Гиперавтоматизация
Гиперавтоматизация — это комплексное применение машинного обучения, готового ПО и средств автоматизации для выполнения какой-либо работы. Гиперавтоматизация подразумевает не только к широкий ассортимент инструментов, но и усложнение всех этапов самой автоматизации. Точная оценка и координация автоматизированных механизмов является основным направлением гиперавтоматизации.
Мультимодальное восприятие
К 2028 году пользователи совершенно инче начнут воспринимать цифровой мир и взаимодействовать с ним. Уже сейчас интерактивные платформы, виртуальная, дополненная и смешанная реальность изменяют способ восприятия людьми цифрового мира. Такой комбинированный сдвиг позволяет представить, как будет выглядеть мультисенсорный и мультимодальный опыт взаимодействия пользователей с цифровым миром в будущем.
Демократизация знаний
Демократизация должна предоставить пользователям доступ к техническим знаниям (например, к машинному обучению, разработке приложений) или знаниям в области бизнеса (например, по процессу продаж, экономическому анализу) через радикально упрощенный опыт, который не требует глубокого и дорогостоящего обучения. Благодаря этому люди, не являющиеся ИТ-специалистами, смогут использовать специализированные инструменты и системы в своей работе. Ожидается, что к 2023 году вперед выйдут четыре ключевых аспекта демократизации, включая демократизацию работы с данными и аналитики, демократизацию разработки приложений, демократизацию дизайна и демократизацию знаний.
Совершенствование человека
Трансгуманизм исследует, как технологии могут использоваться для улучшения когнитивных и физических свойств человека. Физическое совершенствование может осуществляться путем имплантации технологий или использования носимых устройств. Когнитивное совершенствование — за счет постоянного доступа к информации и мультимодального интерфейса в интеллектуальных пространствах.
Прозрачность и отслеживаемость
Прозрачность и отслеживаемость данных являются критически важными элементами в этически-выверенной системе, которая защищает конфиденциальность ее участников. По мере того, как организации разрабатывают различные методы обеспечения прозрачности и доверия, им следует сосредоточиться на трех областях: (1) ИИ и машинное обучение; (2) обеспечение конфиденциальности и контроля над личными данными; (3) этически-выверенный дизайн.
Усиление периферии
При использовании периферийных вычислений сбор и обработка информации обсуществлется как можно ближе к источникам, хранилищам и потребителям этой информации. Таким образом уменьшается задержка при передачи информации, используются возможности периферийных устройств и обеспечивается большая автономность пользователей. Считается, что вскоре периферийные вычисления станут доминирующим фактором практически во всех отраслях промышленности. Сложные периферийные устройства, в том числе роботы, дроны, автономные транспортные средства и операционные системы, ускорят этот переход.
Распределенное облако
Распределенное облако — это распределение служб общедоступного облака по разным локациям, в то время как поставщик общедоступного облака берет на себя ответственность за эксплуатацию, управление, обновление и развитие этих сервисов. Использование распределенного облака знаменует отход от централизованной модели общедоступных облачных сервисов и говорит о наступлении новой эры в облачных вычислениях.
Автономные вещи
Автономные вещи — это физические устройства, которые используют ИИ для автоматизации функций, ранее выполняемых людьми. Самыми узнаваемыми формами автономных вещей являются роботы, дроны, автономные транспортные средства и техника. По мере распространения автономных вещей следует ожидать и перехода от автономных интеллектуальных вещей к целым комплексам, когда несколько устройств будут работать вместе, независимо от людей или с их участием. Например, роботы могут работать в скоординированном процессе сборки.
Практичный блокчейн
Блокчейн способен преобразовать все взаимоотношения в любой отрасли, обеспечивая доверие, прозрачность и безопасный обмен данными в бизнес-экосистемах. В потенциале он способен снизить затраты, сократить сроки проведения транзакций и оптимизировать денежные потоки. Он может использоваться для отслеживания поставок, управления идентификацией и создания «умных» контрактов. Однако пока что блокчейн не может использоваться на уровне коропораций из-за ряда технических проблем, включая плохую масштабируемость и совместимость. Однако аналитики советуют организациям оценить преимущества блокчейна, даже если они не ожидают агрессивного внедрения этой технологии в ближайшей перспективе.
ИИ-безопасность
ИИ и машинное обучение широко используются для оптимизации процесса принятия решений человеком, открывая дорогу для гиперавтоматизации и использования автономных вещей. Однако эти трансформации создают новые проблемы безопасности, увеличивая количество потенциальных точек кибератак. Специалисты по кибербезопасности и рискам должны сосредоточиться на трех ключевых областях — защите систем на базе ИИ, использовании ИИ для усиления защиты и потенциальном использовании ИИ злоумышленниками.
Journal information