14 ноября 2018 г.

Gartner назвал главные стратегические тренды в ИТ, которые нужно не упускать из виду организациям в 2019 году и далее. Главные тренды были представлены на традиционной конференции «Gartner Symposium/ITxpo», которая прошла в октябре в Орландо, шт. Флорида.

Gartner называет стратегическим тренд в развитии ИТ со значительным потенциалом влекомых им перемен, начинающий выходить из стадии зарождения и оказывать более широкое влияние на рынок, либо быстро растущий тренд с высокой переменчивостью, способный достичь переломной точки в течение следующих пяти лет.

«Intelligent Digital Mesh была постоянной темой в течение последних двух лет и продолжает оставаться важным драйвером на протяжении 2019 года. Тренды в русле каждого из этих трех направлений являются ключевыми составляющими, движущими непрерывный процесс инноваций в рамках стратегии ContinuousNEXT, — пишет в пресс-релизе Дэвид Кэрли (David Cearley), вице-президент и почетный сотрудник (Fellow) Gartner. — К примеру, искусственный интеллект (ИИ) в виде автоматизированных „вещей“ и „дополненного“ (augmented) интеллекта используется вместе с IoT, периферийными вычислениями и цифровыми двойниками для создания высокоинтегрированных интеллектуальных пространств. Такой эффект слияния нескольких трендов, создающий новые возможности и влекущий дальнейшие революционные изменения, — отличительная черта главных стратегических трендов, которые видит Gartner в 2019 году».

Главные стратегические тренды в развитии ИТ в 2019 году

Самоуправляемые машины и устройства

Самоуправляемые технические устройства («things»), такие как роботы, дроны и самоуправляемые автомобили, используют ИИ для автоматизации функций, ранее выполнявшихся человеком. Эта автоматизация выходит за рамки той, что предоставляется жесткими моделями программирования, и использование ИИ позволяет обеспечить более «умное» поведение — более естественное взаимодействие с окружающей обстановкой и с людьми.

«По мере того, как самоуправляемые устройства распространяются всё шире, мы ожидаем переход от отдельных самоуправляемых устройств к целым группам взаимодействующих умных вещей, когда множество устройств будут работать вместе, будь то без участия человека или с таковым, — пишет Кэрли. — К примеру, если дрон обследовал большое поле и обнаружил, что пора собирать урожай, то он может отправить в поле самоуправляемый уборочный комбайн. Либо же в области доставки покупок очень эффективным решением могло бы быть использование самоуправляемого автомобиля для перевозки уже упакованных товаров в нужный район, а находящиеся на борту роботы и дроны могут затем доставить товары конкретным адресатам».

«Дополненная» аналитика

«Дополненная» (augmented) аналитика — это специализированная область применения «расширенного» (augmented) интеллекта — использование машинного обучения (ML) для автоматизации процессов бизнес-анализа, включая извлечение ценной деловой информации и ее совместное использование в организации. Средства дополненной аналитики будут быстро приниматься рынком, выходя на уровень массового использования, как ключевая составляющая подготовки данных, управления данными, современной аналитики, управления бизнес-процессами, «добычи» процессов и платформ интеллектуального анализа данных. Автоматизированные сводки дополненной аналитики будут также встроены в корпоративные приложения — для финансового, HR-отдела, продаж, маркетинга, обслуживания клиентов, закупок и управления активами, — чтобы оптимизировать принимаемые решения и действия всех сотрудников в рамках их сферы компетенции, а не только профессиональных специалистов обработки и анализа информации. Дополненная аналитика автоматизирует процесс подготовки данных, извлечения ценной информации и ее визуализации, позволяя во многих ситуациях обойтись без профессиональных аналитиков данных.

