Чтобы лучше понять, в какие технологии организации будут инвестировать в следующем году, компания Forrester объединила отраслевые исследования с мнениями своих аналитиков и клиентов, чтобы составить список «The Top 10 Emerging Technologies In 2022», сообщает портал TechBeacon.
По словам Брайана Хопкинса, вице-президента Forrester по новым технологиям, список составлен с учетом того, как быстро организации могут ожидать положительной отдачи от своих инвестиций. При этом то, как скоро та или иная организация достигнет положительной рентабельности инвестиций, в меньшей степени зависит от технологии и в большей — от организации, которая ее внедряет. «Проблема в том, что фирмы, которые добиваются огромного роста, составляют очень небольшую часть всех компаний, — говорит Хопкинс. — По последним данным, их число составляет около 3%». В зависимости от отношения к инновациям и степени зрелости Forrester делит компании на «традиционные», «современные» и «перспективные».
Две технологии, обеспечивающие краткосрочную окупаемость инвестиций
Согласно отчету Forrester, две новые технологии могут принести пользу всем организациям: нативные облачные вычисления и обработка естественного языка (NLP).
Нативные облачные вычисления. Разработка ПО для работы в облачных средах не является чем-то новым. Предприятия используют нативные облачные вычисления для модернизации своих портфелей приложений и внедрения инноваций в сети для повышения качества обслуживания и вовлечения клиентов.
Окупаемость инвестиций в нативные облачные вычисления происходит благодаря быстрым циклам разработки, которые повышают способность организации быстро реагировать на меняющиеся условия рынка, а также быстро внедрять новые функции и функциональность, необходимые клиентам.
«Предприятия, стремящиеся модернизировать основные приложения или обновить клиентский опыт с помощью высокопроизводительных приложений на периферии, получат наибольший эффект в будущем», — говорится в отчете.
Несмотря на то, что облако существует уже много лет, оно все еще не используется повсеместно. Согласно отчету, 65% компаний заявили, что они внедряют нативные облачные вычисления, а 16% заявили, что планируют внедрить их в ближайшее время.
NLP. Это еще одна быстро развивающаяся технология, которая продемонстрирует положительную окупаемость инвестиций в ближайшем будущем.
Forrester определяет NLP как «разнообразный набор технологий и практик, позволяющих слышать, обрабатывать, понимать и генерировать естественный человеческий язык» в приложениях искусственного интеллекта. Маркетинг и финансовые услуги, вероятно, станут крупнейшими бенефициарами NLP в ближайшем будущем, поскольку NLP помогает создавать более настраиваемый и удобный клиентский опыт в масштабе.
Но NLP — это не только обслуживание клиентов. Согласно отчету, NLP служит краеугольным камнем многих усилий по цифровой трансформации, поскольку позволяет преодолеть разрыв между интеллектуальным анализом текста (text mining), пониманием естественного языка (NLU) и генерацией естественного языка (NLG).
Четыре технологии, обеспечивающие долгосрочную окупаемость инвестиций
По мнению Forrester, современным организациям, чье окно окупаемости инвестиций составляет от двух до четырех лет, следует запустить пилотные проекты по четырем новым технологиям: периферийный интеллект (edge intelligence), объяснимый ИИ, интеллектуальные агенты (ИА) и технологии обеспечения конфиденциальности (privacy-preserving technologies, PPT).
Периферийный интеллект. Это возможность сбора большего количества данных с периферийных устройств, приложений и пользователей для улучшения инсайтов и анализа в режиме реального времени. Соответствующий набор технологий включает потоковую аналитику, периферийное машинное обучение (EdgeML), управление данными в реальном времени на интеллектуальных устройствах и edge-серверы. Среди сценариев применения edge intelligence: распределенная ткань данных (data fabric), сети Интернета вещей (IoT), «умные» дома и города, а также цифровые двойники.
По словам Хопкинса, Forrester различает три типа периферии со своими уникальными наборами характеристик, причем все они находятся за пределами дата-центра или облака.
Периферия взаимодействия (engagement edge) состоит из таких вещей, как сети доставки контента и интеллектуальный домашний IoT. Корпоративная периферия (enterprise edge) представляет собой ткань данных, которая соединяет дата-центры Tier-1 с распределенными объектами в городах второго и третьего уровней, здесь также размещаются и работают корпоративные приложения, такие как ERP и CRM. А телеком-периферия (telco edge) — это телекоммуникационный хребет, который помогает всем периферийным сетям, приложениям и устройствам работать и взаимодействовать более эффективно.
