Gartner выпустила отчет «Top 10 Strategic Technology Trends for 2020». В нем компания выделяет 10 основных стратегических технологических тенденций, на которые организациям следует обратить внимание в следующем году. Под стратегической технологической тенденцией исследователи подразумевают тенденцию, которая либо обладает прорывным потенциалом для перехода из экспериментальной стадии в стадию более широкого применения, либо ее рост сопровождается высокой степенью волатильности (неопределенности), впрочем, это не мешает ей через пять лет достигнуть пиковых значений популярности.
«Ориентированные на людей интеллектуальные пространства — это структура, используемая для организации и оценки влияния главных стратегических технологических тенденций Gartner на 2020 г., — сказал вице-президент и почетный сотрудник Gartner Дэвид Керли. — Перемещение людей в центр технологической стратегии подчеркивает один из самых важных аспектов технологии — как она влияет на клиентов, сотрудников, деловых партнеров, общество или другие ключевые группы. Можно сказать, что все действия организации связаны с тем, как они — прямо или косвенно — затрагивают людей и группы».
По его словам, «умные» пространства основаны на концепции, ориентированной на людей. «Интеллектуальное пространство — это физическая среда, в которой люди и технологические системы взаимодействуют во все более открытых, взаимосвязанных, скоординированных и интеллектуальных экосистемах. Все их элементы, включая людей, процессы, услуги и вещи, формируют цифровую вселенную, а вместе с ней более захватывающий, интерактивный и автоматизированный опыт», — добавил он.
Топ-10 стратегических технологических тенденций на 2020 г.:
1. Гиперавтоматизация
Гиперавтоматизация (hyperautomation) — это комбинация мультизадачного машинного обучения (МО), пакетного ПО и средств автоматизации для выполнения работы. Она связана со всеми этапами самой автоматизации (обнаружение, анализ, проектирование, автоматизация, измерение, мониторинг и переоценка), но ее основной фокус направлен на понимание всего спектра механизмов автоматизации, а также на их взаимосвязь и то, как их правильно скоординировать. Появление этой тенденции связано с ростом популярности RPA (robotic process automation), но значение термина «гиперавтоматизация» шире — он подразумевает комбинацию инструментов, помогающих поддерживать репликацию объектов (синхронизация содержимого нескольких копий объекта, например, содержимого базы данных), в которых участвует не только RPA, но и человек.
2. Мультиопыт
Gartner прогнозирует, что к 2028 г. пользовательский опыт претерпит значительные изменения в плане того, как пользователи воспринимают цифровой мир и как они с ним взаимодействуют. Методы взаимодействия меняются из-за диалоговых платформ, виртуальной, дополненной и смешанной реальностей. В будущем комбинированный сдвиг в моделях восприятия и взаимодействия приведет к мультисенсорному и мультимодальному опыту. «Акцент будет смещаться от технологической грамотности людей к технологиям, которые будут понимать поведенческие мотивы человека, угадывать его потребности и желания. Бремя претворения намерений перейдет от пользователя к компьютеру, — сказал вице-президент Gartner по исследованиям Брайан Берк. — Способность компьютеров влиять или взаимодействовать с человеческими чувствами обеспечит более богатую среду для появления информации с глубоким подтекстом и оттенками».
3. Демократизация экспертизы
Демократизация заключается в предоставлении людям доступа к технической экспертизе (например, МО и разработке приложений) или экспертизе в области бизнеса (например, процессу продаж или экономическому анализу) посредством радикально упрощенного метода доставки информации без необходимости интенсивного и дорогостоящего обучения. Примерами демократизации являются «гражданские» специалисты (например, непрофессионалы в сфере обработки данных или гражданские интеграторы), а также эволюция моделей гражданской разработки и моделей программирования типа no-code.
Согласно прогнозам Gartner, к 2023 г. тенденция к демократизации данных и технологий станет более выраженной и будет включать четыре аспекта: демократизацию данных и аналитики (инструменты, предназначенные для специалистов по данных, станут востребованными в профессиональном сообществе разработчиков), демократизацию разработки (инструменты ИИ найдут применение в специальных приложениях), демократизацию дизайна (феномен технологии упрощенной разработки low/no-code получит развитие в виде автоматизации дополнительных функций, которые упростят разработку приложений и расширят возможности гражданских разработчиков) и демократизацию знаний (доступ к инструментам и экспертным системам будут получать не только ИТ-специалисты, но и другие категории специалистов, что позволит им помимо собственного опыта и знаний применять специализированные навыки).
4. Расширение человеческих возможностей
Технологии обогащают человеческий опыт, наделяя его расширенными возможностями для познания информации (когнитивный опыт) или давая ему физические преимущества. Расширение физических возможностей (physical augmentation) людей обеспечивается за счет применения носимых устройств. Когнитивное расширение (cognitive augmentation) человеческих возможностей будет происходить как за счет доступа к информации, которую предоставляют традиционные компьютерные системы, так и за счет появления многофункционального интерфейса в интеллектуальных пространствах.