«Это будет вести к интеллектуальному анализу данных „для всех“ — появлению инструментария и методов, дающих возможность тем, чья непосредственная деятельность далека от статистической обработки и аналитики, извлекать прогнозную и предписывающую информацию из [имеющихся] данных, — пишет Кэрли. — В период до 2020 года количество самодеятельных аналитиков данных будет расти в пять раз быстрее, чем профессиональных аналитиков. Организации смогут опереться на таких новых аналитиков, чтобы справиться с нехваткой профессионалов анализа данных и машинного обучения, вызванную дефицитом таких специалистов и высокой стоимостью оплаты их труда».

Разработка ПО с применением ИИ

Рынок быстро переходит от ситуации, когда профессиональным аналитикам приходится сотрудничать с разработчиками приложений при создании большинства решений, дополненных средствами ИИ, к модели, когда профессиональный разработчик может действовать самостоятельно, используя заранее подготовленные модели, предлагаемые как услуга. Это предоставляет разработчику экосистему ИИ-алгоритмов и моделей, а также инструменты разработки, приспособленные для интеграции ИИ-функционала и моделей в решение. Еще один уровень возможностей для профессиональных разработчиков прикладного ПО создается тем, что ИИ применяется к самому процессу разработки, автоматизируя различные функции интеллектуального анализа данных, разработки и тестирования приложений. К 2022 году не менее 40% новых проектов прикладной разработки будут иметь со-разработчиков ИИ в составе команды.

«В конечном счете, такая выигрышная среда разработки с использованием ИИ, автоматизирующая не только функциональные, но и прочие аспекты [создания] приложений, даст рождение новой эре прикладной разработки, [доступной] „для каждого“, когда непрофессионалы смогут использовать инструментарий с элементами ИИ, чтобы автоматически генерировать новые решения. [Сами по себе] средства, позволяющие непрофессионалам генерировать приложения без написания кода, не новы, но мы ожидаем, что системы, использующие ИИ, привнесут в это новый уровень гибкости», — пишет Кэрли.

Цифровые двойники

Цифровой двойник — это цифровое представление объекта или системы реального мира. По оценке Gartner, к 2020 году будет более 20 млрд подключенных к сетям связи датчиков и оконечных объектов, и цифровые двойники будут существовать, быть может, для миллиардов вещей. Сначала организации будут просто создавать цифровые двойники, а потом постепенно развивать их, улучшая их способность собирать и визуализировать те данные, которые нужны, применять верные средства аналитики и правила и эффективно отвечать на поставленные бизнес-цели.

«Одним из аспектов эволюции цифровых двойников, который выходит за рамки IoT, будет создание компаниями цифрового двойника своей организации (DTO) — динамической софтверной модели, которая опирается на операционные или другие данные, позволяя понимать, как организация реализует свою бизнес-модель, состыкована с текущим состоянием, развертывает ресурсы и реагирует на изменения, чтобы обеспечить ценность, ожидаемую клиентами, — пишет Кэрли. — Такие цифровые двойники организаций помогают повысить эффективность бизнес-процессов, а также создавать более гибкие, динамичные и адаптивные процессы, которые потенциально могут реагировать на меняющиеся условия автоматически».

Интеллектуальные граничные технологии

Под «граничными» (edge) понимаются оконечные устройства, используемые людьми или встроенные в объекты окружающего нас мира. Под периферийной обработкой (edge computing) понимается такая топология вычислительного процесса, когда обработка информации, а также сбор и доставка данных реализованы как можно ближе к самим этим устройствам. Такая модель стремится сделать обработку как можно более локальной, чтобы уменьшить трафик передаваемых по сети данных и, как результат, задержку.

В ближайшем будущем развитию периферийных технологий будет способствовать IoT и потребность осуществлять обработку ближе к устройствам, а не на централизованном облачном сервере. Однако при этом не создается новая архитектура — облачные технологии и периферийная обработка будут развиваться как дополняющие модели, где управление облачными сервисами реализовано как централизованная служба, выполняемая не на одних лишь централизованных серверах, а на распределенных серверах (в том числе, внутри организации) и на самих периферийных устройствах.

