Время на прочтение:4мин
Специалисты исследовательской и консалтинговой компания Gartner представили ежегодный обзор технологических тенденций. В своем прогнозе они отметили 10 главных тенденций наступающего года.
Среди критериев отбора была применимость для решения наиболее актуальных проблем, стоящих сегодня перед предприятиями и возможности раздвинуть рамки традиционных бизнес-моделей.
«Основные стратегические технологические тенденции Gartner на 2025 год» – это дорожная карта, которую можно использовать для понимания будущего бизнеса на фоне изменения способов приобретения внедрения и использования технологий в современных организациях с помощью ИИ. Это будет способствовать безопасному движению компании в будущее. Каждая технология представляет собой новые мощные инструменты, позволяющие преодолеть препятствия, связанные с производительностью, безопасностью и инновациями.
Специалисты Gartner распределили 10 главных стратегических технологических тенденций года по трем категориям: требования и риски ИИ, новые границы вычислений и синергия человека и машины.
Требования и риски ИИ
Агентский ИИ относится к программам, с различными методами искусственного интеллекта и предназначенными для самостоятельного принятия решений. Он должен предпринимать действия для достижения конкретных целей. Системы искусственного интеллекта получают возможность действовать автономно, способствуя автоматизации и повышению производительности труда. Аналитики Gartner считают, что к 2028 году 33% корпоративных программных приложений будут включать агентский ИИ, по сравнению с менее чем 1% в 2024 году. Это позволит автономно принимать 15% повседневных рабочих решений. Агентскому ИИ не требуются явные входные данные и он не производит предопределенные выходные данные. Вместо этого он может получать инструкции, создавать план и использовать инструменты для выполнения задач и производить динамические выходные данные. Например, многоагентные системы. Способность агентсткого ИИ действовать автономно или полуавтономно может помочь в повышении производительности it-организаций, дополнив работу людей и традиционных приложений. При этом агентский ИИ требует регулирования, в целях соответствия намерениям поставщиков и пользователей.
Платформы управления ИИ помогают контролировать системы искусственного интеллекта, обеспечивая их ответственное и этичное использование. На основе платформенных технологических решений организаци смогут управлять юридическими, этическими и эксплуатационными показателями своих систем ИИ. С распространением ИИ увеличивается количество рисков, включая предвзятость, нарушение конфиденциальности и необходимость соответствовать человеческим ценностям. Для производителей важно гарантировать, что ИИ не нанесет вреда определенным группам и не станет манипулировать рынками. По расчетам аналитиков Gartner, к 2028 году рейтинг доверия предприятий, использующих платформы управления ИИ, будет на 30 % больше, а показатели соблюдения нормативных требований на 25% выше, чем сегодня. Стоит обратить внимание, что особенности региона могут влиять на рекомендации по использованию ИИ, это может затруднить внедрение единообразных практик.
Защита от дезинформации как противостояние связанным с ИИ проблемам, включает в себя усиление контроля за проверкой личности, что позволит снизить уровень мошенничества и захват учетных записей. Это, однако, требует постоянно обновляемого многоуровневого подхода к обучению и может вызвать определенные сложности. Тем не менее, Gartner прогнозирует, что половина предприятий внедрит продукты и услуги или разработает функции для решения проблемы защиты от дезинформации в течение следующих четырех лет, для сравнения – сегодня доля таких предприятий всего 5%.
Новые границы вычислений
Постквантовая криптография (PQC) относится к криптографическим методам для защиты от потенциальных угроз, создаваемых с помощью квантовых компьютеров (QC). Их основная цель ‑ защита данных от рисков, сопряженных с появлением квантовых вычислений. Одновременно с этим стоит отметить, что алгоритмы PQC не являются заменой существующих асимметричных алгоритмов, так как могут иметь проблемы с производительностью. Gartner предостерегает, что к 2029 году достижения в области квантовых вычислений сделают многие традиционные криптографические методы небезопасными для использования, создавая значительный риск для безопасности данных. Получив доступ к зашифрованным данным, злоумышленники, , имеют возможность позже расшифровать их с помощью квантовых технологий. Возникающий риск ускоряет необходимость подготовки к PQC, в целях обеспечения защиты от квантового дешифрования.
