Instytut Badawczy Gartnera co roku ujawnia dziesięć kluczowych trendów technologicznych. Te przewidywania stanowią nie tylko fascynującą wizję przyszłości, ale także potężne narzędzie mogące przyspieszyć realizację celów biznesowych. W czasach, kiedy sztuczna inteligencja nabiera rozpędu, rekomendacje Gartnera stają się bezcennym przewodnikiem dla firm, które chcą być na czasie.
Jesteśmy tutaj, aby zapewnić kompleksowe spojrzenie na te trendy czwarty rok z rzędu. W poprzednich latach zgłębialiśmy wiedzę na temat fascynujących horyzontów technologii, a nasze artykuły z lat 2021-23 można przeczytać tutaj:
- 10 najważniejszych trendów technologicznych Gartnera na 2023 i ich wpływ na świat biznesu
- Najważniejsze trendy technologiczne w 2022 wg. Gartnera
- Trendy technologiczne 2021 – przegląd najważniejszych trendów wg Gartnera
AI Trust, Risk and Security Management (AI TRiSM), czyli zarządzanie zaufaniem, ryzykiem i bezpieczeństwem AI
AI TRiSM to nie tylko skrót, to filozofia zarządzania sztuczną inteligencją, opracowana przez Instytut Badawczy Gartnera. Koncentruje się na trzech kluczowych aspektach: zaufaniu, ryzyku i bezpieczeństwie AI. Jej celem jest zapewnienie niezawodności, sprawiedliwości, skuteczności i prywatności w obszarze sztucznej inteligencji.
Istotą AI TRiSM jest interpretowalność i wyjaśnialność modeli, ochrona danych AI, operacje na modelach oraz odporność na ataki. Gartner przewiduje, że do 2026 roku przedsiębiorstwa, które skorzystają z kontroli TRiSM, zwiększą dokładność podejmowania decyzji, eliminując aż 80% błędnych i nielegalnych informacji.
Ten trend wskazuje na nową rolę sztucznej inteligencji jako partnera biznesowego. AI zostaje wprowadzane do procesów firm z jednoczesnym uwzględnieniem faktu, że wiążą się z tym pewne ryzyka, które trzeba skutecznie eliminować. Przykładem jest firma Fidelity Investments, która z powodzeniem wdrożyła setki modeli sztucznej inteligencji poprzez strukturę operacji na modelach. Działania te umożliwiły monitorowanie wdrożeń w celu wykrywania potencjalnych problemów, takich jak dryf, co z kolei skróciło czas wyszukiwania i rozwiązywania problemów o 80%, czyli z tygodni na godziny.
Continuous Threat Exposure Management (CTEM), czyli ciągłe reagowanie na potencjalne zagrożenia.
Program ciągłego reagowania na potencjalne zagrożenia (CTEM) jest kluczowym narzędziem do wykrywania i aktywnego nadawania priorytetów czynnikom, które mogą najbardziej zagrażać Twojej firmie. Tworzenie efektywnego programu CTEM obejmuje pięć kluczowych etapów, które stanowią kompleksowy proces zarządzania ryzykiem i bezpieczeństwem organizacji:
Sustainable Technology, czyli zrównoważona technologia
Zrównoważona technologia ponownie znajduje się w centrum uwagi, zwłaszcza usługi informatyczne. Koncepcja zrównoważonego IT zakłada selektywny wybór narzędzi, sprzętu i dostawców w celu osiągnięcia maksymalnej wydajności przy minimalnym zużyciu zasobów. Kluczowe cele zrównoważonego IT obejmują redukcję emisji gazów cieplarnianych (GHG) z zakresu 2 i 3. Ta kwestia odnosi się zarówno do pośrednich emisji związanych z energią elektryczną używaną przez IT, a także emisji poza bezpośrednią kontrolą przedsiębiorstwa, takich jak te związane z węglem zawartym w wycofanym sprzęcie IT. Dodatkowo, powinno się poświęcić więcej uwagi sprawom związanym z prawami człowieka, etycznym pozyskiwaniem i transparentnością w łańcuchu dostaw.
Klienci coraz bardziej dążą do osiągania własnych celów zrównoważonego rozwoju, co wymaga dostarczania produktów, które są zrównoważone i nie tracą przy tym na jakości. Ostatecznym celem jest harmonijne połączenie postępu technologicznego z odpowiedzialnym podejściem do środowiska, co powoli staje się priorytetem w dzisiejszym dynamicznym świecie technologii.
