Технологии будущего Gartner-2022: о чем бизнесу стоит думать уже сейчас

Исследование Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies — это ежегодный свод технологий, которые зародились не так давно, но вызывают большой ажиотаж. Им посвящены научные работы и маркетинговые исследования, вокруг них возникают стартапы, инвесторы вкладывают в их развитие огромные средства, надеясь на отдачу через несколько лет.

25 перспективных технологий, которые аналитики назвали в 2022 году, разделены на три группы:

• первая группа связана с развитием иммерсивного опыта, то есть опыта погружения в искусственную, digital-среду: это цифровой двойник клиента, децентрализованная идентификация, NFT, цифровые люди, метавселенные, суперприложения, внутренние кадровые маркетплейсы, web3;
• вторая — все, что касается применения искусственного интеллекта: автономные системы, причинно-следственный AI, базисные модели, дизайн с применением AI, Machine Learning для генерации кода;
• третья группа самая большая — это инновации в области оптимизации доставки технологий: например, расширенный FinOps (Augmented FinOps), вычислительные хранилища или платформенная разработка.

Если Gartner описывает скорее технологические аспекты каждого из названных трендов, то мы попробуем подойти к ним с позиции практики: какие новые качества позволили той или иной технологии стать перспективной? Чем она будет полезна нам в жизни и что изменится с началом ее широкого применения? И, разумеется, — какие из отмеченных аналитиками технологий наиболее актуальны для России?

Цифровые двойники клиента

Эта технология может произвести революционный сдвиг в области систем массового обслуживания.

Технология не новая, суть ее в том, что она позволяет тестировать продукт, процесс или бизнес-модель без необходимости рисков в реальном мире. Цифровые двойники дают возможность «в цифре» проверить гипотезы, сократив затраты на проведение множества экспериментов.

Однако раньше мы в основном говорили о цифровых двойниках каких-то промышленных объектов, возможно — целых городов. И гораздо меньше — о цифровых двойниках в системах массового обслуживания, которые способны моделировать и предугадывать поведение клиентов, причем с учетом их персональных свойств.

Мы уже можем, к примеру, с помощью видеоаналитики и других технических средств минимизировать очереди в магазинах, аэропортах — система прогнозирует пиковые нагрузки по имеющимся у нее данным. Банки моделируют поведение клиента или группы клиентов в зависимости от их материального положения, интересов и т. д. Если тренд, который выделяет Gartner, плотно войдет в нашу жизнь, то мы увидим принципиально иное качество подхода к организации процессов в ретейле, здравоохранении и других областях.

Децентрализованная идентифицируемая личность

С темой персонализации, управления идентичностью связаны и тренды, которые представляют собой развитие темы распределенных реестров, блокчейна. Децентрализованная идентифицируемая личность, NFT, web3 — эти технологии так или иначе дают нам представление о том, как человек в будущем может создать своего цифрового двойника и распоряжаться им. Думаю, в ближайшие годы это станет важной частью нашей жизни.

Например, я как клиент определенного магазина или банка хочу самостоятельно распоряжаться своими персональными данными и решать, кому, зачем и каким образом их передавать. Кому-то я вообще не желаю предоставлять доступ к ним, я против спама и рекламы, которая раздражает и оттого не работает. С определенными компаниями, наоборот, готов делиться информацией о себе, потому что хочу получать таргетированные предложения и лучшее качество сервиса — то есть удобство и личную выгоду.

Новый подход может значительно изменить потребительский рынок и принцип организации маркетинговых цепочек, которые сегодня не очень эффективны. Все, что мне как клиенту будет нужно — иметь собственный контейнер (то есть изолированный участок хранилища с информацией обо мне) в каком-то защищенном доверенном облаке, и предоставлять доступ к этому контейнеру тому, кому считаю нужным. При этом фактически нейронная сеть поставщика товаров или сервисов, любые другие его технологические средства просто связываются с моим контейнером, не извлекая из него мои персональные данные и не передавая их в информационные системы поставщика.

Получается, что опосредованно можно узнать о каждом клиенте все: какой товар или услуга ему требуется в данный момент, а что категорически не интересно. При этом поставщику не придется платить деньги за малоэффективную рекламу (а эти расходы сильно влияют на стоимость товара), не придется иметь дело с регуляторикой, связанной с персональными данными.

Итак, если раньше поставщик обращался ко мне как к физическому лицу, и это было не всегда приятно и выгодно, то теперь он может обратиться к моему цифровому двойнику. Мы с ним настраиваемся на тот уровень взаимодействия, который нам обоим интересен. Он делает мне персонифицированное предложение с очень высоким уровнем вероятности того, что я его приму. А я получаю товар или услугу по хорошей цене.

Автономные системы

Среди ряда трендов в этом блоке для меня как практика наиболее интересны так называемые автономные системы. Это программные системы, способные моделировать явления высокого уровня сложности, которые невозможно описать с помощью классической модели, математики или нейронных сетей: например, движение городского транспорта. В случае автономной системы мы наделяем человека, автомобиль, некоторое количество объектов определенными свойствами и запускаем в рамках одной обучающейся модели, имеющей свободу действий.

В принципе, когда речь идет о клиентах, то это тоже в какой-то мере автономная система. У каждого человека есть поведенческие характеристики. Мы можем описать совокупность клиентов в рамках какого-то отраслевого объекта (медицинской организации, банка) и таким образом запустить поведенческую модель.

Технологизация разработки

Еще один блок трендов, который я считаю перспективным, связан с технологизацией разработки. Augmented FinOps автоматизирует традиционный DevOps и расширяет понимание концепции непрерывной разработки CI/CD (концепция непрерывной интеграции и непрерывного развертывания ПО в процессе разработки). С помощью ИИ и машинного обучения можно вывести на новый уровень обратную связь от пользователей, финансовое управление, бюджетирование и оптимизировать затраты.

Внутренний рынок кадров или кадровый маркетплейспредполагает подбор внутренних сотрудников, а в некоторых случаях и временных работников на проекты, рассчитанные на ограниченное время без участия рекрутера.

Этот подход может быть успешно применен для формирования команд разработчиков, аналитиков, отделов технологического проектирования. Пандемия COVID-19 значительно ускорила все процессы DevOps как способа современной разработки. Сегодня уже практикуется более динамичный наем, когда компания может быстро мобилизовать большие сложные по структуре команды и удаленно управлять ими для создания безопасного и модифицируемого кода. Этот большой тренд будет ежегодно прирастать какими-то новыми прикладными технологиями, в том числе направленными на усиление безопасности.

О некоторых трендах, выделенных Gartner, как мне кажется, рассуждать всерьез еще очень рано. Внешне эти цифровые новации выглядят привлекательно, например, метавселенные. Но есть один нюанс. Пока не создадут принципиально нового поколения устройств — исполнительных механизмов более высокого качества, — которые смогут обеспечить массовый доступ к этой технологии, она останется мало кому нужной. Также, на мой взгляд, еще не очень понятны значение и перспективы для бизнеса таких технологий развития «облаков» как «инжениринг платформ» или «облачная устойчивость».