з великими ризиками при впровадженні, але потенційно приносять більше користі тим, хто їх впроваджує на ранніх стадіях», — коментує Мелісса Девіс, віцеаналітик Gartner.

Звіт Gartner Hype Cycle 2022 року присвячений технологіям, що розвиваються, і включає інсайти з більш ніж 2000 технологій.

Більшість з них мають безліч варіантів використання, але керівники з корпоративної архітектури та технологічних інновацій повинні приділяти пріоритетну увагу тим, хто приносить найбільшу потенційну користь їх організації. Їм також необхідно буде провести перевірки концепції, щоб продемонструвати, наскільки технологія застосовується відповідно до їхньої мети.

Найперспективніші технології можна розділити на три спільні теми. Розкажемо про них докладніше.

Розвиток та розширення імерсивного досвіду

Такі інновації надають людям більший контроль над їх ідентичністю та даними, а також розширюють їх можливості у віртуальних просторах та екосистемах, які можна інтегрувати з цифровими валютами.

Ці технології також пропонують нові способи залучення клієнтів для посилення або відкриття нових джерел доходу.

Цифровий двійник клієнта (Digital twin of the customer, DToC) – це динамічне віртуальне представлення клієнта, яке імітує поведінку клієнта та вчиться його прогнозувати. Його можна використовувати для зміни та покращення якості обслуговування клієнтів та підтримки нових зусиль з цифровізації, продуктів, послуг та можливостей.

Для впровадження цифрових двійників клієнта знадобиться від 5 до 10 років, але технологія матиме трансформаційні наслідки для організацій.

Децентралізована ідентифікація (Decentralized identity, DCI) дозволяє суб’єкту (зазвичай користувачеві) управляти власною цифровою ідентифікацією за допомогою блокчейну або інших технологій розподілених реєстрів, а також цифрових гаманців.

Цифрові люди — це інтерактивні образи, які управляються штучним інтелектом та мають деякі характеристики, особистість, знання і мислення людини.

Внутрішні кадрові маркетплейси підбирають внутрішніх (у деяких випадках потенційних) співробітників для обмежених за часом проєктів і різних форм працевлаштування, не вимагаючи участі рекрутера.

Метавсесвіт — колективний віртуальний 3D-спільний простір, створений в результаті злиття віртуально розширеної фізичної та цифрової реальності. Метавсесвіт постійний і забезпечує покращені враження від занурення.

Незамінний токен (NFT) — це унікальний програмований цифровий елемент на основі блокчейну, який публічно підтверджує право власності на цифрові активи, наприклад мистецтво або музику, або токенізовані фізичні активи – будинки, автомобілі або документи.

Суперапп — мобільна програма, створена як платформа для модульних мікрододатків, які користувачі можуть активувати для персоналізованого використання.

Web 3.0 — це новий набір технологій для розробки децентралізованих вебдодатків, які дозволяють користувачам контролювати власну особистість та дані.

Прискорена автоматизація на базі штучного інтелекту

Розширювати використання штучного інтелекту критично важливо, щоб розвивати продукти, послуги та рішення. Це дозволить прискорити створення спеціалізованих моделей штучного інтелекту, застосовувати алгоритми для розробки та навчання моделей штучного інтелекту, а також впроваджувати їх у виробництво продуктів, послуг та рішень. В результаті прогнози та рішення стануть точнішими, а очікувані вигоди можна буде отримати швидше.

Роль людей переважно полягатиме у споживанні, оцінці та нагляді.

Автономні системи – приклад прискореної автоматизації штучного інтелекту. Вони являють собою самоврядні фізичні або програмні системи, що виконують завдання, обмежені предметною областю, які мають три фундаментальні характеристики: автономію, навчання і свободу дій.

Коли традиційні методи штучного інтелекту не здатні забезпечити адаптивність та гнучкість бізнесу, автономні системи можуть успішно допомогти у впровадженні. Їм знадобиться від 5 до 10 років до масового застосування, але вони будуть трансформаційними для організацій.

Причинно-наслідковий штучний інтелект виявляє та використовує причинно-наслідкові зв’язки, щоб вийти за межі заснованих на кореляції прогнозних моделей та перейти до систем штучного інтелекту, які можуть ефективніше прогнозувати дії та діяти більш незалежно.

Базисні моделі — це моделі, що базуються на архітектурі перетворення, наприклад, великі мовні моделі, які втілюють тип архітектури глибокої нейромережі, яка обчислює числове подання тексту в контексті навколишніх слів, підкреслюючи послідовності слів.