Platform Engineering, czyli Inżynieria platformowa
Inżynieria platformowa to dziedzina obejmująca projektowanie i budowę kompleksowych łańcuchów narzędzi oraz przepływów pracy. Jej celem jest stworzenie infrastruktury umożliwiającej organizacjom inżynierii oprogramowania korzystanie z samoopłacających się usług w epoce natywnych chmur. Inżynierowie platform dostarczają zintegrowane produkty, z których najczęściej korzysta się pod nazwą “wewnętrzna platforma deweloperska”. Taka platforma obejmuje pełen zakres potrzeb operacyjnych przez cały cykl życia aplikacji.
Przykładem takiej zaawansowanej platformy jest NAVIGATOR, umożliwiający budowę własnych aplikacji.
Prognozuje się, że do 2026 roku aż 80% dużych organizacji zajmujących się inżynierią oprogramowania utworzy dedykowane zespoły inżynierii platform, które będą działały jako wewnętrzni dostawcy wielokrotnego użytku usług, komponentów i narzędzi wspomagających proces dostarczania aplikacji. Inżynieria platformowa ma na celu rozwiązanie istotnych problemów współpracy między twórcami oprogramowania a operatorami, co przyczyni się do efektywniejszego procesu wytwarzania i wdrażania aplikacji.
AI-Augmented Development, czyli Rozwój oparty o sztuczną inteligencję
Ten nowy trend skupia się na sztucznej inteligencji, oferując inżynierom oprogramowania liczne możliwości natychmiastowego wykorzystania tej technologii w kluczowych obszarach cyklu życia oprogramowania. Poniżej przedstawiamy pięć sposobów, jak przyszłościowo myślący developerzy i programiści mogą szybko włączać sztuczną inteligencję w swoją pracę na różnych etapach procesu tworzenia oprogramowania.
- Używanie generatywnej sztucznej inteligencji do pisania i rozumienia kodu oprogramowania.
- Wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji jako narzędzia do modernizacji aplikacji.
- Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do wyjaśniania, wykrywania i mierzenia długu technicznego i jego wpływu.
- Spełnianie oczekiwań użytkowników wobec produktów i usług opartych na sztucznej inteligencji.
- Wykorzystanie sztucznej inteligencji w całym cyklu życia testowania oprogramowania.
Dodatkowo, liderzy inżynierii oprogramowania mogą przygotować swoje zespoły do trwałej integracji sztucznej inteligencji. Działania te pozwalają na bardziej efektywne i zaawansowane procesy tworzenia oprogramowania, zwiększając jednocześnie wartość dodaną dla przedsiębiorstwa.
Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja oraz asystenci kodowania stanowią wsparcie dla procesów obejmujących cały cykl życia oprogramowania (od projektowania po testowanie). Sztuczna inteligencja zwiększa skuteczność testowania i skraca cykl dostarczania produktu. Aby w pełni wykorzystać potencjał AI jako partnera w procesie tworzenia oprogramowania, konieczne są zmiany w modelu operacyjnym, kulturze oraz umiejętnościach zespołu. Wdrożenie tych innowacji może zwiększyć efektywność działań związanych z rozwojem oprogramowania.
Industry Cloud Platforms, czyli branżowe platformy oparte na chmurze
Branżowe platformy oparte na chmurze (Industry Cloud Platforms, ICP), dostosowane do konkretnych sektorów, oferują kompleksowe rozwiązania obejmujące zarządzanie danymi, narzędzia analityczne i programistyczne. Ich popularność wzrasta, gdyż przewyższają one ogólne platformy pod względem personalizacji, dostosowania do potrzeb branżowych i przyspieszania adopcji chmury.
Według ankiety przeprowadzonej przez Gartnera, prawie 39% firm w Ameryce Północnej i Europie już wdrożyło platformy ICP, a dodatkowe 14% jest w fazie pilotażowej. Dynamika rozwoju jest silna, a przewiduje się, że do 2026 roku 17% przedsiębiorstw planuje wdrożenie tych platform. Gartner prognozuje ogromną zmianę, przewidując, że ponad 70% firm skorzysta z ICP do przyspieszenia inicjatyw biznesowych do 2027 roku, co stanowi znaczny wzrost w porównaniu z zaledwie 15% odnotowanymi w 2023 roku.
