Эксперты исследовательской и консалтинговой компании Gartner представили исследование, которое описывает десяток главных стратегических технологических трендов в 2024 году. Следование этим трендам позволит повысить устойчивость бизнеса, максимизировать ценность данных, привлечь и удержать таланты, достигнуть целей устойчивого развития, стимулировать рост и ускорение цифрового бизнеса. «РБК Тренды» рассказывают, что это за тенденции.
Карта технологических трендов
В Gartner представили карту, которая показывает, что каждая из тенденций связана с одной или несколькими ключевыми темами бизнеса: защита и сохранение прошлых и будущих инвестиций, принятие правильных решений в нужное время и обеспечение ценности для меняющейся среды как внутренних, так и внешних потребителей.
Карта включает 10 трендов: управление доверием, рисками и безопасностью ИИ (AI TRiSM), непрерывное управление рисками (CTEM), устойчивые технологии, разработка платформ, разработка с использованием искусственного интеллекта, отраслевые облачные платформы, интеллектуальные приложения, демократизация генеративного искусственного интеллекта, расширенная подключенная рабочая сила и клиенты-машины. Рассмотрим их подробнее.
Защита инвестиций
Аналитики Gartner отмечают, что устойчивый эффект от инвестиций в технологии обеспечивается целенаправленными усилиями, расчетом окупаемости и дальновидностью при их внедрении. В эту категорию попадают следующие IT-тенденции:
- управление доверием, рисками и безопасностью ИИ (AI TRiSM);
- непрерывное управление рисками (CTEM);
- отраслевые облачные платформы;
- устойчивые технологии;
- демократизация генеративного ИИ.
Управление доверием, рисками и безопасностью ИИ
Генеративный ИИ вызвал широкий интерес к пилотным проектам искусственного интеллекта, но организации часто не учитывают риски до тех пор, пока модели или приложения ИИ не начнут использоваться на практике. Комплексная программа управления доверием, рисками и безопасностью ИИ позволяет заранее интегрировать управление и обеспечить соответствие, справедливость, надежность систем ИИ и защиту конфиденциальности данных.
TRiSM для управления рисками предлагает инструменты объяснимости и мониторинга работы модели, инструменты гибкого управления ModelOps, а также безопасности и конфиденциальности ИИ.
В Gartner прогнозируют, что к 2026 году модели ИИ организаций, которые внедряют TRiSM, достигнут 50% улучшения с точки зрения бизнес-целей и признания пользователями.
Непрерывное управление рисками
Программа непрерывного управления рисками самостоятельно выявляет и определяет приоритетность киберугроз для бизнеса. Она позволяет предприятиям постоянно и последовательно оценивать доступность его физических и цифровых активов для хакеров, а также их подверженность атакам.
В Gartner полагают, что к 2026 году организации, которые отдают приоритет инвестициям в технологии в сфере безопасности на основе программ непрерывного управления рисками, будут в три раза реже подвергаться взлому.
Отраслевые облачные платформы
Отраслевые облачные платформы предназначены для удовлетворения конкретных потребностей тех сегментов отрасли, которые недостаточно обслуживаются универсальными решениями. Такие платформы объединяют возможности программного обеспечения, а также платформы и инфраструктуры как услуги (IaaS). Они основаны на общедоступных облачных сервисах, но предлагают игрокам отрасли более гибкий способ управления рабочими нагрузками.
В ходе опроса Gartner в 2022 году среди предприятий Северной Америки и Европы около 40% респондентов заявили, что уже начали внедрение отраслевых облачных платформ, а еще 15% тестируют их в пилотном режиме. Аналитики ожидают, что к 2027 году предприятия будут использовать отраслевые облачные платформы для ускорения более 50% своих важнейших бизнес-инициатив. В будущем они трансформируются в экосистемные облака, где предприятия смогут вести бизнес-процессы, такие как закупки, распределение, обработка платежей, и, возможно, даже презентовать НИОКР и инновации.
Умные приложения
Интеллектуальные приложения предлагают новый опыт клиентам, пользователям, владельцам продуктов и разработчикам. Их внедрение обеспечивает связь между непрерывной аналитикой и принятием решений, а также дает широкие возможности путем внедрения чат-ботов и умных интерфейсов. Все это повышает автоматизацию и обеспечивает динамичную трансформацию бизнеса.
Аналитики Gartner прогнозируют, что к 2026 году 30% новых приложений будут использовать ИИ. Обычные страховые компании будут внедрять ИИ для оценки рисков повреждения имущества, а автостраховщики — для оценки поведения водителей.
Устойчивые технологии
Модели искусственного интеллекта обучаются с использованием энергоемких серверов в центрах обработки данных (ЦОД), которые увеличивают выбросы углекислого газа. На ЦОД, где обучают ИИ, уже приходится около 2% всего потребления электроэнергии в США. Компромиссом может стать сочетание «ИИ для устойчивого развития» с «устойчивостью ИИ». Аналитики считают, что для его внедрения нужно принять следующие меры:
- внедрять композитный ИИ, который работает по типу человеческого мозга и использует графы знаний, причинно-следственные сети и другие «символические» представления для более эффективного решения широкого спектра бизнес-задач;
- контролировать потребление энергии во время машинного обучения и прекращать его, когда затраты перестанут оправдываться;
- хранить данные для обучения моделей локально, чтобы снизить потребление электроэнергии и повысить конфиденциальность данных;
- повторно использовать уже обученные модели и внедрять более энергоэффективное оборудование;
- регулировать рабочие нагрузки ИИ в зависимости от региона, времени суток, погодных условий и других факторов;
- использовать в ЦОД экологически чистую энергию и моделировать воздействие на окружающую среду, а также преимущества для бизнеса при разработке стратегии ИИ.
