Топ-8 технологических тенденций на 2020 год и последующий период


Каковы темы этого года?

2020 год не за горами с новыми технологиями и подходами, которые приближают нас к 4-й промышленной революции. Все более быстрые темпы развития технологий сегодня делают их чрезвычайно трудными, но крайне важными для компании идти в ногу с каждым изменением, каждым кусочком прогресса в цифровом мире.

То, что вчера было лишь теорией, завтра может стать стандартом. От экспоненциального роста Интернета вещей, искусственного интеллекта и захватывающего цифрового опыта до будущего безопасности, управления и хранения данных – вот восемь наиболее перспективных технологий, на которые вы должны пристально следить в следующем десятилетии.

Вам также может понравиться: Топ 5 технических тенденций на 2020 год

Edge Computing

Хотя принятие облачные вычисления растут в геометрической прогрессии – Google Cloud, AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure – сегодня они идеально подходят для нужд тысяч компаний, и все еще существует множество современных и появляющихся технологий, которые требуют другого подхода к обработке информации.

Системы Интернета вещей, промышленная автоматизация, дополненная реальность и другие многообещающие технологии, основанные на высокопроизводительных вычислениях, требуют значительно меньшей задержки, чтобы продемонстрировать весь свой потенциал, чем облачные вычисления могут предоставить сегодня. Это вызывает повышенный интерес к периферийным вычислениям и их распределенным возможностям.

Пограничные вычисления – это парадигма распределенных вычислений, которая может помочь IoT и связанным с ним технологиям обойти большие задержки облачных вычислений, приблизив хранилище и обработку данных ближе к месту, где это должно происходить – чувствительные ко времени вычисления данных происходят внутри самого устройства, в то время как остальные выполняются в распределенном облаке. Таким образом, устройства становятся небольшими локальными центрами обработки данных, способными эффективно обрабатывать данные в удаленных местах с ограниченной или без связи с облаком.

Идея сохранения трафика локального и распределенного помогает компаниям значительно улучшить время отклика, сэкономить пропускную способность, а также обеспечить большую автономность своих программных и аппаратных решений. Одним из наиболее успешных примеров периферийных вычислений является PrimeAir от Amazon и его дроны для доставки пакетов.

Беспилотные летательные аппараты, промышленные и социальные роботы, автономные транспортные средства, а также различные автоматизированные системы – все они выигрывают от превосходного взаимодействия, оптимизации инфраструктуры и более низких затрат на пропускную способность, обеспечиваемых периферийными вычислениями. Согласно отчету Allied Market Research, ожидается, что к 2025 году мировой рынок компьютерных технологий достигнет 16,55 млрд долларов и создаст новые рабочие места, в первую очередь для разработчиков программного обеспечения.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект – это термин, используемый для описания широкого спектра технологий и компьютерных систем, созданных для моделирования процессов человеческого интеллекта, включая обучение (получение информации и правила использования информации), рассуждение (использование правил для получения приблизительных или определенных выводов) и самокоррекции. Это было одной из самых больших тенденций в последние годы и, вероятно, станет одним из следующих великих технологических сдвигов.

И хотя это не совсем новая тенденция, ИИ стоит обратить внимание на его невероятный преобразующий потенциал. Внедрение уже началось во всех отраслях – от вездесущих чат-ботов до сложных инструментов прогнозирующей аналитики – и спрос на решения на базе AI растет высокими темпами. Статистика показывает, что мировой рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта достигнет примерно 15 миллиардов долларов в 2020 году, что означает, что искусственный интеллект становится гораздо большим, чем просто тенденция.

Сегодня программное обеспечение на базе AI является неотъемлемым компонентом стратегий цифровой трансформации практически любой компании. Искусственный интеллект, машинное обучение и другие когнитивные инструменты способствуют автоматизации ИТ-экосистем. Организации перепроектируют свои основные системы, внедряют новые бизнес-подходы и реорганизуют свои процессы в соответствии с решениями ИИ и их наиболее сильными когнитивными возможностями: понимание на основе данных, принятие решений на основе данных и повышение производительности.

В то время как крупные корпорации и состоятельные организации имеют возможность разрабатывать и развертывать свои системы на базе ИИ, большинству МСП придется прибегать к другим, менее дорогостоящим подходам, когда они отправляются в поездки на основе ИИ. Наиболее реалистичными вариантами для рассмотрения в 2020 году являются модели AI-как-услуга и открытый алгоритм.

