В Gartner назвали десять стратегических направлений технологий на 2019 год
Стратегическое направление технологии, по определению аналитиков Gartner - это направление, обладающее высоким прорывным потенциалом, и либо уже выходящее в широкое применение, либо быстро растущее, динамичное и, по мнению аналитиков, способное достичь критической точки в ближайшие пять лет. Различные сочетания стратегических технологий создают новые революционные возможности. Аналитики указывают на десять таких технологий, способных сыграть самую важную роль в 2019 году.
Автономные вещи - роботы, дроны и автономные транспортные средства с помощью искусственного интеллекта (ИИ) автоматизируют работу, ранее выполнявшуюся людьми. Эта автоматизация шире той, что способны обеспечить программные модели, и автономные вещи естественно взаимодействуют с окружающей средой и людьми. Аналитики ожидают перехода к взаимодействию между автономными вещами - например, при доставке товаров по цепочке.
Дополненная аналитика - одна из областей дополненного интеллекта. В ней с помощью машинного обучения автоматизируется процесс подготовки данных и генерации и визуализации выводов результатов анализа, что во многих случаях позволяет непрофессионалам самостоятельно проводить анализ данных. Она ведет к появлению "гражданских" специалистов по анализу данных, которые ликвидируют дефицит профессиональных кадров.
Технологии разработки с использованием ИИ уже предоставляют разработчику целую экосистему алгоритмов и моделей ИИ, а также средства разработки, приспособленные для интеграции возможностей ИИ и моделей в собственные решения. Новые возможности для разработки приложений дает применение ИИ к автоматизации исследований, разработки приложений и тестирования. К 2022 году, считают аналитики, как минимум в 40% новых проектов разработки приложений будут участвовать ИИ.
Цифровые двойники - это цифровые представления реальных объектов или систем, строящиеся на основе данных с датчиков. Через пару лет, полагают аналитики, в мире будут созданы миллиарды цифровых двойников, сначала простых, а затем все более сложных, вплоть до двойников целых организаций со всеми их бизнес-процессами.
Повышение мощности "края" - конечных устройств, используемых людьми или встроенных в окружающий мир. Обработка данных перемещается с центральных серверов на края облака. Специализированные процессоры ИИ, увеличенная память и другие ресурсы появятся у многих краевых устройств. При этом гетерогенность встраиваемых систем Интернета вещей и длительных жизненных циклов промышленные системы, создадут серьезные проблемы управления. Связь будет развиваться за счет технологий 5G.
Технологии виртуальной, дополненной и смешанной реальности изменяют само восприятие людьми цифрового мира. Они ведут к созданию иммерсивного взаимодействия, по многим каналам и способам одновременно. Тогда все окружающее пространство становится "компьютером".
Блокчейн, или технология распределенного реестра, все еще плохо понимается и не оправдывает себя в масштабной работе бизнеса, отмечают аналитики. Многие проекты не используют все возможности блокчейна - например, распределенную базу данных. Но потенциал технологии очень высок, и руководителям ИТ нужно начинать с ней знакомиться, считают аналитики.
Интеллектуальные пространства - это физические или цифровые среды, в которых люди и системы взаимодействуют во все более открытых, взаимосвязанных, скоординированных и интеллектуальных экосистемах. Это направление привело к созданию умных городов, цифровых рабочих мест и умных домов. Аналитики считают, что такие интеллектуальные пространства станут неотъемлемой частью повседневной жизни.
Цифровая этика и защита личных данных становится все более важной темой развития технологий. Доверие основывается не только на безопасности и защите данных, отмечают аналитики. Доверять - значит верить в истинность утверждений без доказательств, а это уже этическая проблема. Поэтому позиция организации в вопросах защиты данных должна определяться более широкой позицией в вопросах этики, считают аналитики.
Технологии квантовых вычислений, способные решать задачи, слишком сложные для современных вычислительных методов, пока находятся на начальном этапе развития. Но, как полагают аналитики, уже пора начинать задумываться об их применении. Впрочем, ожидать практических результатов раньше 2023-2025 года не следует.