По прогнозам аналитиков, к 2027 году 80% IT-директоров будут ориентироваться на показатели производительности, привязанные к устойчивости их организации.
Раскрытие ценности сообществ
Аналитики Gartner считают, что в 2024 году бизнесу нужно обратиться к творческим способностям множества сообществ, создающих приложения и иные решения. Шагами к этому станут внедрение технологий отрасли, которые соответствуют конкретным потребностям организации и специалистов, разработка «дорожной карты» для неспециалистов и тесное сотрудничество с заинтересованными сторонами бизнеса для поставок программного обеспечения. Этому соответствуют следующие IT-тенденции:
- разработка платформ;
- разработка с использованием технологий искусственного интеллекта;
- отраслевые облачные платформы;
- интеллектуальные приложения;
- устойчивые технологии;
- демократизация генеративного ИИ.
Разработка платформ
Проектирование платформ улучшает опыт разработчиков и повышает производительность, так как они могут самостоятельно работать с автоматизированными процессами, а их потребности обслуживает специальная команда инженеров. При этом конечный пользователь быстрее получает готовый продукт, а разработка и внедрение обходятся дешевле. В Gartner ожидают, что к 2026 году 80% организаций, занимающихся программным обеспечением, создадут платформенные команды.
Разработка с использованием ИИ
Аналитики отмечают, что инженеры-программисты могут использовать ИИ для критически важных видов деятельности на протяжении жизненного цикла разработки программного обеспечения — от планирования до тестирования. ИИ уже способен писать код, переводить его на разные языки программирования, модернизировать приложения и рассчитывать затраты на них, разрабатывать дизайн приложений и многое другое.
По мнению аналитиков, уже к 2026 году генеративный ИИ существенно изменит 70% процессов проектирования и разработки новых приложений.
Обеспечение ценности
Аналитики отмечают, что адаптация бизнеса к изменяющимся требованиям клиентов позволит улучшить качество обслуживания заинтересованных сторон и увеличить доходы. Этому будут способствовать подходы, основанные на алгоритмах, а также доступ к быстро развивающимся цифровым инструментам. Им соответствуют следующие тренды:
- клиенты-машины;
- расширенная подключенная рабочая сила;
- интеллектуальные приложения;
- устойчивые технологии;
- демократизация генеративного ИИ.
Клиенты-машины
Клиенты-машины — это устройства с искусственным интеллектом, которые потенциально также могут выступать в роли потребителей услуг, например выполняя функции голосового помощника (заказывая еду и т.д.). В связи с ростом рынка таких устройств аналитики Gartner советуют компаниям делать информацию о продуктах и услугах легкодоступной для ИИ-клиентов на любом этапе покупки. Этому будут способствовать:
- открытый доступ к API (аппаратно-программному обеспечению), а также внедрение инструментов борьбы с ботами;
- использование всех цифровых точек взаимодействия, включая социальные сети, мобильные приложения и чат-боты, а также создание клиентской платформы для упрощенного взаимодействия и оплаты;
- развитие партнерства между отделами продаж, маркетинга, цепочки поставок, IT и аналитики, которое позволит рассматривать разные сценарии покупательского поведения и делать цепочку поставок достаточно гибкой, чтобы реагировать на неожиданные тенденции спроса;
- обучение персонала отдела продаж и обслуживания работе с агентами ИИ. Сотрудники должны понимать алгоритмы, которые определяют покупательское поведение клиентов;
- обучение персонала выявлению покупателей-машин.
Аналитики прогнозируют, что к 2026 году клиенты-машины будут способны самостоятельно выбирать из конкурирующих продуктов нужный владельцу, а к 2036 году — делать самостоятельный выбор разных продуктов, анализируя потребности хозяина.
Расширенная подключенная рабочая сила
Генеративный искусственный интеллект изменит то, как компании организуют рабочие места и распределяют обязанности. По мнению аналитиков, эту задачу будут решать генеративные микроприложения — технология, которая позволит организациям продемонстрировать ценность генеративного ИИ, минимизируя при этом риски для бизнеса. Они будут работать как прокси-сервер между пользователем и большой языковой моделью, например ChatGPT или Bard.
Gartner прогнозирует, что к 2026 году 50% офисных работников в компаниях из списка Fortune 100 будут в той или иной форме работать с ИИ либо для повышения производительности, либо для улучшения качества работы. Например, когда автор будет составлять проект нового исследования, микроприложение в программе обработки текста будет активировать встроенную библиотеку подсказок, чтобы запросить у ИИ примеры подтверждающих исследований и данных, а также примеры противоречащих исследований.