Intelligent Applications, czyli Inteligentne aplikacje
Inteligentne aplikacje to nie tylko te, które wydają się inteligentne, ale rzeczywiście posiadają tę cechę. Są zdolne do nauki, dostosowywania się, generowania nowych pomysłów i wyników, a także wspomagają zautomatyzowane i dynamiczne podejmowanie decyzji dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji.
Więcej informacji na temat inteligentnych aplikacji można znaleźć na https://archman.pl/artificial-intelligence/.
Prognozuje się, że do 2026 roku aż 30% nowych aplikacji będzie korzystać ze sztucznej inteligencji do obsługi spersonalizowanych, adaptacyjnych interfejsów użytkownika, co stanowi znaczny wzrost w porównaniu z obecnym poziomem, który wynosi mniej niż 5%.
Democratized Generative AI, czyli Zdemokratyzowana generatywna sztuczna inteligencja
Zdemokratyzowana generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) stanowi potężne narzędzie, które ma potencjał rewolucyjnie zmienić charakter pracy w firmach, umożliwiając im szybszy wzrost i osiąganie celów.
Liderzy IT muszą zdawać sobie sprawę z transformacyjnych zdolności GenAI i równocześnie opracować zasady, które kontrolują związane z nim ryzyko. Otwiera to drzwi do różnorodnych zastosowań, począwszy od automatyzacji rutynowych zadań po generowanie kreatywnych rozwiązań dla skomplikowanych problemów. W rezultacie firma może efektywniej wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji.
Augmented Connected Workforce, czyli rozszerzona i połączona siła robocza
Koncepcja rozszerzonej i połączonej siły roboczej stanowi zintegrowane podejście, łączące technologie augmentacyjne (czyli technologie integrujące rzeczywistość z środowiskiem cyfrowym) ze środowiskiem pracy, co umożliwia pracownikom rozszerzenie swoich możliwości, zwiększenie produktywności oraz usprawnienie ogólnych procesów i operacji biznesowych. W ramach tej koncepcji wykorzystuje się różnorodne technologie, w tym:
- Rzeczywistość rozszerzona (AR)
- Rzeczywistość mieszana (MR)
- Wizja komputerowa
- Internet rzeczy (IoT)
- Sztuczna inteligencja (AI)
- Egzoszkielety
- Połączone platformy pracownicze
- Roboty współpracujące
Ten trend przewiduje synergiczną współpracę między ludźmi a nowoczesnymi rozwiązaniami technologicznymi w celu osiągnięcia optymalnej efektywności i innowacyjności w miejscu pracy.
Machine Customers, czyli klienci-maszyny
Machine Customers, czyli klienci-maszyny, to rozwijający się trend, w którym sztuczna inteligencja wchodzi w interakcję z kontrahentami i negocjuje z nimi warunki współpracy. AI w tym kontekście charakteryzują się większą racjonalnością i logicznością niż ludzie. Firmy będą musiały więc dostosować strategie biznesowe, obsługę klienta i strategie marketingowe, aby sprostać unikalnym potrzebom klientów-maszyn. Automatyzacja, personalizacja ofert i tworzenie wartości są kluczowe dla utrzymania konkurencyjności. Brak dostosowania się do tego trendu niesie ryzyko utraty przychodów i pozycji na rynku. Obsługa klientów-maszyn staje się kluczowym wyzwaniem, wymagającym innowacyjnych podejść do relacji biznesowych.
Podsumowanie
Dzięki temu przeglądowi najnowszych trendów technologicznych według Gartnera, zauważamy, że zrównoważona technologia, inteligentne aplikacje z AI, inżynieria platformowa, demokratyzacja GenAI i zintegrowana praca z wykorzystaniem technologii augmentacyjnych zmieniają krajobraz biznesowy.
Zrównoważona technologia i inteligentne aplikacje stają się normą, a rozwijające się platformy inżynieryjne i GenAI otwierają nowe możliwości. Jednak koncepcja rozszerzonej i połączonej siły roboczej i klientów-maszyn także zwracają uwagę na zmieniającą się dynamikę pracy i relacji z klientami.
Ponadto, Instytut podzielił trendy na 3 obszary: ochrona i zachowanie przeszłych i przyszłych inwestycji, tworzenie właściwych rozwiązań dla właściwych interesariuszy we właściwym czasie oraz dostarczanie wartości dla zmieniającego się środowiska zarówno klientów wewnętrznych jak i zewnętrznych.
Przeczytaj więcej: https://archman.pl/10-trendow-technologicznych-gartnera-na-2024-rok/
