Новые технологии оказывают огромное влияние на будущее бизнес-моделей и большое влияние на отрасли. Какие технологии разрушат существующие бизнес-модели в будущем? Можем ли мы предсказать их влияние? И какие технологические тренды будут иметь влияние в этом году и в ближайшие годы?
Оглядываясь на прошлый год, мы видим много новых инноваций на рынке технологий - Интернет вещей, BigData, машинное обучение, искусственный интеллект. Для многих компаний цифровая трансформация была темой номер один - они работали над ней в предыдущие годы или начали концентрироваться на ней в прошлом году. Основная тема этого года выходит за рамки оцифровки. Компании думают о том, как использовать новейшие новости технологий для радикального обновления своих бизнес-моделей, автоматизации и оцифровки процессов, подготовки данных из различных источников и использования их для автоматизации принятия решений, прогнозирования будущего и лучшего понимания клиентов, а также использования искусственного интеллекта и новые типы интерфейсов для связи с технологией, сотрудниками и клиентами.
Компании по прокату видео - хороший и известный пример компаний, которые не выдержали давления прорывных технологий. Когда появились новые цифровые медиа, видеомагазины не смогли оптимизировать свою бизнес-модель и вскоре были заменены онлайн-плеерами, такими как Netfix.
В то же время в этом году мы можем ожидать значительного давления для сокращения эксплуатационных расходов, повышения эффективности и сокращения времени, необходимого для вывода на рынок всего предприятия. Именно по этой причине компании будут искать более эффективные ИТ-ресурсы и использовать облачные решения, решения для серверов и NoOps (полностью автоматизированные решения без необходимости в собственной ИТ-команде), чтобы обеспечить непрерывную разработку и интеграцию и снизить эксплуатационные расходы. Конечно, кибербезопасность останется ключевым вопросом.
Некоторые компании уже начали внедрять новости технологий и искусственный интеллект в своей среде. Однако большинство из них начали внедрять на уровне 1 - так называемые системы на основе правил. Те, кто пошел дальше и начали внедрять более продвинутый уровень искусственного интеллекта, обнаружили, что более высокий уровень требует совершенно другой операционной модели и постоянного ухода. Это одна из причин, по которой большинство компаний используют и будут продолжать использовать искусственный интеллект в облачном решении, поскольку эта модель позволяет им разделить расходы на непрерывное обучение и работу системы. В результате этого и технологических достижений компании могут в полной мере использовать потенциал искусственного интеллекта для использования данных для принятия решений и понимания ключевых деловых и бизнес-процессов в этом году.
Но если компании действительно хотят стать компаниями, занимающимися искусственным интеллектом, им необходимо переосмыслить, как люди и машины взаимодействуют на рабочем месте. Директорам также следует рассмотреть вопрос о систематическом внедрении машинного обучения и других когнитивных инструментов во всех основных бизнес-процессах для поддержки принятия решений на основе данных. Точно так же искусственный интеллект может повлиять на новые предложения и бизнес-модели. Это не маленький шаг, но, поскольку технологии искусственного интеллекта постепенно стандартизируются в разных отраслях, преобразование в организацию искусственного интеллекта будет означать больше, чем просто стратегия успеха.
Связь является ключевым аспектом большинства новости технологий и онлайн-цифровых услуг. Массовое расширение облачных сервисов, производство цифрового видео высокой четкости (видео 4k) и облачная синхронизация, а также новые приложения для поисковых систем, требующие быстрого подключения и низкой задержки, и почти экспоненциальный рост пользователей цифровой платформы, передают данные и пропускная способность увеличивается с каждым годом. Цифровые преобразования с помощью зависящих от данных технологий и сетей, таких как когнитивные технологии, Интернет вещей, блокчейн и расширенная аналитика, послужат стимулом для расширенного подключения. Мы можем ожидать полного использования Интернета вещей только в этом году с запуском сетей 5G. Сети 5G обеспечивают более высокую скорость передачи данных и меньшую задержку. К 2020 году в сетях следующего поколения появятся 51 оператор мобильной связи. В течение следующих 18-24 месяцев мы ожидаем увеличения числа компаний, ищущих возможности для использования передовых возможностей подключения для улучшения своих продуктов, услуг и бизнес-архитектуры.
Разработка компьютерных интерфейсов тесно связана с поддерживающими технологиями. Старые из нас наверняка помнят появление перфокарт, клавиатур или клавиш, еще одна революция произошла с графическими адаптерами, а затем в 1984 году, когда Apple представила первую клавиатуру и мышь для Apple Macintosh. Сенсорные экраны были значительно расширены, главным образом, благодаря мобильным телефонам. То, как вы общаетесь с компьютерами, остается прежним - с помощью команд. Сегодня, используя искусственный интеллект и Интернет вещей, у нас есть новый тип пользовательского интерфейса - текстовый и словесный - который мы можем комбинировать с инструкциями, данными жестами или движениями головы. Интеллектуальный интерфейс сочетает в себе новейшие методы проектирования, ориентированного на человека (HCD), с самыми передовыми технологиями, такими как компьютерное зрение, голосовые приложения для чата.
Разработки в моделях архитектуры приложений отвечают на запросы и ищут способы максимизировать гибкость. Исторически архитектура приложений развивалась от автономных настольных приложений до массовых распределенных приложений на нескольких серверах. С точки зрения жизненного цикла разработки программного обеспечения такая модель требует управления сервером и того, кто будет развертывать пакеты программного обеспечения на отдельных серверах. Основная цель DevOps - объединить разработку и процесс внедрения нового программного обеспечения, упростить и автоматизировать его, а также ускорить его. Существующая концепция DevOps постепенно заменяется концепцией решений без серверов и NoOps. Однако это не означает, что нам не понадобятся ИТ-операции или серверы. Это и останется в фоновом режиме, включая общий трафик сервера, но все будет «спрятано» для разработки приложений. Идеальная ситуация, когда разработчик заботится только о коде, а не о том, где и как он будет работать.
Глядя на эволюцию технологий за последнее десятилетие, можно ожидать, что интеллектуальные интерфейсы обеспечат более быстрые способы сбора информации и ввода команд, чем с помощью мыши и клавиатуры. Без сомнения, голосовые помощники будут первым шагом, но мы также сможем проанализировать человеческий мозг и то, как он работает, с помощью датчиков и автоматической записи и реализации мыслей. Все это связано с развитием искусственного интеллекта, который постепенно превратится в супер-искусственный интеллект, где машины смогут выполнять задачи во всех областях лучше, чем самые умные люди. Алгоритм искусственного интеллекта будет реализован в облаке, а алгоритмы машинного обучения будут использовать огромное количество данных для процесса обучения.
Все будет поддерживаться быстрыми процессорами в бионических мобильных устройствах, квантовыми компьютерами и сетевым подключением 5G, а также беспроводными сетями следующего поколения с низким энергопотреблением. Также будут разработаны аккумуляторы небольшого размера с высокой емкостью и высокой скоростью зарядки.
