08.09.21 13:57

Новости

Автор:

Администратор

3 темы, всплывающие в Gartner Hype Cycle новейших технологий в 2021 году

 Невзаимозаменяемые токены (NFT), цифровые люди и искусственный интеллект, основанный на физике, присоединяются к 25 технологическим профилям в Hype Cycle новых технологий Gartner.

Невзаимозаменяемые токены (NFT), цифровые люди и искусственный интеллект, основанный на физике, присоединяются к 25 технологическим профилям в Hype Cycle новых технологий Gartner.


Автор: Кейси Панетта

 

Ранее в этом году Christie's объявил о двух главных новостях аукционного дома: он будет принимать криптовалюту и предложит на продажу чисто цифровую работу, подкрепленную уникальным невзаимозаменяемым токеном (NFT).

 

Работа цифрового художника Бипла была продана более чем за 69 миллионов долларов. Это является частью совершенно нового средства монетизации и, возможно, целой новой цифровой экосистемы.

 

NFT – это уникальный цифровой актив на основе блокчейна, который связан с реальными активами, такими как цифровое искусство или музыка, и токенизированными физическими активами, такими как дома или автомобили. В случае искусства NFT проверяют происхождение, право собственности и доступ. NFT используют неизменяемые публичные блокчейны и, по состоянию на прошлый месяц их рыночная оценка превышала 300 миллионов долларов.

 

NFT также являются одним из дополнений к Gartner Hype Cycle для новых технологий 2021 года, где выделяются 25 прорывных технологий, которые окажут наиболее значительное влияние на бизнес и общество в течение следующих двух-десяти лет.

 

«Прорывные технологии появляются постоянно, бросая вызов даже самым инновационным организациям», - говорит Брайан Берк, вице-президент по исследованиям Gartner. «Ваше внимание к цифровой трансформации бизнеса означает, что вы должны ускорить изменения и преодолеть шумиху вокруг этих технологий».

 

Технологии этого года, отобранные с учетом их потенциальных трансформационных преимуществ и широкого потенциального воздействия, подпадают под три основные темы:

 

* Инженерное доверие

* Ускорение роста

* Изменение технологии моделирования

 

 

Тема 1: Инженерное доверие

 

Чтобы ИТ-команды могли эффективно руководить преобразованием бизнеса с использованием технологий, они должны разработать надежное бизнес-ядро. Доверие требует безопасности и надежности, но также должно основываться на повторяемых, проверенных, масштабируемых и инновационных методах работы. Эти методы создают устойчивое ядро и основу, позволяющую ИТ обеспечивать ценность бизнеса.

 

Например, центры управления инцидентами в режиме реального времени «как услуга» (as-a-service)повышают ситуационную осведомленность организаций за счет объединения информации из различных источников. Как правило, организация общественной безопасности использует еще несколько ручных способов интеграции баз данных, датчиков, видео и систем связи для центра управления чрезвычайными ситуациями.

 

 

Однако предложение «как услуга» упрощает работу центра управления в режиме реального времени. Первоначальный интерес возник в связи с созданием центров реального времени нового поколения для снижения преступности. Однако варианты использования расширились, и теперь они включают борьбу с лесными пожарами, стихийными бедствиями, а также специальные мероприятия и, что особенно важно, меры по борьбе с пандемией.

 

Основная проблема, связанная с этой технологией, заключается в необходимом объеме межведомственного сотрудничества. Все эти данные (т. е. базы данных, Интернет вещей, массовые уведомления, устройства считывания номерных знаков и отслеживание геолокации), как правило, принадлежат отдельным организациям. Тем не менее, центры управления инцидентами в режиме реального времени «как услуга» могут улучшить реагирование на чрезвычайные ситуации.

 

Другие технологии, которые попадают в корзину инженерного доверия, включают суверенное облако, гомоморфное шифрование и структуру данных.

 

Тема 2: Ускорение роста

 

Имея надежное ядро бизнеса, вы, как ИТ-руководители и ИТ-директора, должны сосредоточиться на инициативах, которые стимулируют рост организации. Это означает балансирование технологического риска с бизнес-риском и обеспечение того, чтобы цели организационного роста были краткосрочными и достижимыми.

 

Рассмотрим цифровых людей, которые представляют собой цифровых двойников. Эта технология открывает возможности для лицензированных лиц, которые обеспечивают новые источники дохода. Они могут появляться в виде аватаров, человекоподобных роботов или разговорных пользовательских интерфейсов, таких как чат-боты или умные колонки. Эти интерактивные представления, управляемые искусственным интеллектом, кажутся человеческими и ведут себя «по-человечески», поддерживаемые рядом технологий, включая диалоговый пользовательский интерфейс, трехмерную компьютерную графику (CGI) и автономную анимацию 3D в реальном времени.

 

Существует множество примеров использования технологий по разработке человекоподобных роботов в обучении персонала, коммуникациях, медицинском обслуживании и обслуживании клиентов. COVID-19 расширил технологический потенциал, чтобы обеспечить возможность бесконтактного взаимодействия, борьбы с социальной изоляцией и оказания помощи пожилым людям. Цифровые люди появлялись в художественных фильмах, выступали на конференциях и оказывали влияние на бренд. Социальные препятствия и этические проблемы, в дополнение к незрелым технологиям, создают проблемы для цифровых людей, но потенциал влияния на бизнес подталкивает некоторые организации к использованию этой технологии.

 

Другие новые технологии, которые подпадают под ускоряющийся рост, включают в себя мульти-опыт, отраслевое облако и квантовое машинное обучение.

 

Тема 3: Изменение технологии моделирования

 

Перемены всегда разрушительны. Ключ в том, чтобы распознать разрушение и использовать технологии для создания сдвига и наведения порядка в том, что в противном случае может стать хаосом. Вы должны предвидеть изменения и влиять на них, чтобы снизить риск.

 

Например, искусственный интеллект, основанный на физике (PIAI), может создавать физически и научно обоснованные модели ИИ. PIAI вызвал особый интерес как более эффективный вариант моделирования сложных систем, таких как проблемы климата и окружающей среды, которые сложно моделировать с учетом их масштаба.

 

Традиционные цифровые модели искусственного интеллекта обладают ограниченной адаптивностью, поскольку они не могут обобщать данные, выходящие за рамки тех, на которых они были обучены. PIAI создает более надежное представление контекста и физического продукта. COVID-19 подчеркнул уязвимость бизнес-моделей, которые являются слишком хрупкими. PIAI создает более гибкое представление контекста и условий, в которых работают системы, позволяя разработчикам создавать более адаптивные системы. Он также может создавать более надежные и адаптируемые системы бизнес-моделирования для более широкого спектра сценариев.

 

К другим развивающимся технологиям в этой области относятся составные приложения, составные сети и инженерия влияния.

 

Ссылка на источник