Хотя модель AI-как-услуга по-прежнему довольно дорогая с точки зрения адаптации к конкретным задачам, которые могут потребоваться организации, она станет доступным вариантом, предоставляемым такими компаниями, как Google, Amazon, IBM и Microsoft. Мы также можем ожидать роста пула стартапов и поставщиков, предоставляющих как платные услуги AI, так и модели с открытым алгоритмом, адаптированные для конкретных бизнес-потребностей и вариантов использования в ближайшие 2-3 года.

Роботизированная автоматизация процессов и гипераавтоматизация

Подобно искусственному интеллекту и машинному обучению, роботизированная автоматизация процессов (RPA) предназначена для облегчения нашей жизни с помощью цифрового преобразования и автоматизации сложных бизнес-процессов – обработки данных, оптимизации рабочих процессов, управления цепочками поставок и других сложных, повторяющихся задач, которые когда-то требовали людей ,

Хотя автоматизация всегда была горячей темой для многочисленных трудовых споров – согласно недавнему отчету Forrester Research, в настоящее время автоматизация угрожает примерно 9% рабочей силы в мире – сегодня только 5% рабочих мест могут быть полностью автоматизированы. В течение следующего десятилетия технология с большей вероятностью изменит существующие рабочие места, упростив их выполнение за счет частичной автоматизации, и значительно увеличит спрос на бизнес-аналитиков, архитекторов программного обеспечения, инженеров и другой ИТ-персонал.

Следующим шагом в автоматизации будет объединение RPA с вышеупомянутым AI, ML, а также другими инструментами автоматизации, интеллектуальным программным обеспечением для управления бизнесом и технологиями интеллектуального анализа процессов, которые позволят нам автоматизировать процессы и расширить возможности людей еще более эффективными способами. Эта комбинация технологий и процессов называется гиперавтоматикой.

Цель гиперавтоматики – понять спектр механизмов автоматизации, которые позволили бы машинам автоматизировать себя практически без посторонней помощи со стороны людей – обнаруживать, анализировать, проектировать, измерять, контролировать и переоценивать.

Вскоре компании по всему миру будут использовать гиперавтоматизацию для создания DTO (цифрового близнеца организации), динамической виртуальной модели организации, ее продуктов, услуг и процессов, которые позволяют компаниям анализировать и экспериментировать в режиме реального времени, непрерывный интеллект в моделируемой среде. Такое принятие решений на основе ИИ обеспечит значительную ценность и возможности для бизнеса для компаний, которые примут его как можно раньше в следующем десятилетии.

Расширенная реальность

Расширенная реальность (XR) – это термин, который относится к трем представительным формам иммерсивного цифрового опыта, предоставляемого компьютерными технологиями и носимыми устройствами: виртуальная реальность (VR), дополненная реальность (AR) и смешанная реальность (MR). VR – это полное погружение в цифровую среду, где вы взаимодействуете с цифровыми объектами, используя специальные гарнитуры с контроллерами или мультипроецированные среды.

AR обеспечивает интерактивную работу, дополняя объекты реального мира генерируемой компьютером перцептивной информацией, с которой вы можете взаимодействовать через смартфоны, планшеты, очки и любые другие устройства. Наконец, MR продвигает AR на шаг вперед, объединяя реальный и виртуальный опыт, когда физические и цифровые объекты сосуществуют, а пользователи могут взаимодействовать с цифровыми объектами, размещенными в реальном мире, и наоборот в режиме реального времени.

Несмотря на то, что технологии XR сегодня в основном применяются в сфере развлечений и маркетинга на основе опыта, они меняют наше восприятие и взаимодействие с реальным и цифровым миром. Ожидается, что в 2020 году и далее эти технологии будут широко внедряться во многих других областях, таких как здравоохранение, образование и розничная торговля.

Расширенная реальность будет эффективно применяться для обучения, моделирования, производства, создания прототипов, делового общения, электронной коммерции, взаимодействия с клиентами и многих других видов взаимодействия между людьми, предприятиями, машинами и данными.

Интеллектуальные Интерфейсы

Широкие возможности искусственного интеллекта, Интернета вещей, робототехники, современных вычислений и расширенной реальности в сочетании с ориентированными на человека методами проектирования открывают путь для системы под названием Интеллектуальный интерфейс. Одной из наиболее распространенных функций этих человеко-компьютерных интерфейсов является способность собирать данные о пользователе, прогнозировать, что пользователь хочет, и предоставлять им информацию или услуги, более соответствующие их потребностям.