Исследователи считают, что в течение следующих 10 лет люди будут стремиться к персональному развитию, повышая его за счет физического и когнитивного усиления. В итоге это выльется в новый виток консьюмеризации, поскольку сотрудники стремятся использовать личные достижения для обогащения и улучшения своей офисной среды.
5. Прозрачность и прослеживаемость
Растущее беспокойство потребителей по поводу контроля за персональной информацией вынудило организации признать важность защиты персональных данных и управления ими. Их также подталкивают к этому шаги многих государств, которые на законодательном уровне ужесточили ответственность за нарушение процедур обработки личных данных. Прозрачность и прослеживаемость являются критически важными элементами для удовлетворения цифровых требований, которые касаются соблюдения этических норм и конфиденциальности.
Gartner говорит, что эта тенденция относится к ряду подходов, действий, поддерживающих технологий и практик, разработанных для удовлетворения нормативных требований, этики при использовании ИИ и других передовых технологий, чтобы устранить растущее недоверие к компаниям. По мере того, как организации планируют программы по обеспечению прозрачности и доверительности, им нужно сосредоточиться на трех областях: ИИ и МО; конфиденциальность, владение и контроль за личными данными; этически обоснованные действия ИИ-разработчиков (соблюдение Ethically Aligned Design, разработанного IEEE в 2016 г.).
6. Edge Computing набирает силу
В настоящее время основной упор на периферийных вычислениях делается со стороны Интернета вещей. Он связывает огромное количество подключенных устройств не только в потребительской сфере, но и в производстве или розничной торговле. Исследователи предполагают, что Edge Computing станет доминирующей технологией для крупномасштабного развертывания подключенных устройств практически во всех отраслях промышленности в большом количестве сценариев применения. Это связано с тем, что эта технология с каждым годом пополняется новыми функциями, специализированными вычислительными ресурсами и оперирует возрастающими объемами данных. Сложные периферийные устройства, в том числе роботы, дроны, автономные транспортные средства и операционные системы еще больше ускорят развитие технологии.
7. Распределенное облако
Распределенное облако — это распределение публичных облачных служб по различным локациям при сохранении ответственности сервис-провайдера за их функционирование, управление, обновление и развитие. Технология подразумевает резкий переход от централизованной модели к распределенной, что приведет к новой эре в облачных вычислениях.
8. Автономные вещи
С точки зрения непрофессионала, автономные вещи — это управляемые ИИ физические устройства, которые автоматизируют процессы, ранее выполнявшиеся людьми. Примерами автономных вещей являются роботы, дроны, автономные транспортные средства и приборы. За счет применения ИИ уровень их автоматизации выходит за рамки жесткой модели базовой автоматизации, поэтому алгоритмы поведения автономных устройств более совершенны, что обеспечивает естественное взаимодействие с окружением и людьми.
«По мере распространения автономных вещей мы ожидаем переход от одиночных автономных интеллектуальных вещей к целому рою, где они будут работать вместе, независимо от людей или в контакте с ними, — сказал Берк. — Например, гетерогенные роботы могут заниматься сборкой. Применение автономного транспортного средства на рынке доставки позволит наиболее эффективно перевозить посылки к цели с их последующей передачей роботам и дронам, которые находятся на его борту и доставят их адресатам».
9. Практичный блокчейн
Блокчейн — многообещающая технология, однако ее массовому распространению препятствует ряд проблем, в том числе слабая масштабируемость и огрехи в функциональной совместимости. Потенциал технологии довольно значительный, поэтому предприятиям стоит незамедлительно приступать к экспериментам с ней, даже если в ближайшем будущем она не обещает прорыва. Потенциал блокчейна кроется в обеспечении доверительности и прозрачности между бизнес-экосистемами, потенциальном снижения затрат, сокращении времени проведения транзакций и улучшении потока денежных средств. За счет этих преимуществ технология может перекроить целые отрасли промышленности.
«Блокчейн позволяет проследить историю активов с момента их происхождения, что значительно сокращает возможности подмены товара контрафактом, — говорит Берк. — Отслеживание активов играет важную роль в поставках продуктов питания, что позволяет ускорить определение источника загрязнения или отдельных деталей по всей цепочке поставок, что требуется для отзыва продуктов. Другая область, в которой блокчейн обладает потенциалом, — управление идентификацией. В связке с блокчейном смарт-контракты могут самостоятельно инициировать действия, например, производить оплату при получении товара».
10. ИИ-безопасность
ИИ и МО продолжают проникать в ПО, бизнес-процессы, заниматься автоматизацией, совершенствовать процесс принятия решений и делать многое другое, но вместе с тем они создают проблемы для ИБ-команд. Gartner прогнозирует значительное увеличение числа потенциальных точек атак в интеллектуальных пространствах, что связано с ростом применения IoT, облачных вычислений, микросервисов и подключенных систем. Таким образом, ИБ-специалистам нужно сосредоточиться на трех ключевых областях — защите систем на базе ИИ, использовании ИИ для усиления защиты и предотвращении его злонамеренного применения.