Nowinki ze świata technologii na 2024 rok… a nawet dalej. Wyznacz kierunek transformacji cyfrowej w Twojej firmie

AI, Biznes, Technologia
Sławomir Wnuk
Latest posts by Sławomir Wnuk (see all)

Rozważasz cyfryzację swojego biznesu w nowym roku?

Sprawdź, jakie trendy ukształtują rynek oprogramowania w kolejnych miesiącach. Analitycy rynku z instytutu Gartnera wskazują na cztery obszary…

Nowinki technologiczne na 2024 rok a nawet dalej…

Według specjalistów z instytutu Gartnera technologia realizuje dziś cztery podstawowe cele i zgodnie z tym daje się zaklasyfikować w następujących kategoriach:

  • Rewolucja produktywności
  • Inteligentny świat
  • Priorytet na prywatność i przejrzystość
  • Wsparcie krytyczne

Wykształcenie oraz upowszechnienie poszczególnych rozwiązań przewidywane jest w okresie od 2024 do 2032 roku. Oznacza to, że na zaadresowanie niektórych trendów zostało nam od kilku miesięcy do zaledwie 8 lat. Jedna z najpilniejszych innowacji to oczywiście generatywna sztuczna inteligencja.

Warto jednak zwrócić uwagę, także na inne trendy. Zaplanowanie ich wdrożenia a przynajmniej zaadresowanie problemu w kolejnych miesiącach – daje ogromną przewagę konkurencyjną.

W świecie, w którym wiele firm nadrabia jeszcze innowację opartą na cyfryzacji dokumentów, możesz się bardzo łatwo wyróżnić.

Warto przy tym zwrócić uwagę także na skalę zaobserwowanych na rynku trendów. Gartner prognozuje, że natężenie konkretnej technologii może być: niskie, średnie, wysokie lub bardzo wysokie. Możesz się tym kierować zarządzając zmianą w Twojej organizacji.

nowinki technologiczne 2024 gartner
Źródło: Gartner

1.     Rewolucja produktywności

Pierwsze zjawisko, które polecam Twojej uwadze to to „rewolucja produktywności”.

Do niniejszej kategorii zaliczono aż 8 typów nowoczesnej technologii.

Według Gartnera najpilniejszy trend, który należy zaadresować w przeciągu maksymalnie jednego roku, to zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji.

Następne w kolejności znalazły się:

  • Technologia asystentów wirtualnych – nowa generacja asystentów AI zasilanych przez duże modele językowe (LLMs)
  • Inteligentne aplikacje – aplikacje, które wykorzystują jedną lub więcej technik sztucznej inteligencji i działają na podstawie zewnętrznych, alternatywnych źródeł danych.
  • Kompresja modelu uczenia maszynowego – zestaw technik, które zmniejszają rozmiar wytrenowanej sieci neuronowej w celu jej wdrożenia na małych urządzeniach lub zwiększenia wydajności systemu centralnego.
  • Autonomiczne bezzałogowe statki powietrzne (UAV) – autonomiczne maszyny latające, używane np. do inspekcji zasobów lub dostarczania małych paczek.
  • Dane syntetyczne – dane generowane w sztuczny sposób, a nie zbierane na skutek prawdziwych wydarzeń.
  • Vision transformers for computer vision (ViTs) – sieci neuronowe, które obliczają relacje między pikselami w celu poprawy klasyfikacji obrazów, detekcji obiektów i generowania nowych obrazów.
  • Self-supervised learning – podejście do uczenia maszynowego, w którym nowe informacje powstają bez nadzoru człowieka ani konieczności wprowadzania danych historycznych.

2.     Inteligentny świat

Inteligentny świat to trend przyszłości. Dosłownie. Gartner nie rozpoznał na tę chwilę technologii, która byłaby na tyle rozwinięta by skutecznie wdrożyć ja w tym lub maksymalnie kolejnym roku.

W perspektywie 2 do 8 lat zapowiadane są następujące rozwiązania:

  • Cyfrowe bliźniaki (digital twins) – wirtualne repliki aktywów, procesów, osób, systemów czy organizacji.
  • Multimodal User Interface – odnosi się do systemów, w których interakcje użytkownika i maszyny mogą występować jednocześnie.
  • Smart spaces – fizyczne przestrzenie i środowiska, w których ludzie współdziałają z technologią w coraz bardziej połączonych, skoordynowanych i inteligentnych ekosystemach. Smart spaces wykorzystują technologie, takie jak Internet rzeczy (IoT) i sztuczna inteligencja, aby usprawnić funkcjonowanie budynków i ułatwić życie ich mieszkańcom lub użytkownikom.
  • AI avatars – wirtualne persony stworzone przy użyciu generowanej komputerowo grafiki oraz technik sztucznej inteligencji.
  • Obliczenia przestrzenne (spatial computing) – technologia, która integruje interakcje człowieka z komputerem w rzeczywistym środowisku przestrzennym. Wykorzystuje sensory, sztuczną inteligencję i technologie komputerowe do analizy i interpretacji danych z otaczającego środowiska. Dzięki obliczeniom przestrzennym możliwe jest tworzenie interaktywnych doświadczeń w wirtualnej rzeczywistości, rozszerzonej rzeczywistości oraz innych środowiskach cyfrowych.

