«Главные стратегические технологические тенденции этого года и ближайших связаны с императивами и рисками в области искусственного интеллекта, новыми границами вычислений и взаимодействием человека и машины», — заявляет Джин Альварес, старший вице-президент-аналитик консалтинговой компании «Гартнер».
Агентные системы ИИ
автономно планируют и выполняют действия для достижения поставленных целей, создавая виртуальную рабочую силу, которая может выполнять работу человека и дополнять его. К 2028 году не менее 15% повседневных рабочих решений будут приниматься автономно с помощью агентного ИИ, по сравнению (сейчас – 0). Целенаправленные возможности этой технологии позволят создавать более адаптируемые программные системы, способные выполнять широкий спектр задач.
Платформы управления ИИ
являются частью развивающейся системы управления доверием, рисками и безопасностью ИИ, которая позволяет организациям управлять юридической, этической и операционной эффективностью своих систем ИИ. Эти технологические решения позволяют создавать, управлять и применять политики ответственного использования ИИ, объяснять, как работают системы ИИ, и обеспечивать прозрачность для укрепления доверия и подотчётности.
К 2028 году в организациях, внедривших комплексные платформы управления ИИ, на 40% сократится количество этических инцидентов, связанных с ИИ.
Защита от дезинформации
это новая категория технологий, которая систематически выявляет недостоверную информацию и направлена на создание методологических систем для обеспечения целостности, оценки подлинности, предотвращения выдачи себя за другого человека и отслеживания распространения вредоносной информации. К 2028 году 50% предприятий начнут внедрять продукты, услуги или функции, разработанные специально для защиты от дезинформации, по сравнению с менее чем 5% сегодня.
Ожидается, что широкое распространение и усовершенствованное состояние инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения, используемых в неблаговидных целях, приведут к увеличению числа случаев дезинформации, нацеленной на предприятия. Если это не остановить, дезинформация может нанести значительный и долгосрочный ущерб любой организации.
Постквантовая криптография
обеспечивает защиту данных, устойчивую к рискам расшифровки с помощью квантовых вычислений. По мере развития квантовых вычислений за последние несколько лет ожидается, что некоторые широко используемые виды традиционной криптографии перестанут существовать. Переключиться на другие методы криптографии непросто, поэтому организациям требуется больше времени, чтобы подготовиться к надёжной защите конфиденциальных данных.
К 2029 году достижения в области квантовых вычислений сделают большинство традиционных методов асимметричной криптографии небезопасными для использования.
Окружающий невидимый интеллект
обеспечивается сверхдешёвыми, небольшими интеллектуальными метками и датчиками, которые обеспечивают крупномасштабное доступное отслеживание и распознавание. В долгосрочной перспективе окружающий невидимый интеллект позволит глубже интегрировать распознавание и интеллект в повседневную жизнь.
В 2027 году первые примеры повсеместного невидимого интеллекта будут направлены на решение насущных проблем, таких как проверка запасов в розничной торговле или логистика скоропортящихся товаров, позволяя за недорого отслеживать и распознавать товары в режиме реального времени для повышения прозрачности и эффективности.
Энергоэффективные вычисления
в сфере ИТ влияют на экологичность во многих аспектах, и в 2024 году для большинства ИТ-организаций главным фактором является их углеродный след. Приложения, интенсивно использующие вычислительные ресурсы, такие как обучение ИИ, моделирование, оптимизация и рендеринг мультимедиа, вероятно, вносят наибольший вклад в углеродный след организаций, поскольку потребляют больше всего энергии.
Начиная с конца 2020-х годов для задач специального назначения, таких как искусственный интеллект и оптимизация, появятся несколько новых вычислительных технологий, в том числе оптические, нейроморфные и новые ускорители, которые будут потреблять значительно меньше энергии.
Гибридные вычисления
продолжают появляться новые парадигмы вычислений, в том числе центральные процессоры, графические процессоры, периферийные, специализированные интегральные схемы, нейроморфные и классические квантовые, оптические парадигмы вычислений. Гибридные вычисления сочетают в себе различные вычислительные, запоминающие и сетевые механизмы для решения вычислительных задач. Эта форма вычислений помогает организациям исследовать и решать проблемы, что позволяет технологиям, таким как искусственный интеллект, выходить за рамки текущих технологических ограничений. Гибридные вычисления будут использоваться для создания высокоэффективных инновационных сред, которые будут работать эффективнее, чем обычные среды.
Пространственные вычисления
расширяют возможности физического мира с помощью таких технологий, как дополненная и виртуальная реальность. Это следующий уровень взаимодействия между физическим и виртуальным опытом. Использование пространственных вычислений повысит эффективность организаций в ближайшие пять-семь лет за счёт оптимизации рабочих процессов и улучшения взаимодействия.
К 2033 году объём рынка пространственных вычислений вырастет до 1,7 триллиона долларов по сравнению со 110 миллиардами долларов в 2023 году.
Многофункциональные роботы
способны выполнять более одной задачи и заменяют специализированных роботов, которые предназначены для многократного выполнения одной задачи. Функциональность этих новых роботов повышает эффективность и обеспечивает более быструю окупаемость инвестиций. Многофункциональные роботы предназначены для работы в мире, где есть люди, что обеспечивает быстрое внедрение и лёгкую масштабируемость.
К 2030 году 80% людей будут ежедневно взаимодействовать с умными роботами, в то время как сегодня этот показатель составляет менее 10%.
Неврологическое усовершенствование
улучшает когнитивные способности человека с помощью технологий, которые считывают и расшифровывают мозговую активность. Эта технология считывает информацию о мозге человека с помощью однонаправленных интерфейсов «мозг-машина» или двунаправленных интерфейсов «мозг-машина» (BBMI). Она обладает огромным потенциалом в трёх основных областях: повышение квалификации людей, маркетинг нового поколения и производительность. Неврологическое усовершенствование улучшит когнитивные способности, позволит брендам узнавать, о чём думают и что чувствуют потребители, и расширит возможности человеческого мозга для оптимизации результатов.
К 2030 году 30% работников умственного труда будут использовать и зависеть от таких технологий, как BBMIs (как за счёт работодателя, так и за счёт собственных средств), чтобы оставаться востребованнымми в условиях распространения ИИ на рабочем месте. В 2024 году этот показатель составлял менее 1%.
По материалам открытых источников