Истории

Gartner назвал ключевые технологии 2022 года

Истории
Елена Лиханова
Елена Лиханова

Старший редактор RB.RU

Елена Лиханова

Отчет Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies 2022 года посвящен перспективным технологиям. По прогнозам компании, они получат массовое внедрение в период от 2 до 10 и более лет. Пока многие находятся на зачаточном этапе, но первые пользователи получат немалые преимущества.

Gartner назвал ключевые технологии 2022 года

Новые технологии разрушительны по своей природе и не имеют хорошо известных или доказанных конкурентных преимуществ. Чтобы воспользоваться возможностями, крайне важно понять потенциальные варианты использования и пути внедрения инноваций.

«Все эти технологии находятся на ранней стадии, но некоторые лишь зарождаются, и существует большая неопределенность относительно того, как они будут развиваться. Они сопряжены с большими рисками при внедрении, но потенциально приносят больше пользы тем, кто внедряет их на ранних стадиях», — комментирует Мелисса Дэвис, вице-аналитик Gartner.

Хочешь быстро стартовать в IT? Выбирай направление для обучения в каталоге курсов программирования.

Отчет Gartner Hype Cycle 2022 года посвящен развивающимся технологиям и включает инсайты из более чем 2000 технологий.

Большинство из них имеют множество вариантов использования, но руководители по корпоративной архитектуре и технологическим инновациям должны уделять приоритетное внимание тем, которые приносят наибольшую потенциальную пользу их организации. Им также необходимо будет провести проверки концепции, чтобы продемонстрировать, насколько технология применима в соответствии с их целью.

Самые перспективные технологии можно разделить на три общие темы. Расскажем о них подробнее.

Тема 1: Развитие и расширение иммерсивного опыта

Инновации такого рода предоставляют людям больший контроль над их идентичностью и данными, а также расширяют их возможности в виртуальных пространствах и экосистемах, которые можно интегрировать с цифровыми валютами.

Эти технологии также предоставляют новые способы привлечения клиентов для усиления или открытия новых источников дохода.

Цифровой двойник клиента (Digital twin of the customer, DToC) — это динамическое виртуальное представление клиента, которое имитирует поведение клиента и учится его прогнозировать. Его можно использовать для изменения и улучшения качества обслуживания клиентов и поддержки новых усилий по цифровизации, продуктов, услуг и возможностей.

Для массового внедрения цифровых двойников клиента потребуется от 5 до 10 лет, но технология будет иметь трансформационные последствия для организаций.

Децентрализованная идентификация (Decentralized identity, DCI) позволяет субъекту (обычно пользователю-человеку) управлять собственной цифровой идентификацией при помощи блокчейна или других технологий распределенных реестров, а также цифровых кошельков.

Цифровые люди — это интерактивные образы, которые управляются ИИ и обладают некоторыми характеристиками, личностью, знаниями и мышлением человека.

Внутренние кадровые маркетплейсы подбирают внутренних (в некоторых случаях — потенциальных) сотрудников для ограниченных по времени проектов и различных форм трудоустройства, не требуя участия рекрутера.

Метавселенная — коллективное виртуальное 3D-совместное пространство, созданное в результате слияния виртуально расширенной физической и цифровой реальности. Метавселенная постоянна и обеспечивает улучшенные впечатления от погружения.

Невзаимозаменяемый токен (NFT) — это уникальный программируемый цифровой элемент на основе блокчейна, который публично подтверждает право собственности на цифровые активы, например искусство или музыку, или токенизированные физические активы — дома, автомобили или документы.

Суперапп — мобильное приложение, созданное как платформа для модульных микроприложений, которые пользователи могут активировать для персонализированного использования.

Web3.0 — это новый набор технологий для разработки децентрализованных веб-приложений, которые позволяют пользователям контролировать свою собственную личность и данные.

Тема 2: Ускоренная автоматизация на базе ИИ

Расширять использование искусственного интеллекта критически важно, чтобы развивать продукты, услуги и решения. Это позволит ускорить создание специализированных моделей ИИ, применять алгоритмы для разработки и обучения моделей ИИ, а также внедрять их в производство продуктов, услуг и решений. В результате прогнозы и решения станут точнее, а ожидаемые выгоды можно будет получить быстрее.

Роль людей преимущественно будет заключаться в потреблении, оценке и надзоре.

Автономные системы — пример ускоренной автоматизации ИИ. Они представляют собой самоуправляемые физические или программные системы, выполняющие задачи, ограниченные предметной областью, которые обладают тремя фундаментальными характеристиками: автономией, обучением и свободой действий.

Когда традиционные методы ИИ не способны обеспечить адаптивность, гибкость и гибкость бизнеса, автономные системы могут успешно помочь в внедрении. Им потребуется от 5 до 10 лет до массового внедрения, но они будут трансформационными для организаций.

Перечислим другие важные технологии в рамках этой темы.