Ранние разработчики интеллектуальных интерфейсов – это диалоговые технологии, такие как виртуальные помощники и носимые устройства с поддержкой голосовой связи, которые позволяют взаимодействовать с вашей средой и цифровым миром без помощи рук. Хотя мы используем эти системы для подачи простых команд нашим умным домам и телефонам, сегодня компании успешно применяют их в логистике, обслуживании клиентов и полевых операциях.

Пока что ритейл и маркетинг проявляют наибольший интерес к разработке интеллектуальных интерфейсов для идентификации клиентов, анализа их внешности, настроения и физического поведения, а также отслеживания их цифровых привычек для продвижения в режиме реального времени рекламных акций, рекомендаций и целевой рекламы.

Такие значительно более интуитивно понятные и эффективные интерфейсы будут играть огромную роль в преобразовании Industry 4.0. В течение следующего десятилетия произойдут значительные улучшения в обработке естественного языка, компьютерном зрении, распознавании лиц, отслеживании глаз, распознавании эмоций, управлении жестами и других связанных технологиях, которые будут способствовать разработке новых, усовершенствованных интеллектуальных интерфейсов как для частного, так и для бизнеса. необходимо.

Интеллектуальные интерфейсы смогут понять клиентов на более глубоком уровне, предоставляя им более персонализированные услуги и индивидуальные продукты. Удобство интеллектуальных интерфейсов и их когнитивные возможности помогут компаниям повысить индивидуальную производительность каждого сотрудника и повысить общую операционную эффективность компании.

Мы также можем ожидать, что технологии, такие как управляемые мозгом интерфейсы, интерфейсы между мышцами и компьютером и пространственные вычисления, будут расти в 2020 году, что предоставит нам массу невероятных возможностей в ближайшие годы.

Технология распределенной книги

Blockchain, один из самых известных технологий распределенных Леджеров, был очень спорная темой, так как назад, когда Bitcoin, первая криптовалюта в мире, начала на своем пути. Сегодня технология продолжает вызывать волну жарких дискуссий, в основном из-за чрезмерно активных проектов, связанных с криптовалютами на основе блокчейна, которые с треском провалились, и тысячи мошенников, которые стоили плохо информированным инвесторам своих состояний. Тем не менее, 2020 год может стать годом распределенной бухгалтерской технологии, которая, наконец, смывает грязь с его репутации.

Сегодня корпорации по всему миру отказываются отказываться от трансформационного потенциала DLT как прагматичного решения проблем бизнеса в различных отраслях промышленности и вариантов использования. DLT стали их пятью приоритетными стратегическими приоритетами – IBM, Facebook, Microsoft, Alphabet, Samsung, Mastercard, Walmart, Oracle, Tencent – эти и многие другие компании продолжают вкладывать миллиарды долларов в развитие своих криптовалют, торговых площадок, цифровых идентификаторов, системы управления цепочками поставок и различные другие децентрализованные решения.

В течение следующего десятилетия эти децентрализованные одноранговые системы будут способны перекраивать целые отрасли. Решения на основе DLT способны обеспечить доверие между компаниями и пользователями, обеспечить прозрачность бизнес-операций, улучшить отслеживаемость различных активов, снизить затраты на транзакции, устранить границы для обмена ценностями и обеспечить безопасность и неизменность личных данных.

Цифровые идентификаторы, безопасность данных и конфиденциальность

Как заявил в 2011 году Всемирный экономический форум: «Персональные данные становятся новым экономическим« классом активов », ценным ресурсом для 21-го века, который затронет все аспекты жизни общества». От наших увлечений до истории транзакций, все больше и больше наши данные попадают в руки крупных корпораций, таких как Facebook и Google.

Они собирают эти данные и используют их для таких целей, как целевая реклама, или даже обменивают их с другими компаниями, что приводит к катастрофическим случаям неправомерного использования, таким как скандал с данными Facebook-Cambridge Analytica. И, к сожалению, сегодня вы мало что можете сделать, чтобы защитить свои данные, кроме полного отказа от услуг этих компаний или полного перехода в автономный режим.

По мере того, как мы все больше осознаем ценность нашей цифровой идентификации и личной информации, повсеместный сбор данных, злоупотребления, скандалы и утечки данных вызывают серьезный кризис доверия. Люди требуют большего контроля, прозрачности и отслеживаемости своих данных, они требуют более строгих правил сбора, хранения и обработки данных.

Следующее десятилетие может стать тем поворотным моментом, когда правительства примут законодательные меры и упростят широкое внедрение новых практик и технологий для удовлетворения наших потребностей в области безопасности и конфиденциальности.

