Gartner опубликовала свой очередной «Hype Cycle for Emerging Technologies 2024», и в нем генеративный ИИ (GenAI) находится примерно там, где и ожидалось: на дальней стороне «пика чрезмерных ожиданий» и на пороге «избавления от иллюзий», сообщает портал Datanami.
Каждый август аналитики Gartner высказывают свои соображения о новых «горячих» технологиях. От цифровых двойников и метавселенной до ткани данных и «умной пыли» — нет ни одной технологии, которая не попала бы в их поле зрения.
Генеративный ИИ впервые появился в версии «Hype Cycle for Emerging Technologies 2020», где он был замечен рядом с композитным ИИ и адаптивным MО. Компания OpenAI уже выпустила GPT-3, и его человекоподобная реакция вскружила голову.
В
GenAI был полностью исключен из «Hype Cycle for Emerging Technologies 2022», даже несмотря на то, что модели изображений, такие как DALL-E от OpenAI, поразили тем, на что способен GenAI. Вместо этого Gartner сосредоточилась на таких вещах, как NFT, цифровые люди и метавселенная.
Но после того как в конце 2022 г. OpenAI выпустила ChatGPT, кот вырвался из мешка, и GenAI триумфально вернулся в «Hype Cycle for Emerging Technologies 2023» году, где вновь появился на «пике чрезмерных ожиданий».
По мере того как шумиха вокруг GenAI начинает спадать, а компании ищут сценарии использования, которые действительно принесут пользу и окупят вложенные средства (ROI), Gartner продвигает эту технологию дальше по ее пути. Согласно «Hype Cycle for Emerging Tech 2024», она все еще находится на «пике чрезмерных ожиданий», но уже стоит на пороге «избавления от иллюзий». После этого, если все пойдет по плану, она вступит на путь «преодоления недостатков», за которым последует «плато продуктивности».
GenAI со временем будет развиваться, чтобы служить полезным целям, считает почетный вице-президент-аналитик Gartner Арун Чандрасекаран. «GenAI преодолевает „пик чрезмерных ожиданий“, поскольку бизнес продолжает смещать акцент с ажиотажа вокруг базовых моделей на сценарии использования, которые обеспечивают окупаемость инвестиций, — утверждает он. — Это ускоряет развитие автономного ИИ. В то время как нынешнему поколению моделей ИИ не хватает самостоятельности, исследовательские ИИ-лаборатории ускоряют выпуск агентов, которые могут динамически взаимодействовать с окружающей средой для достижения заданных целей, хотя это развитие будет постепенным процессом».
Согласно Gartner, GenAI относится к формирующемуся классу ИИ, который она называет автономным ИИ — это системы ИИ, способные работать под минимальным контролем человека, самосовершенствоваться и принимать правильные решения в сложных условиях.
«Эти продвинутые системы ИИ, способные выполнять любые задачи, которые может выполнить человек, начинают постепенно переходить из разряда научной фантастики в реальность, — считают в Gartner. — Эти технологии включают в себя мультиагентные системы, большие модели действий, машинные клиенты, человекоподобные рабочие роботы, автономные агенты и обучение с подкреплением».
Не позволяйте ИИ отвлекать вас от других тем, предупреждает Чандрасекаран. «Несмотря на то что ИИ продолжает привлекать внимание, CIO и другие ИТ-руководители должны изучить и другие новые технологии, обладающие трансформационным потенциалом для разработчиков, безопасности, взаимодействия с клиентами и сотрудниками, и разработать стратегию использования этих технологий в соответствии со способностью своих организаций работать с непроверенными технологиями», — говорит он.
Среди других новых технологий, на которые, по мнению Gartner, следует обратить внимание, — инструменты для повышения продуктивности разработчиков, такие как программная инженерия с поддержкой ИИ, нативное облако, GitOps, внутренние порталы для разработчиков, инжиниринг подсказок и WebAssembly.
Что касается клиентского опыта, то Gartner уделяет большое внимание таким технологиям, как цифровые двойники клиентов, пространственные вычисления, суперприложения и сети 6G.
Безопасность и конфиденциальность замыкают четверку главных категорий технологий, за которыми Gartner следит в этот раз, с особыми упоминаниями AI TRiSM, архитектуры кибербезопасности, цифровой иммунной системы, защиты от дезинформации, федеративного МО и гомоморфного шифрования.