Окружающий невидимый интеллект подразумевает плавную интеграцию сенсорных технологий в повседневную среду, работающую без вмешательства пользователя. Это будет обусловлено задействованием недорогих датчиков для масштабирования и доступного отслеживания. Эта технология также станет ключевым источником данных для искусственного интеллекта и аналитики, и позволит улучшить продукты и процессы. В здравоохранении это означает непрерывный мониторинг пациентов без использования носимых устройств, и реагировать на чрезвычайные ситуации в режиме реального времени. В Gartner надеются, что уже к 2027 году первые примеры новой технологии будут сосредоточены на решении различных логистических задач – таких как проверка розничных запасов в режиме реального времени и управление скоропортящимися товарами. Проблема может заключаться в получении разрешения на использование персональных данных пользователей.
Энергоэффективные вычисления могут решить проблемы роста ИИ в части , обеспечения значительных объемов энергии для решения задач, обучения, оптимизации и рендеринга мультимедиа. Аналитики Gartner высказали мнение, что конец 2020-х принесет новые вычислительные технологии, такие как нейроморфные и новые ускорители, которые могут помочь в оптимизации, при потреблении меньшего количества энергии. Внедрение энергоэффективных вычислений несет за собой устранение правовых, коммерческих и социальных проблем. Стоит отметить, что для решения этих задач понадобится новое оборудование, а также облачные сервисы, алгоритмы и приложения. Переход на новые вычислительные платформы может быть достаточно сложным и дорогим.
Гибридные вычисления представляют собой комбинацию механизмов для решения вычислительных задач, которые могут помочь решить новые проблемы и расширить технологии ИИ за пределы текущих ограничений. Они выделяются высокой эффективностью и высокой скоростью и в перспективе могут расширить человеческие возможности, обеспечивающие масштабную персонализацию в режиме реального времени и возможность использовать человеческое тело в качестве вычислительной платформы. Не смотря на риски безопасности, высокие затраты и необходимость специальных навыков, аналитики Gartner считают, что они дадут толчок новым, более эффективным инновационным средам, которые превзойдут существующие сегодня механизмы.
Синергия человека и машины
Пространственные вычисления стирают границы между физическим и цифровым миром с помощью дополненной реальности. Контент с виртуальной реальностью популярен среди пользователей компьютерных игр, в онлайн-образовании, электронной и розничной коммерции, в здравоохранении и производстве. Потребителям, однако, стоит быть готовыми к высокой цене гаджетов, кроме того, они громоздки и требуют частой зарядки. Также могут возникнуть проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных пользователей. В Gartner посчитали, что к 2030 году объем пространственных вычислений достигнет 1,7 триллионов долларов по сравнению с 110 млрд долларов в 2024 году.
Полифункциональные машины, способные выполнять сразу несколько задач, могут заменить специализированных роботов, предназначенных для работы с людьми. Их функциональность обеспечивает окупаемость инвестиций и масштабируемость. По расчётам Gartner, уже в 2030 году 80% людей будет ежедневно взаимодействовать с умными роботами, в то время как сегодня эта цифра не превышает 10%. Помешать прогрессу может отсутствие единых стандартов в цене и минимально необходимой функциональности.
Нейрологическое улучшение модифицирует когнитивные способности человека с помощью технологий, которые считывают и декодируют мозговую активность. Эта технология сканирует мозг человека с помощью однонаправленных или двунаправленных интерфейсов «мозг-машина» (BBMI). Технология может найти развитие в трех направлениях: повышение квалификации человека, маркетинг следующего поколения и производительность. Нейрологическое улучшение усилит когнитивные способности, позволит брендам узнать мысли и чувства потребителей и улучшить нейронные возможности человека для оптимизации результатов. Как считают в Gartner, к 2030 году 30% работников умственного труда станут зависеть от BBMI, финансируемых как работодателем, так и ими самостоятельно, это необходимо для сохранения востребованности в условиях развития ИИ на рабочем месте, по сравнению с менее чем 1% в 2024 году. Речь идет о технологиях, которые считывают и декодируют активность мозга для улучшения выполнения когнитивных задач. Помешать развитию этих технологий может изначально высокая стоимость, ограниченный аккумулятор и возможности связи.