Одним из наиболее перспективных решений в этом направлении является цифровая идентификация, основополагающий набор поддерживающих технологий, которые нацелены на предоставление людям полного владения, контроля и конфиденциальности личных данных. Такие системы могут иметь решающее значение в широком спектре цифровых взаимодействий между правительствами, частными лицами и предприятиями. И правительства предпринимают шаги в этом направлении.

Национальный институт стандартов и технологий Министерства торговли США (NIST) выделил гранты нескольким инициативам, которые поддерживают цели Национальной стратегии доверенных удостоверений в киберпространстве (NSTIC) и направлены на обеспечение граждан безопасными, устойчивыми и повышающими конфиденциальность онлайн идентичностей.

Многие другие страны также приступили к разработке своих систем eID, чтобы помочь людям не только защитить свои данные, но и выполнить Цели 16.9 Целей в области устойчивого развития (ЦУР), определенных Генеральной Ассамблеей ООН в 2015 году, которая гласит: «К 2030 году обеспечить юридическое удостоверение личности для всех, включая регистрацию рождения ».

По данным Всемирного банка ID4D, более одного миллиарда человек в мире не могут подтвердить свою личность и поэтому не имеют доступа к жизненно важным услугам, включая здравоохранение, социальную защиту, образование и финансы. Принятие во всем мире систем цифровой идентификации может изменить это.

ДНК Цифровое Хранение Данных

За последние несколько лет в мире наблюдался экспоненциальный рост Глобальной базы данных, который, согласно прогнозу Международной корпорации данных, будет продолжать расти с ежегодной скоростью 61% и достигнет 175 зеттабайт к 2025 году. Рано или поздно традиционные и облачные центры обработки данных не смогут эффективно хранить и поддерживать эти ошеломляющие объемы данных, не говоря уже об огромных объемах энергии, которые они используют для этой цели.

Кроме того, современные устройства хранения данных недостаточно надежны, чтобы доверять долгосрочному хранению. В какой-то момент мир должен будет принять совершенно новые средства сохранения данных и управления ими.

Очень многообещающей альтернативой всем этим жестким дискам, твердотельным накопителям и другим электронным устройствам является ДНК. Как и настоящие, несущие генетические инструкции по развитию, функционированию, росту и размножению всех известных на Земле организмов, синтезированные нити ДНК смогут хранить закодированные данные очень эффективным, стабильным и надежным способом.

Емкость и долговечность ДНК превосходят электронные устройства всеми возможными способами. Один грамм синтетической ДНК может хранить более 215 петабайт данных. Более того, в идеальных условиях такая ДНК может длиться более 6 миллионов лет. Его содержание тоже не требует много энергии.

Хотя технология еще находится на ранних стадиях разработки, она уже эффективно используется для хранения данных и управления ими, и небольшое число пионеров хранения данных ДНК показывает первые результаты. В 2016 году Microsoft удалось сохранить 200 мегабайт данных в нуклеотидных цепях ДНК. В июне 2019 года стартапу под названием Catalog удалось кодировать все 16 ГБ англоязычной Википедии в синтетическую ДНК. Но если технология настолько велика, что мешает нам принять ее в этот самый момент?

К сожалению, повсеместное практическое использование ДНК в качестве носителя информации затруднено из-за чрезвычайно медленного времени чтения / записи и огромных затрат. Хотя чтение и секвенирование за последние несколько лет стали намного дешевле, написание остается проблематичным и смехотворно дорогим. Кто знает, возможно, через 5-10 лет тщательных исследований и разработок ДНК станет повсеместным материалом для хранения, который выводит долгосрочное сохранение данных и управление ими на совершенно новый уровень.

Превосходная взаимосвязанность периферийных вычислений, когнитивная сила искусственного интеллекта, расширенная реальность и ее захватывающие возможности, удобство интеллектуальных интерфейсов, неизменный уровень доверия, устанавливаемый технологией распределенной бухгалтерской книги, цели обеспечения безопасности и конфиденциальности данных, обусловленные цифровыми идентификаторами, и непостижимый потенциал ДНК как хранилища цифровых данных – все эти технологии уже среди нас и их дальнейшее развитие развитие несомненно, определит наше будущее на 2020 год и последующий период.

Чтобы избежать отставания в высококонкурентной гонке за цифровым преобразованием, следуйте этим технологиям, меняющим правила игры, вступайте в игру и готовьтесь использовать безграничные возможности, которые они предоставляют.

Дальнейшее чтение

Основные технологические тренды 2018 года

Самые популярные американские технологические тренды

Технологические прогнозы на 2019 год