3.     Prywatność i przejrzystość

Twórcy technologii stawiali na prywatność i przejrzystość proponowanych rozwiązań w zasadzie od zawsze. Gdyby nie to, nie mielibyśmy dziś oprogramowania Open Source czy zabezpieczeń systemów dostępnych w Cloud.

Analitycy z instytutu Gartnera nie doszukali się jednak nowych rozwiązań z tej kategorii gotowych na teraz. Wskazują natomiast na kilka trendów, które tuż za rogiem.

  • Human-centered AI (HCAI) – powszechna zasada w projektowaniu i korzystaniu ze sztucznej inteligencji, która zakłada, iż AI powinna ciągle korzystać z ludzkiego wkładu.
  • Odpowiedzialna sztuczna inteligencja (Responsible AI) – ogólny termin dotyczący podejmowania właściwych i etycznych decyzji biznesowych, w sytuacji wdrożenia i zastosowania sztucznej inteligencji.
  • Privacy-enhancing technologies – zestaw narzędzi, technik i rozwiązań mających na celu zwiększenie ochrony prywatności użytkowników w środowisku online. PETs pomagają chronić dane osobowe przed nieuprawnionym dostępem, analizą czy wykorzystaniem. Przykłady PETs to m.in. przeglądarki internetowe z wbudowanymi blokerami śledzenia, sieci VPN, kryptografia end-to-end, anonimizacja danych czy narzędzia do zarządzania zgodnością z przepisami dotyczącymi prywatności.
  • Tożsamość zdecentralizowana (DCI) – koncepcja, która umożliwia jednostkom kontrolowanie i zarządzanie danymi osobowymi za pomocą technologii blockchain. DCI eliminuje potrzebę polegania na centralnych instytucjach do weryfikacji tożsamości. Rozwiązanie ma potencjał zmienić sposób, w jaki ludzie zarządzają swoimi danymi w świecie cyfrowym, zapewniając większą prywatność i bezpieczeństwo.
  • Analityka behawioralna – odnosi się do monitorowania interakcji użytkownika z chronioną usługą w celu odróżniania zaufanych użytkowników od trolli, oszustów czy botów.

4.     Wsparcie krytyczne

Najbogatsza sekcja analizowanego wykresu Gartnera to kategoria dotycząca technologii na rzecz wsparcia biznesu w jego krytycznych obszarach. W niniejszym obszarze wskazuje się na jedną bardzo aktualną na teraz technologiię: knowledge grapghs, czyli narzędzie do organizacji informacji w sposób zrozumiały dla komputerów.

Knowledge graph jest wykorzystywany m.in. przez wyszukiwarki internetowe do dostarczania bardziej precyzyjnych i bogatszych wyników wyszukiwania. Dzięki niemu można tworzyć bardziej zaawansowane systemy rekomendacyjne, analizować zależności między danymi oraz wspierać procesy decyzyjne oparte na wiedzy.

Poza tym w perspektywie kolejnych lat rynek nasycą rozwiązania:

