IT-тренды будущего десятилетия: от роботов до VR-очков

Ежегодно американский аналитический центр Gartner публикует исследование IT-трендов на ближайшие несколько лет. В конце 2024 появился новый такой обзор — мы его изучили и подготовили для вас саммари.

Автономный искусственный интеллект

Автономный искусственный интеллект (Agentic AI) — это нейросеть, которая не просто обрабатывает запросы, но может самостоятельно действовать и принимать решения.

Автономным нейросетям не нужен человек. Это значит, что в скором будущем нам больше не придется писать промпты — нейросеть сможет сама запускать и выполнять задания. Исследователи предполагают, что к 2028 году не менее 15% повседневных бизнес-решений будет принимать искусственный интеллект (в 2024 году это значение было около нуля). 

Такой ИИ-агент сможет взять на себя обслуживание клиентов во всех сферах бизнеса, аналитику больших массивов данных, контроль производства и массу других задач — в том числе тех, которые предполагают принятие решения.

Постквантовая криптография

Метод постквантовой криптографии заключается в построении такой системы защиты, которая будет устойчива к рискам расшифровки с помощью квантовых вычислений. Иными словами, это новый уровень криптографии, способный противостоять растущим возможностям хакеров. 

Хотя сейчас квантовые компьютеры есть в распоряжении лишь немногих компаний, ожидается, что количество атак с участием этого оборудования будет возрастать, и текущие средства защиты окажутся неспособными с ними справиться. 

По прогнозам Gartner, к 2029 году методы асимметричного шифрования (которые широко используются сейчас) устареют, и переходить на новые средства стоит уже сейчас. 

Крупные технологические компании уже активно этим занимаются. Например, Google, IBM и Microsoft разрабатывают квантово-устойчивые алгоритмы, а Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) в августе 2024 года объявил о новых стандартах PQC, которые учитывают развитие технологий.

Пространственные вычисления

Пространственные вычисления позволяют взаимодействовать с виртуальными объектами в физической среде. Механизмы на основе таких вычислений учитывают расположение, форму и размер объектов с помощью специальных датчиков. Фактически пространственные вычисления объединяют цифровой и физический миры посредством AR, VR и MR. 

Вы уже наверняка слышали про подобные технологии: например, очки дополненной реальности Microsoft HoloLens. Они дополняют загруженным изображением то, что вы видите перед собой. Скажем, хирург может загрузить КТ-снимок пациента и накладывать его в виде голограммы на тело во время операции, чтобы сверяться с расположением сосудов. Другой пример — очки дополненной реальности Apple Vision Pro, с помощью которых вы можете словно «накладывать» функции смартфона на окружающую обстановку.

Ожидается, что в ближайшие годы технология станет заметнее и доступнее, ИТ-корпорации уже начинают инвестировать в нее.

Платформы регулирования искусственного интеллекта

Они являются частью развивающейся системы управления доверием, рисками и безопасностью, которая позволяет организациям контролировать юридические, этические и операционные показатели систем искусственного интеллекта. Речь про создание платформ, которые смогут гарантировать надежность и этичность ИИ. Сейчас отдельные сервисы вводят свои правила и регламенты, на которых обучают собственные нейросети, но в будущем предполагается создать единые правила этикета нейросети. 

Эксперты Gartner отмечают, что «эти технологические решения смогут создавать, управлять и обеспечивать соблюдение политики ответственного использования ИИ, объяснять, как работают системы ИИ, и гарантировать прозрачность для создания доверия». Предполагается, что к 2028 году организации, которые внедрят комплексные платформы управления ИИ, на 40% сократят количество этических инцидентов, связанных с ИИ.

Гибридные вычисления

Этот подход объединяет несколько технологий для решения сложных вычислительных задач. Например, процессоры (CPU), графические процессоры (GPU), периферийные устройства, специальные интегральные схемы, нейроморфные, квантовые и фотонные системы могут использоваться вместе в рамках одной компании и даже одного устройства.

Гибридные вычисления позволят:

• сократить затраты на масштабирование, оставляя критически важные задачи внутри компании и используя облако только для работы при пиковых нагрузках;
• повысить безопасность данных за счет хранения в облаке;
• ускорить развитие и внедрение новых технологий за счет использования облачных инструментов.

Окружающий интеллект

Окружающий интеллект — это технологии, которые встроены в нашу повседневную жизнь, вроде голосового помощника или умного освещения. Они сами анализируют поведение человека и откликаются на него. Вероятнее всего, в ближайшие годы таких технологий станет больше и бизнес во многом начнет полагаться на них.  