Как и в случае с периферийными вычислениями, цель периферийного интеллекта заключается в локализации и персонализации клиентского опыта, особенно когда речь идет об обработке видео, изображений и данных датчиков.
Объяснимый ИИ. Согласно Forrester, это набор процессов и методов, разработанных для того, чтобы люди понимали системы ИИ. В частности, объяснимый ИИ реализуется путем создания суррогата модели ИИ, который приближенно отображает его внутреннюю работу.
«Большая проблема с ИИ сегодня заключается в том, что компании не доверяют ему, — сказал Хопкинс. — Мы считаем, что технология объяснимого ИИ, как компонент ответственной программы ИИ, станет тем, что действительно сделает ИИ реальностью». Согласно отчету Forrester, объяснимый ИИ повышает доверие к ИИ, позволяя людям понять, что происходит за кулисами процесса ИИ.
Тем не менее, в настоящее время этот набор технологий не пользуется особой популярностью. Только около четверти респондентов намерены использовать их в ближайшем будущем. Однако ситуация может измениться в связи со скорым (в конце
Интеллектуальные агенты. Forrester определяет ИА как «ПО, которое может принимать решения или выполнять услуги на основе окружающей среды, пользовательских данных и опыта». Подобно ботам и технологиям роботизации процессов (RPA), ИА могут быть развернуты с использованием комбинации RPA, цифровой автоматизации процессов (DPA), бизнес-правил, МО, NLP и разговорного ИИ. Таким образом, ИА могут поддерживать самообслуживание и разговорные виртуальные агенты.
«Предшественниками ИА являются боты RPA, использующие МО для создания цифровых работников, — говорит Хопкинс. — ИА могут действовать в различных областях бизнеса, синтезируя данные, читая свободный текст и принимая решения на основе моделей, которым они обучены, а не просто набора правил или эвристики».
Цель ИА — улучшить качество клиентского опыта путем инициирования событий по указанию человека (например, как это делают голосовые помощники на смартфонах) или автоматически. Согласно отчету, эта область развивается медленно, поскольку многие из задействованных технологий — такие как ИИ, NLP, RPA, чат-боты и т. д. — все еще находятся на стадии становления.
Технологии обеспечения конфиденциальности (PPT). Согласно Forrester, в их число входят такие технологии, как фильтрация конфиденциальной информации при доступе к персональным данным, контроль безопасности при обработке и использовании данных, а также контроль безопасности среды, в которой происходит обработка данных. Передовые PPT включают гомоморфное шифрование, многосторонние вычисления, конфиденциальные вычисления, деидентификацию, анонимизацию, псевдонимизацию, синтетические данные, федеративное обучение, маскирование данных и шифрование во время выполнения.
Дифференциальная конфиденциальность, маскирование данных, деидентификация и инструменты синтетических данных — все это будет внедрено уже в ближайшем будущем.
«PPT быстро становятся популярными в сценариях использования с высоким риском и высокой ценностью, суть которых заключается в обработке строго регламентированных персональных данных», — говорится в отчете.
Действительно, PPT растут экспоненциально, поскольку правительства по всему миру тщательно изучают и регулируют работу компаний с персональными данными. Согласно отчету, 68% опрошенных лиц, принимающих решения в сфере ИТ, инвестируют в PPT.
Четыре технологии с неочевидной долгосрочной окупаемостью инвестиций
По прогнозам Forrester, четыре технологии из списка не принесут значительного возврата инвестиций в течение пяти или более лет — а возможно, они вообще не окупятся. Современные компании должны подходить к этим технологиям с осторожностью.
«Например, Web3 — это больше видение и хайп, чем реальность; кодирующий ИИ (TuringBots) все еще находится в зачаточном состоянии; AR и VR нужно время, чтобы слиться в расширенную реальность (XR). И, наконец, реализация подхода нулевого доверия на периферии (zero-trust edge, ZTE) является весьма высокотехнологичной и сложной задачей и находится на ранней стадии», — говорится в отчете.
Расширенная реальность. Forrester определяет XR как технологию, которая «накладывает компьютерные изображения на поле зрения человека для создания нового понимания физической реальности». Она используется в реальных сценариях, таких как помощь удаленным полевым работникам в выполнении их работы и обучение технических специалистов на производстве. В целом, однако, сценарии ее использования за пределами игр и обучения ограничены; то же самое касается и наличия подходящего оборудования.