Штучний інтелект для генеративного дизайну — використання технологій штучного інтелекту, машинного навчання (machine learning, ML) та обробки природної мови (NLP) для автоматичного створення та розробки user flow (візуального представлення послідовності дій користувача), графічного інтерфейсу, контенту та коду рівня презентації для цифрових продуктів.

Інструменти машинного навчання для генерації коду містять розміщені в хмарі моделі машинного навчання, які підключаються до інтегрованих середовищ розробки професійних розробників. Вони пропонують код, ґрунтуючись або на описах природною мовою, або на часткових фрагментах коду.

Оптимізована доставка технологій

Інновації в цій галузі фокусуються на ключових складових побудови цифрового бізнесу: спільнотах розробників продуктів, послуг або рішень (наприклад, fusion teams) та платформах, які вони використовують. Технології забезпечують зворотний зв’язок та розуміння, оптимізують та прискорюють доставлення продуктів, послуг та рішень, а також підвищують стійкість бізнес-операцій.

Приклад оптимізованого надання послуг — екосистеми хмарних даних. Вони забезпечують узгоджене середовище управління даними, що ефективно підтримує весь спектр робочих навантажень із даними, від дослідницької обробки даних до виробничих сховищ даних.

Екосистеми хмарних даних підтримують оптимізовану доставку та комплексну функціональність, які прості у розгортанні, оптимізації та обслуговуванні. До їх масового впровадження буде потрібно від 2 до 5 років, і вони будуть дуже корисні для користувачів.

Розглянемо інші важливі технології області.

Розширений FinOps (Augmented FinOps) автоматизує традиційні концепції DevOps щодо гнучкості, безперервної інтеграції та розгортання, а також зворотного зв’язку з кінцевими користувачами для фінансового управління, складання бюджету та оптимізації витрат внаслідок застосування методів штучного інтелекту та машинного навчання.

Стійкість хмарних технологій (Cloud sustainability) — це використання хмарних сервісів для досягнення переваг сталого розвитку в рамках економічних, екологічних та соціальних систем.

Обчислювальне сховище переносить обробку вузла з основної пам’яті центрального процесора (CPU) на пристрій зберігання даних.

Сітчаста архітектура кібербезпеки (Cybersecurity mesh architecture, CSMA) — це новий підхід до розробки складених розподілених елементів управління безпекою, що підвищують загальну ефективність безпеки.

Спостережуваність даних — це здатність розуміти стан інформаційного ландшафту організації, каналів передачі даних та інфраструктури даних шляхом постійного моніторингу, відстеження, оповіщення, аналізу та усунення несправностей інцидентів.

Динамічне управління ризиками — це новий підхід до найважливішого завдання визначення ролей та відповідальності за управління ризиками. Він передбачає індивідуальне управління для кожного ризику, дозволяючи організаціям покращити якість цього процесу та знизити витрати.

Промислові хмарні платформи використовують базові хмарні сервіси за моделями SaaS (software as a service, програмне забезпечення як послуга), PaaS (platform as a service, платформа як послуга) та IaaS (infrastructure as a service, інфраструктура як послуга), щоб пропонувати відповідні галузі комплексні інструменти бізнесу та технологій для певної вертикалі як цілісну продуктову пропозицію.

Мінімальна життєздатна архітектура (MVA) – це стандартизована структура, яка використовується командами розробників для забезпечення своєчасної та сумісної розробки та ітерації продуктів.

Розробка за принципом спостережуваності (observability-driven development, ODD) — це практика розробки програмного забезпечення, яка забезпечує детальну видимість та контекст стану та поведінки системи шляхом проєктування систем, які мають бути спостережуваними.

OpenTelemetry – це набір специфікацій, інструментів, інтерфейсів прикладного програмування та наборів для розробки програмного забезпечення, які описують та підтримують реалізацію інструментарію та платформи спостереження з відкритим вихідним кодом для програмного забезпечення.

Платформна розробка — це дисципліна створення та експлуатації внутрішніх платформ розробників самообслуговування (IDPS) для доставлення програмного забезпечення та управління життєвим циклом.

БІЛЬШЕ ЦІКАВОГО:

Джерело: Gartner

Читайте также:

Перекладач із собачого: які технології допоможуть вам краще зрозуміти вашого вихованця

Штучний інтелект навчився покращувати смак пива

ШІ музика: як стартап Suno робить створення пісень доступним кожному

Штучний інтелект забере у нас роботу? Думки візіонерів та дослідження