Преимущественно эта технология построена на трех основных составляющих

• Беспроводная связь с низким энергопотреблением — Bluetooth, Wi-Fi, 5G и другие.
• Безбатарейные датчики с фактически бесконечным сроком службы для отслеживания местоположения и состояния объекта.
• Энергосберегающая электроника, которая позволяет запускать датчики и использовать беспроводную сеть.

В долгосрочной перспективе такой подход позволит компаниям не только минимизировать слепые зоны своего бизнеса, но и сильно сэкономить. Недорогие в использовании датчики смогут отслеживать безопасность пищевых продуктов, сигнализировать, когда тот или иной предмет находится не на месте, оценивать условия хранения и многое другое. 

В медицине технологию уже используют для мониторинга состояния пациентов, а стартап Eleos Health, который специализируется на психическом здоровье, применяет окружающий интеллект для улучшения сеансов терапии. Их голосовой помощник Eleos незаметно собирает информацию во время сеансов, чтобы затем помочь терапевту в работе. 

Многофункциональные роботы

Речь о роботах, которые могут выполнять несколько задач одновременно и беспрепятственно переключаться между ними по мере необходимости. Более того, они могут научиться выполнять новые задачи, на которые их не программировали. Это как если бы ваш робот-пылесос не только пылесосил, но и вытирал пыль с полок, мыл окна и полировал журнальный столик. Многофункциональные роботы могут предложить компаниям относительно гибкое и экономически эффективное решение.

К 2030 году, по прогнозам Gartner, «80% людей будут ежедневно взаимодействовать с интеллектуальными роботами». Например, Amazon использует этих роботов на складах для выполнения разных задач — от сортировки товаров до упаковки. Также многофункциональные роботы могут помогать в здравоохранении — например, для доставки инструментов или дезинфекции помещений.

Защита от дезинформации

Коварство нейросетей состоит в том, что они часто генерируют ложную информацию с уверенным видом. В ближайшее время технологические гиганты будут бороться с этим, чтобы в будущем нейросети заслуживали нашего полного доверия. 

Новые технологии будут обнаруживать контент, созданный нейросетями, и проверять достоверность информации, распространяемой в СМИ и социальных сетях. А к 2028 году 50% компаний будут использовать услуги или решения безопасности для защиты от дезинформации (по сравнению с 5% сегодня).

Крупные технологические компании уже инвестируют в защиту от дезинформации. Например, Meta* обязала специально маркировать контент, созданный ИИ. Тем временем Google и Microsoft разрабатывают аналогичные алгоритмы. 

* Компания Meta признана в РФ экстремистской организацией и запрещена.

Энергоэффективные вычисления

Устойчивое развитие становится все более важным для компаний, поскольку цифровые инструменты и оборудование способствуют увеличению выбросов углекислого газа. Например, генеративный ИИ потребляет в 10 раз больше энергии, чем поиск в Google.

Энергоэффективные вычисления направлены на внедрение более устойчивых и менее энергозатратных технологий для снижения воздействия компании на окружающую среду. Эти альтернативы включают квантовые вычисления, нейроморфные вычисления и графические процессоры (GPU).

Gartner отмечает, что вскоре ведущим фактором новых разработок в большинстве IT-организаций станет их углеродный след. Это вдохновило Google на достижение рейтинга эффективности использования энергии (PUE) в 1,10, значительно превосходя средний показатель по отрасли в 1,67. Кроме того, Microsoft обязалась обеспечить свои центры обработки данных 100% возобновляемой энергией.

Национальный научно-вычислительный центр по энергетическим исследованиям Министерства энергетики США продемонстрировал, что кластеры с ускорением графического процессора могут добиться 5-кратного повышения энергоэффективности по сравнению с экземплярами, которые оснащены только процессором.

Неврологическое совершенствование

Суть этого тренда в улучшении наших когнитивных навыков с помощью технологий, способных считывать и расшифровывать активность мозга. Звучит жутковато, однако речь не о чтении мыслей или перепрограммировании сознания. Цель скорее состоит в том, чтобы повысить нашу способность сохранять и обрабатывать информацию или изучать новое. Это также способ лучше понять свои эмоции.

К 2030 году 60% ИТ-специалистов будут использовать технологии «мозг-машина», которые устанавливает прямую связь между мозгом и компьютером. Например, если HR-специалист будет проводить интервью с использованием мозго-машинного интерфейса, он сможет точно узнать, как кандидат себя чувствует, и даже помочь ему немного расслабиться.

Neuralink и Илон Маск стали пионерами в этой области благодаря разработке имплантатов, которые позволяют людям управлять устройствами своими мыслями.

Похоже, в будущем предстоит еще ближе подружиться с нейросетями и чаще использовать их для повседневных задач. А мы продолжим выпускать статьи на эту тему, чтобы ваша дружба с ними была продуктивнее.