  • AI chips – rodzaj układu scalonego, który przyspiesza wykonywanie operacji związanych z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją, zoptymalizowanego do przetwarzania sieci neuronowych.
  • LEO satellite mega-constellations – satelity krążące na niskiej orbicie okołoziemskiej, zazwyczaj na wysokości poniżej 2000 km nad powierzchnią Ziemi. Mega-konstelacje LEO to ogromne grupy setek lub nawet tysięcy satelitów, które współpracują ze sobą w celu zapewnienia globalnego dostępu do usług komunikacyjnych, obserwacji Ziemi, internetu satelitarnego itp. Takie mega-konstelacje są budowane przez firmy takie jak SpaceX (Starlink), OneWeb, Amazon (Project Kuiper) i inne. Ich celem jest zapewnienie szybkiego i nieprzerwanego dostępu do szerokopasmowego Internetu na całym świecie, zwłaszcza w obszarach, gdzie tradycyjne infrastruktury nie są dostępne.
  • Blockchain – rodzaj zdecentralizowanej bazy danych, w której dane są przechowywane połączonych ze sobą w blokach. Każdy blok zawiera informacje o transakcjach oraz unikalny identyfikator, a cała sieć blockchain jest chroniona przed fałszerstwem dzięki zastosowaniu algorytmów kryptograficznych. Blockchain jest wykorzystywany głównie do transakcji finansowych, takich jak kryptowaluty, ale ma również zastosowanie w innych dziedzinach, takich jak logistyka, ochrona danych czy zarządzanie łańcuchem dostaw.
  • Hyper Edge computing. Edge computing to model obliczeniowy, w którym przetwarzanie danych odbywa się bliżej urządzeń końcowych lub „krawędzi” sieci, zamiast w chmurze zdalnej. Hyper Edge computing to rozwinięta forma tego modelu, która jeszcze bardziej zwiększa wydajność i szybkość przetwarzania danych poprzez lokalne zasoby obliczeniowe. Dzięki temu możliwe jest szybsze reagowanie na dane generowane przez urządzenia IoT (Internet of Things) oraz redukcja opóźnień w transmisji danych do centralnych serwerów.
  • Private 5G – odnosi się do prywatnych sieci 5G, które powstają w celu zapewnienia szybkiego i niezawodnego połączenia internetowego dla urządzeń i systemów w danej organizacji. Takie rozwiązanie może być szczególnie przydatne w przypadku zakładów produkcyjnych, centrów logistycznych czy innych miejsc wymagających wysokiej wydajności sieci bez konieczności korzystania z publicznych operatorów telekomunikacyjnych.
  • Neuromorphic computing – rodzaj obliczeń inspirowanych architekturą i funkcjonowaniem ludzkiego mózgu. W przeciwieństwie do tradycyjnych komputerów, które działają na zasadzie binarnej logiki, neuromorficzne komputery starają się naśladować złożone połączenia neuronów i synaps w mózgu. Dzięki temu są one zdolne do wykonywania zadań wymagających dużej ilości równoległych obliczeń oraz adaptacji do zmieniającego się środowiska. Neuromorficzne obliczenia są szeroko badane w dziedzinie sztucznej inteligencji i mogą znaleźć zastosowanie w rozmaitych dziedzinach, takich jak robotyka, analiza danych czy systemy autonomiczne.
  • Tokenizacja – proces dzielenia tekstu na mniejsze jednostki, takie jak słowa, zdania lub symbole. W kontekście przetwarzania języka naturalnego, tokenizacja polega na konwersji długiego ciągu tekstu na pojedyncze tokeny, które są podstawowymi jednostkami analizy.
  • Web 3.0 – to koncepcja Internetu, która zakłada rozwinięcie obecnego Web 2.0 poprzez dodanie nowych technologii i funkcji. Web 3.0 ma na celu stworzenie bardziej inteligentnego, spersonalizowanego i interaktywnego środowiska online. W przeciwieństwie do Webu 2.0, który skupia się głównie na treściach generowanych przez użytkowników, Web 3.0 ma wykorzystywać sztuczną inteligencję, big data oraz technologie semantyczne do lepszego zrozumienia potrzeb użytkowników i dostarczania im bardziej spersonalizowanych treści i usług. Ostatecznym celem Webu 3.0 jest stworzenie Internetu, który będzie w stanie samodzielnie uczyć się i dostosowywać do potrzeb użytkowników.
  • Skalowalne bazy wektorowe – rodzaj bazy danych, która przechowuje dane w postaci wektorowej, co oznacza, że dane są reprezentowane za pomocą wartości numerycznych i wektorów. Są one zaprojektowane w taki sposób, aby umożliwiać efektywne przechowywanie i zarządzanie dużymi ilościami danych, które mogą być łatwo rozszerzane w miarę wzrostu potrzeb. Dzięki swojej skalowalności bazy danych wektorowych mogą obsługiwać duże zbiory danych i zapewniać szybki dostęp do informacji. Są często wykorzystywane w dziedzinach takich jak analiza danych, GIS (Systemy Informacji Geograficznej) czy przetwarzanie obrazów.
  • Procesory kwantowe – rodzaj procesorów, które wykorzystują zasady mechaniki kwantowej do wykonywania obliczeń. W przeciwieństwie do klasycznych komputerów, które używają bitów do reprezentowania informacji jako 0 lub 1, procesory kwantowe wykorzystują qubity, które mogą być w stanie 0, 1 lub superpozycji obu stanów jednocześnie. Dzięki temu potrafią przetwarzać ogromne ilości danych równocześnie i rozwiązywać problemy, które są poza zdolnościami klasycznych komputerów. Procesory kwantowe mają ogromny potencjał w dziedzinach takich jak kryptografia, optymalizacja problemów kombinatorycznych czy symulacje molekularne.

Podsumowanie

Podsumowując, analiza trendów technologicznych na 2024 rok i dalej, wyraźnie wskazuje na konieczność adaptacji do zmieniającego się otoczenia cyfrowego. Wyznaczenie kierunku transformacji cyfrowej w Twojej firmie staje się nie tylko opcją, ale wręcz koniecznością, jeśli chcesz sprostać oczekiwaniom klientów.

Technologie, takie jak generatywna sztuczna inteligencja, powoli stają się powszechne. Ich wdrożenie może nie tylko zwiększyć efektywność, ale także zapewnić lepsze relacje z klientami i podnieść jakość świadczonych usług.

Działając zgodnie z opisanymi powyżej trendami, możesz budować solidną podstawę dla biznesu przyszłości, pozostając krok przed konkurencją.

Przełomowe innowacje w dziedzinie technologii już tutaj są – pytanie brzmi, czy Twoja firma jest już gotowa na transformację cyfrową?

Umów konsultację z ekspertem wdrożeniowym eVolpe

Wybierz dogodny dla siebie termin.

Sławomir Wnuk
Latest posts by Sławomir Wnuk (see all)

Powiązane artykuły

Scroll to Top