В течение следующих пяти лет специализированные чипы для ИИ наряду с большей вычислительной мощностью, ресурсами хранения и другими расширенными возможностями, будут добавлены к более широкому кругу граничных устройств. Очень высокая степень гетерогенности этого мира встроенных IoT-устройств и длительный жизненный цикл активов — промышленных систем — будут создавать значительные трудности управления. В долгосрочной перспективе, по мере большей зрелости 5G, растущая среда периферийной обработки будет иметь более надежную обратную связь с централизованными сервисами. 5G уменьшит задержку, увеличит полосу пропускания и (что очень важно для периферийных вычислений) позволит значительно увеличить пространственную плотность узлов (количество граничных устройств на квадратный километр).

Иммерсивные технологии

Платформы автоматического общения (conversational) меняют сложившийся способ взаимодействия человека с цифровым миром. Технологии виртуальной (VR), дополненной (AR) и гибридной (смешанной) реальности (MR) меняют само восприятие нами цифрового мира. Это параллельно идущее изменение моделей восприятия и взаимодействия ведет к всеобъемлющему иммерсивному интерфейсу будущего.

«Со временем мы перейдем от отдельных устройств и фрагментированных технологий пользовательского интерфейса (UI) к многоканальному и мультимодальному взаимодействию. Такой мультимодальный интерфейс будет связывать людей с цифровым миром через сотни граничных (edge) устройств, которые их окружают, включая привычные компьютерные устройства, носимую электронику, автомобили, датчики окружающей среды и бытовую технику, — пишет Кэрли. — Мультимодальный интерфейс будет задействовать все органы чувств человека и усовершенствованные машинные „органы восприятия“ — тепла, влажности, а также радар — на всех этих мультимодальных устройствах. Эта мультимодальная среда создаст такое восприятие, где окружающее нас пространство превратится в „компьютер“ взамен сегодняшних отдельных устройств. Поистине, вся окружающая нас среда превратится в компьютер».

Блокчейн

Блокчейн — распределенный цифровой реестр для хранения записей транзакций — обещает кардинально изменить целые отрасли, обеспечив доверие и прозрачность, что уменьшит трения внутри экосистем бизнеса и потенциально снизит издержки, сократит сроки расчетов по сделкам и улучшит денежный поток. Сегодня обеспечение доверия возложено на банки, клиринговые палаты, государственные ведомства и многие другие учреждения как центральные органы власти «с одной версией правды», надежно хранимой в их базах данных. Такая централизованная модель доверия привносит задержки и расходы на преодоление трений (комиссионные, сборы и изменение стоимости денег) в совершаемые сделки. Блокчейн предоставляет альтернативную модель доверия, устраняя необходимость центральных органов власти для арбитража сделок.

«Сегодняшние блокчейн-технологии и концепции являются незрелыми, они слабо понимаются, и не проверена их применимость для критически важных, крупномасштабных бизнес-операций. Это особенно касается сложных элементов, лежащих в основе более сложных сценариев, — пишет Кэрли. — Несмотря на эти трудности, здесь присутствует значительный потенциал революционных преобразований. Это означает, что ИТ-директорам и руководителям ИТ-служб следует начать рассматривать блокчейн, даже если они не ринутся внедрять эту технологию в ближайшие несколько лет».

Многие блокчейн-инициативы сегодня еще не реализуют все атрибуты этой технологии — например, высокораспределенную базу данных. Эти вдохновленные новой концепцией решения позиционируются как средство достигнуть операционной эффективности путем автоматизации бизнес-процессов или путем оцифровки записей. Они способны расширить обмен информацией с организациями-партнерами, а также улучшить возможности отслеживания/прослеживания физических и цифровых активов. Однако эти подходы не обладают революционизирующей силой истинного блокчейна и могут увеличить «привязку» к вендору. Организациям, избирающим этот путь, следует понимать ограничения и быть готовыми к переходу со временем на полные блокчейн-решения. Они должны также понимать, что те же результаты могут быть достигнуты при более эффективном и тонко отлаженном использовании существующих технологий помимо блокчейна.