XR представляет собой объединение трех родственных технологий, которые делают похожие вещи: виртуальная реальность (VR), дополненная реальность (AR) и смешанная реальность (MR). AR от VR отличает соотношение цифровых и реальных элементов; VR — это пример стопроцентного погружения в цифровой мир. Когда VR и AR комбинируются с интерактивными технологиями, которые позволяют пользователю взаимодействовать с цифровым миром и запускать события или процессы, это называется MR. Для большинства пользователей различия между VR, AR, MR и XR являются в основном семантическими.
«XR — это зонтичный термин, который охватывает любые технологии, в любой степени изменяющие реальность путем добавления цифровых элементов в физическую или реальную среду, размывая границу между физическим и цифровым миром», — говорит Лайя Тремоза, старший контент-стратег Interaction Design Foundation.
В зависимости от способа доступа (например, через гарнитуру VR), примером высокоиммерсивного XR может быть что-то вроде зарождающейся метавселенной. Однако, по словам Хопкинса, метавселенная сама по себе остается более сомнительным предложением, чем ХR в целом.
«Мы рассмотрели метавселенную, поскольку мы получаем много вопросов о ней, и не думаем, что она входит в наш топ-10, потому что еще не существует, — говорит он. — В наш список входят технологии-предшественники метавселенной, такие как XR и Web3».
Web3. Forrester определяет Web3 как «концепцию, которая обещает Всемирную паутину, в которой не будут доминировать крупные технологические компании или другие устоявшиеся фирмы, например, банки». Однако до этого децентрализованного, эгалитарного видения Интернета еще много лет; Web3 все еще находится на стадии разработки и экспериментов. За исключением некоторых B2C-компаний, которые экспериментируют с NFT, ориентированными на потребителя, игр и виртуальных миров, приложение-убийца, которое могло бы стимулировать принятие потребителями и инновации поставщиков, еще не появилось.
По данным Forrester, для Web3 остается много технических препятствий, включая масштабируемость, безопасность, управление идентификацией и ключами, приватность и конфиденциальность на публичных блокчейнах, отсутствие межцепочечной совместимости.
В настоящее время шумиха вокруг Web3 создается инвесторами, которые с 2021 г. вложили в Web3-стартапы более 30 млрд. долл.. Forrester предупреждает, что в ближайшее время не стоит ожидать от этой технологии многого в плане реального применения или окупаемости инвестиций: «Сегодня она не приносит никакой пользы, и пока неясно, как она будет развиваться».
Боты Тьюринга. Forrester определяет боты Тьюринга как «ПО на базе ИИ, которое может дополнить интеллект разработчиков и их команд и их способность проектировать, создавать, изменять, тестировать и рефакторизовать программный код и приложения автоматическими и автономными способами».
Боты Тьюринга призваны взять на себя тестирование кода и прочую рутинную работу по созданию ПО, начиная с образцов UML-кода и заканчивая каркасом приложений. Разработчики при этом могут тратить свое время на добавление функциональности более высокого уровня к базовому коду, созданному ботом.
«Алгоритмы МО могут научиться генерировать код при определенных обстоятельствах, когда есть четко определенная архитектура на читаемом языке, таком как UML, — поясняет он. — Вы действительно можете запустить алгоритм МО, чтобы он попробовал 50 млн. различных способов найти тот набор кода, который работает на основе набора параметров».
Теоретически, это ПО, создающее ПО (иногда с помощью голосовых команд пользователей в режиме реального времени) — но это не SkyNet, говорит Хопкинс.
Нулевое доверие на периферии. ZTE расширяет подход нулевого доверия к безопасности корпоративных сетей до периферии сети. Концепцтуально ZTE и нулевое доверие — это один и тот же подход к обеспечению безопасности предприятия. Однако, используя программно-определяемые сети (SDN), ZTE распространяет возможности, выходящие далеко за рамки простой аутентификации, на периферийные устройства и сети.
«SDN обеспечивает естественный способ внедрения и интеграции ПО в работу сети, — говорит Хопкинс. — Вы расширяете программно-определяемую сеть с помощью таких вещей, как контейнеры, за пределы дата-центра до периферийных сред. А дальше речь идет о внедрении протоколов безопасности с нулевым доверием».
Широкое использование соответствующих технологий, таких как программное и аппаратное обеспечение нового поколения для создания ячеистых структур, ожидается как минимум через пять лет. Наибольшие преимущества получат организации с большим количеством удаленных сотрудников и распределенными точками присутствия, такие как розничная торговля и банки.