Причинно-следственный ИИ выявляет и использует причинно-следственные связи, чтобы выйти за рамки основанных на корреляции прогнозных моделей и перейти к системам ИИ, которые могут эффективнее прогнозировать действия и действовать более независимо.

Базисные модели — это модели, основанные на архитектуре преобразования, например большие языковые модели, которые воплощают тип архитектуры глубокой нейросети, которая вычисляет числовое представление текста в контексте окружающих слов, подчеркивая последовательности слов.

ИИ для генеративного дизайна —использование технологий ИИ, машинного обучения (МО, machine learning, ML) и обработки естественного языка (NLP) для автоматического создания и разработки user flow (визуального представления последовательности действий пользователя), графического интерфейса, контента и кода уровня презентации для цифровых продуктов.

Инструменты машинного обучения для генерации кода включают размещенные в облаке модели МО, которые подключаются к интегрированным средам разработки профессиональных разработчиков. Они предлагают код, основываясь либо на описаниях на естественном языке, либо на частичных фрагментах кода.

Тема 3: Оптимизированная доставка технологий

Инновации в этой области фокусируются на ключевых составляющих построения цифрового бизнеса: сообществах разработчиков продуктов, услуг или решений (например, fusion teams) и платформах, которые они используют. Технологии обеспечивают обратную связь и понимание, оптимизируют и ускоряют доставку продуктов, услуг и решений, а также повышают устойчивость бизнес-операций.

Примером оптимизированного предоставления услуг — экосистемы облачных данных. Они обеспечивают согласованную среду управления данными, которая эффективно поддерживает весь спектр рабочих нагрузок с данными, от исследовательской обработки данных до производственных хранилищ данных.

Экосистемы облачных данных поддерживают оптимизированную доставку и комплексную функциональность, которые просты в развертывании, оптимизации и обслуживании. До их массового внедрения потребуется от 2 до 5 лет, и они будут очень полезны для пользователей.

Рассмотрим другие важные технологии в области.

Расширенный FinOps (Augmented FinOps) автоматизирует традиционные концепции DevOps, касающиеся гибкости, непрерывной интеграции и развертывания, а также обратной связи с конечными пользователями для финансового управления, составления бюджета и оптимизации затрат за счет применения методов ИИ и МО.

Устойчивость облачных технологий (Cloud sustainability) — это использование облачных сервисов для достижения преимуществ устойчивого развития в рамках экономических, экологических и социальных систем.

Вычислительное хранилище переносит обработку узла из основной памяти центрального процессора (CPU) на устройство хранения данных.

Сетчатая архитектура кибербезопасности (Cybersecurity mesh architecture, CSMA) — это новый подход к разработке составных распределенных элементов управления безопасностью, повышающих общую эффективность безопасности.

Наблюдаемость данных — это способность понимать состояние информационного ландшафта организации, каналов передачи данных и инфраструктуры данных путем постоянного мониторинга, отслеживания, оповещения, анализа и устранения неполадок инцидентов.

Динамическое управление рисками — это новый подход к важнейшей задаче определения ролей и ответственности за управление рисками. Он предполагает индивидуальное управление для каждого риска, позволяя организациям улучшить качество этого процесса и снизить затраты.

Промышленные облачные платформы используют базовые облачные сервисы по моделям SaaS (software as a service, ПО как услуга), PaaS (platform as a service, платформа как услуга) и IaaS (infrastructure as a service, инфраструктура как услуга), чтобы предлагать соответствующие отрасли комплексные инструменты бизнеса и технологий для определенной вертикали как целостное продуктовое предложение.

Минимальная жизнеспособная архитектура (MVA) — это стандартизированная структура, используемая командами разработчиков для обеспечения своевременной и совместимой разработки и итерации продуктов.

Разработка по принципу наблюдаемости (observability-driven development, ODD) — это практика разработки ПОГ, которая обеспечивает детальную видимость и контекст состояния и поведения системы путем проектирования систем, которые должны быть наблюдаемыми.

OpenTelemetry — это набор спецификаций, инструментов, интерфейсов прикладного программирования и наборов для разработки ПО, которые описывают и поддерживают реализацию инструментария и платформы наблюдения с открытым исходным кодом для программного обеспечения.

Платформенная разработка — это дисциплина создания и эксплуатации внутренних платформ разработчиков самообслуживания (IDPs) для доставки ПО и управления жизненным циклом.

Источник.

Фото на обложке: greenbutterfly / Shutterstock

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Что такое NFT? Полный гайд по миру цифрового искусства и его терминам
  2. 2 «Монополизация ИИ и дипфейки куда опаснее восстания машин»: что делать, чтобы прогресс не обернулся против человека
  3. 3 Что такое фарминг? Полный гайд
  4. 4 Во что инвестировать на рынке искусственного интеллекта в 2023 году
  5. 5 «Деньги — это внимание»: 5 актуальных направлений для стартапа
FutureFood
Кто производит «альтернативную» еду
Карта