Интеллектуальные пространства

«Интеллектуальное пространство» (smart space) — это физическая или цифровая среда, в которой люди и системы, оснащенные ИТ, взаимодействуют в рамках всё более открытых, взаимосвязанных, координируемых и интеллектуальных экосистем. Множество элементов — люди, процессы, услуги и «вещи» — объединяются в интеллектуальное пространство, чтобы создать более иммерсивное, интерактивное и автоматизированное взаимодействие для целевой группы людей и отраслевых сценариев.

«Этот тренд формируется в течение уже некоторого времени вокруг таких направлений, как умные города, цифровые рабочие места, умный дом и интеллектуальные (connected) предприятия. Мы полагаем, что рынок вступает в период ускоренной разработки полноценных интеллектуальных пространств, когда технология будет становиться неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, будь то в качестве сотрудников, клиентов, потребителей, членов каких-то сообществ или просто граждан», — пишет Кэрли.

Цифровая этика и прайвеси

Цифровая этика и неприкосновенность частной жизни вызывают всё большую озабоченность отдельных людей, организаций и органов власти. Люди всё больше обеспокоены тем, как используются их персональные данные организациями в государственном и частном секторе, и негативная реакция будет только нарастать для тех организаций, которые не решают эти вопросы уже сейчас.

«Любое обсуждение, касающееся прайвеси, должно вытекать из более широкой темы цифровой этики и доверия ваших клиентов, партнеров и сотрудников. Хотя прайвеси и безопасность являются основополагающими компонентами в построении доверия, доверие на самом деле есть нечто большее, чем лишь эти составляющие, — пишет Кэрли. — Доверие — это признание правдивости некого заявления без доказательств или расследования. В конечном счете, позиция организации в отношении прайвеси должна вытекать из ее позиции в более широкой области этики и доверия. Переход от прайвеси к этике выводит разговор за рамки банального „соблюдаем ли мы закон?“ к единственно верному: „делаем ли мы то, что нужно?“».

Квантовые вычисления

Квантовые вычисления (QC) — это альтернатива классическим алгоритмам; они основаны на квантовых состояниях субатомных частиц (например, электронов или ионов), которые представляют информацию в виде элементов, носящих название «кубит»* (qubit, квантовый бит). Параллельное исполнение команд и экспоненциальная масштабируемость квантовых компьютеров означает, что они прекрасно справляются с задачами, слишком сложными для традиционного подхода, или где традиционные алгоритмы потребовали бы слишком много времени, чтобы найти решение. Отрасли автомобилестроения, финансовых услуг, страхования, фармацевтические фирмы, военное ведомство и научно-исследовательские организации могут больше всего выиграть от прогресса в области квантовых вычислений. В области фармацевтики, к примеру, квантовые вычисления можно было бы использовать для моделирования молекулярных взаимодействий на атомных уровнях, чтобы ускорить создание новых лекарств для лечения рака, или же они могли бы ускорить и с большей точностью прогнозировать взаимодействие белков, ведя к новым фармацевтическим методикам.

«ИТ-директорам и руководителям ИТ-служб следует начать планирование в области QC, углубляя понимание этой технологии и того, как она может быть применена к реальным бизнес-проблемам. Учитесь, пока эта технология еще только нарождается. Выявите реальные проблемы, где она имеет потенциал, и рассмотрите возможное влияние на безопасность, — пишет Кэрли. — Но не верьте шумихе, что она революционизирует всё в ближайшие несколько лет. Большинству организаций стоит узнать [об этой технологии] и следить за ее развитием до 2022 года и, быть может, начать ее использовать начиная с 2023 или 2025 года».

* В оригинале произносится «кьюбит» (Прим. перев.)

Источник: Пресс-служба компании Gartner