Strategiczne trendy technologiczne kształtują przyszłość przy pomocy odpowiedzialnych innowacji. Analitycy firmy Gartner przygotowali zestawienie 10 takich trendów na najbliższy rok. Dla usystematyzowania podzielili je na trzy grupy: imperatywy i zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją, nowe granice informatyki oraz synergia człowieka z maszyną. Imperatywy i zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją Trend 1 - Agentic AI: Autonomiczna sztuczna inteligencja może planować i podejmować działania w celu osiągnięcia celów określonych przez użytkownika. Korzyści biznesowe: Wirtualna siła robocza agentów wspomagająca, odciążająca i wspomagająca pracę ludzi lub tradycyjnych aplikacji. Wyzwania: Wymaga solidnych zabezpieczeń, aby zapewnić zgodność z intencjami dostawców i użytkowników. Prognozy: Do 2028 roku co najmniej 15% codziennych decyzji zawodowych będzie podejmowanych autonomicznie przez sztuczną inteligencję - oznacza to wzrost z 0% w 2024 roku. Trend 2 - Platformy zarządzania AI: Rozwiązania technologiczne umożliwiające organizacjom zarządzanie prawną, etyczną i operacyjną wydajnością ich systemów AI. Korzyści biznesowe: Tworzenie, zarządzanie i egzekwowanie zasad, które zapewniają odpowiedzialne korzystanie ze sztucznej inteligencji. Takie platformy wyjaśniają, jak działają systemy sztucznej inteligencji, modelują zarządzanie cyklem życia i zapewniają przejrzystość w celu budowania zaufania oraz odpowiedzialności. Wyzwania: Wytyczne dotyczące sztucznej inteligencji różnią się w zależności od regionu i branży, co utrudnia ustanowienie spójnych praktyk. Prognozy: Do 2028 roku przedsiębiorstwa korzystające z platform zarządzania sztuczną inteligencją osiągną o 30% wyższe oceny zaufania klientów i 25% lepsze wyniki w zakresie zgodności z przepisami niż niż ich konkurenci. Trend 3 - Bezpieczeństwo dezinformacji: Pojawiająca się kategoria technologii mająca na celu systematyczne rozpoznawanie zaufania. Korzyści biznesowe: Zmniejszenie liczby oszustw poprzez wzmocnienie kontroli walidacji tożsamości. Zapobieganie przejęciu konta poprzez ciągłą ocenę ryzyka, świadomość kontekstową i ciągły adaptacyjny model zaufania. Ochrona reputacji marki poprzez identyfikację szkodliwych narracji. Wyzwania: Wymaga stale aktualizowanego, wielowarstwowego, adaptacyjnego uczenia się oraz podejścia zespołowego. Prognozy: Do 2028 roku 50% przedsiębiorstw przyjmie produkty, usługi lub funkcje specjalne w celu przypadków użycia zabezpieczeń przed dezinformacją, w porównaniu z mniej niż 5% w 2024 roku. Nowe granice informatyki - w jaki sposób przetwarzamy dane Trend 4 - Kryptografia postkwantowa (PQC): Ochrona danych, która jest odporna na ryzyko odszyfrowania związane z obliczeniami kwantowymi (QC). Korzyści biznesowe: Chroni dane przed zagrożeniami bezpieczeństwa, które pojawią się wraz z nadejściem obliczeń kwantowych. Wyzwania: Algorytmy PQC nie zastępują istniejących algorytmów asymetrycznych. Obecne aplikacje mogą mieć problemy z wydajnością, będą wymagać testów i mogą wymagać przepisania. Prognozy: Do 2029 roku postępy w dziedzinie obliczeń kwantowych sprawią, że większość konwencjonalnej kryptografii asymetrycznej nie będzie bezpieczna w użyciu. Trend 5 - Niewidoczna inteligencja otoczenia: Technologia dyskretnie zintegrowana ze środowiskiem w celu umożliwienia bardziej naturalnych, intuicyjnych doświadczeń. Korzyści biznesowe: Umożliwia niedrogie śledzenie i wykrywanie przedmiotów w czasie rzeczywistym, poprawiając widoczność i wydajność. Spory potencjał w zakresie niemożliwego do podrobienia pochodzenia i nowych sposobów zgłaszania przez przedmioty tożsamości, historii i właściwości. Wyzwania: Dostawcy będą musieli zająć się kwestiami prywatności i uzyskać zgodę na niektóre rodzaje wykorzystania danych. Użytkownicy mogą zdecydować się na wyłączenie tagów w celu zachowania prywatności. Prognozy: Do 2028 roku wczesne przykłady niewidzialnej inteligencji otoczenia będą koncentrować się na rozwiązywaniu problemów poprzez umożliwienie taniego śledzenia i wykrywania przedmiotów, zmniejszając koszty lub poprawiając wydajność. Trend 6 - Energooszczędne przetwarzanie danych: Podejście do zwiększenia zrównoważonego rozwoju poprzez bardziej wydajną architekturę, kod i algorytmy. Ale także sprzęt zoptymalizowany pod kątem wydajności oraz wykorzystanie energii odnawialnej do uruchamiania systemów. Korzyści biznesowe: Odpowiedź na prawne, komercyjne i społeczne naciski w celu poprawy zrównoważonego rozwoju poprzez zmniejszenie śladu węglowego. Wyzwania: Wymagany będzie nowy sprzęt, usługi w chmurze, umiejętności, narzędzia, algorytmy i aplikacje. Migracja do nowych platform obliczeniowych będzie złożona i kosztowna. Ceny energii mogą wzrosnąć w krótkim okresie wraz ze wzrostem zapotrzebowania na zieloną energię. Prognozy: Wiodącą kwestią dla większości organizacji IT jest ich ślad węglowy. Trend 7 - Przetwarzanie hybrydowe: Łączy różne mechanizmy obliczeniowe, pamięci masowe i sieciowe w celu rozwiązywania problemów obliczeniowych. Korzyści biznesowe: Wysoce wydajne, szybkie, transformacyjne środowiska innowacji. Sztuczna inteligencja, która wykracza poza obecne ograniczenia technologiczne. Autonomiczne firmy napędzane wyższymi poziomami automatyzacji. Rozszerzone ludzkie możliwości umożliwiające personalizację w czasie rzeczywistym na dużą skalę i wykorzystanie ludzkiego ciała jako platformy obliczeniowej. Wyzwania: Rodzące się, wysoce złożone technologie wymagają specjalistycznych umiejętności. Ponadto system autonomicznych modułów wprowadza zagrożenia dla bezpieczeństwa. Taka koncepcja wiąże się z eksperymentalnymi technologiami i wysokimi kosztami. Potrzeba orkiestracji i integracji. Synergia człowiek-maszyna łączy świat fizyczny i cyfrowy Trend 8 - Przetwarzanie przestrzenne: Cyfrowe ulepszenie świata fizycznego przy użyciu technologii takich jak rzeczywistość rozszerzona i wirtualna w celu zaoferowania wciągających doświadczeń. Korzyści biznesowe: Odpowiada na zapotrzebowanie konsumentów na wciągające i interaktywne doświadczenia w grach, edukacji i handlu elektronicznym. Zaspokaja zapotrzebowanie na zaawansowane narzędzia wizualizacyjne do podejmowania decyzji i zwiększania wydajności w opiece zdrowotnej, handlu detalicznym i produkcji. Wyzwania: Wyświetlacze montowane na głowie są drogie i nieporęczne, wymagają częstego ładowania, izolują użytkowników i mogą zwiększać ryzyko wypadków. Interfejsy użytkownika są złożone. Głównymi problemami jest prywatność i bezpieczeństwo danych. Prognozy: Do 2028 roku 20% ludzi będzie miało immersyjne doświadczenia z trwale zakotwiczonymi, geopozycyjnymi treściami raz w tygodniu, w porównaniu z mniej niż 1% w roku 2023. Trend 9 - Roboty wielofunkcyjne: Roboty zdolne do wykonywania wielu zadań i płynnego przełączania się między nimi w zależności od potrzeb. Korzyści biznesowe: Zwiększona wydajność i szybszy zwrot z inwestycji. Brak potrzeby zmian architektonicznych lub infrastruktury typu „bolt-down” oznacza szybkie wdrożenie, niskie ryzyko i skalowalność. Takie roboty mogą zastępować ludzi lub z nimi współpracować. Wyzwania: Branża nie ustandaryzowała jeszcze ceny ani minimalnej wymaganej funkcjonalności. Prognozy: Do 2030 roku 80% ludzi będzie codziennie współpracować z inteligentnymi robotami na co dzień, w porównaniu z mniej niż 10% obecnie. Trend 10 - Ulepszenia neurologiczne: Poprawa zdolności poznawczych dzięki technologiom odczytującym i dekodującym aktywność mózgu. Korzyści biznesowe: Podnoszenie kwalifikacji pracowników, poprawa bezpieczeństwa, spersonalizowana edukacja, umożliwienie osobom starszym dłuższej pracy, marketing nowej generacji. Wyzwania: Początkowo drogie - ograniczona bateria, opcje mobilności i łączności bezprzewodowej. Technologie tego typu są inwazyjne i ryzykowne. UBMI i BBMI łączą się bezpośrednio z ludzkim mózgiem, tworząc wyzwania związane z bezpieczeństwem. Do tego dochodzą oczywiście obawy etyczne (np. zmiana postrzegania rzeczywistości przez użytkowników). Prognozy: Do 2030 roku 60% pracowników IT będzie korzystało z technologii takich jak dwukierunkowe interfejsy mózg-maszyna (BBMI) - zarówno finansowanych przez pracodawcę, jak i samodzielnie - i będzie od nich zależnych.
