Napovedi za leto 2017
Konec starega in začetek novega leta je že tradicionalno priložnost, da se zazremo v prihodnost in predvsem nastavimo strategijo za nova vlaganja in nadaljnji razvoj. Vse to počnemo zato, da bi ohranili pravo pot in po možnosti našli še kak dodaten element za doseganje večje konkurenčnosti na trgu. V pomoč so nam napovedi, ki jih v tem obdobju opravijo ugledni strokovnjaki analitskih družb, kot sta Gartner in IDC.
povedi in projekcije analitskih družb poznamo že vrsto let, tako da si je najbrž doslej že vsakdo ustvaril o njih svoje mnenje. Napovedi so še vedno zgolj kvalificirana ugibanja, toda dejstvo je, da temeljijo na konkretnih raziskavah trga in natančnem spremljanju dogajanja v računalniški industriji ter širše v celotnem gospodarstvu oziroma potrošniškem okolju.
Ne glede na to, ali jim verjamemo ali ne, predstavljajo zanimivo branje, nedvomno pa tudi dober temelj za razmislek. Dolgoročno gledano se ne nazadnje velika večina napovedi dejansko udejanji, zgodnje ali taktično prilagajanje trendom pa je že marsikomu prineslo konkretne koristi in smernice, kam vlagati trud in sredstva.
Prihod umetne inteligence
Če bi morali izmed vseh napovedi izluščiti le eno, bi za leto 2017 lahko zapisali, da bo nedvomno leto umetne inteligence. V Gartnerju ocenjujejo, da gre za tehnologijo, ki je sicer šele na začetkih, a prinaša obilico koristi na zelo različnih področjih rabe.
Algoritmi za strojno učenje in umetno inteligenco postajajo vedno bolj navzoč in nepogrešljiv sestavni del nove generacije aplikacij, zanimivo pa je, da jih pogosto vključujejo tudi v obstoječe aplikacije, praviloma kot dodatek za boljšo analizo podatkov in kot pripomoček za odločanje in avtomatizacijo v realnem času.
Ključne tehnologije, ki jih velja spremljati v naslednjih letih.
Algoritmi s področja umetne inteligence so tako rekoč nepogrešljiv pripomoček pri upravljanju kopice podatkov, ki jih zajemamo z napravami IoT (internetne stvari). Obenem so filter za analizo vzorcev dogajanja oziroma obnašanja, pa naj gre za navade kupcev, uspešnost pri proizvodnji ali pravočasnost izvajanja storitev. Umetno inteligenco vse pogosteje srečujemo na področjih, na katera morda sprva ne bi pomislili, na primer na področju varnosti.
Analitiki menijo, da bi vsakdo moral začeti z raziskovanjem priložnosti, kje bi lahko strojno učenje implementirali v lastnem poslovnem okolju. Predvsem za lažje pridobivanje ključnih informacij iz vse večje množice podatkov, pa tudi hitrejšega reakcijskega časa na dogodke. Najuspešnejši pa bodo znali na podlagi teh dogodkov zaznavati trende, preden pridejo do vrhunca, napovedati dogodke, preden se zgodijo, in s tem bolje razporejati sredstva in dejavnosti.
Novi načini komunikacije in digitalni dvojčki
Naslednje področje, ki na prvi pogled morda ne sodi najbolj v poslovno okolje, a ni tako, je področje navidezne, še bolj pa povečane resničnosti. Predvsem povezovanje resničnega okolja, obogatenega z elementi in gradniki, generiranega ob pomoči računalniških sistemov, utegne v marsikateri dejavnosti močno spremeniti način dela.
Umetna inteligenca nas bo pripeljala do avtonomnih pametnih naprav.
Sem bi lahko šteli področje vzdrževanja, logistike, proizvodnje, pa tudi prodaje in medicine. Če elemente povečane resničnosti povežemo še s tehnologijami računalniškega vida in umetne inteligence, so pred podjetji priložnosti, o katerih smo v preteklosti lahko le sanjali. Sistemi, ki samodejno analizirajo okolico, grafično ponujajo in prikazujejo rezultate, nasvete, modifikacije, opozarjajo na napake, podrobnosti in podobno, odpirajo nove možnosti razvoja in implementacije tehnologije, o katerih doslej ni bilo govora.
Toda povečana resničnost ne bo zanimiva samo za vertikalne rešitve, ekspertne sisteme, temveč tudi kot način za doseganje novega načina komunikacije z oddaljenimi uporabniki, kupci, zaposlenimi, partnerji. V Gartnerju menijo, da bo ta tehnologija v obdobju 2020–2025 korenito spremenila načine komunikacije. Vstopamo pa v pripravljalno obdobje, preden se bo nova revolucija začela v polnem razmahu.
Rast na tem področju bo v naslednjih letih skokovita – od 1,4 milijona izdelkov v letošnjem letu bomo poskočili na 40 milijonov prodanih izdelkov leta 2020. Četrtina teh izdelkov bo uporabljena v poslovnem okolju, največ na področju vzdrževanja in storitev. Na tem področju analitiki pričakujejo 30 % skok učinkovitosti v primeru uporabe izdelkov povečane resničnosti.
Eden od zanimivih konceptov, ki jih ponuja Gartner, je koncept digitalnih dvojčkov (digital twins). Pod tem okriljem je nabor zgoraj naštetih tehnologij IoT, umetne inteligence in predvsem navidezne resničnosti, kjer v digitalnem okolju zgradimo ustreznik resničnega sistema, denimo kemične tovarne, in v njem preizkušamo spremembe parametrov delovanja, lahko celo na resničnih, zgodovinskih podatkih, zato da prek simulacije v digitalnem okolju odkrivamo napake, šibke točke, priložnosti za izboljšave. To je tudi način, kako doseči nenehen tok izboljšav, s tem pa tudi večjo učinkovitost, storilnost, konkurenčnost.
Naslednja generacija poslovnih aplikacij
Prihodnost nam ne prinaša le novih vrst izdelkov, temveč korenite spremembe v poslovnih aplikacijah, kot jih pojmujemo danes. Prav njihova struktura in način medsebojnega povezovanja bosta doživela veliko spremembo. Dosedanja trislojna programska arhitektura je tako rekoč preteklost. Vse bolj se uporabljajo mrežasto (mesh) povezane aplikacije, ki jih sestavljajo tako imenovane mikrostoritve (microservices), preprosto gradniki, ki se povezujejo z drugimi v kompleksnejše aplikacije. Tako povezovanje med drugim omogoča povsem nov način stopnjevane nadgradljivosti, kjer za povečavo zmogljivosti preprosto, celo samodejno povečamo število instanc posameznega gradnika.
Digitalni dvojčki bodo omogočili cenejše in učinkovitejše testiranje kompleksnih sistemov.
Sem sodi tudi koncept univerzalne povezljivosti prek vmesnikov API, kjer mikrostoritve uporabljajo druge storitve nekje drugje v oblaku, obenem pa svoje storitve ponujajo drugim. Tu bo velik izziv obvladovanje take mrežaste strukture, ki bo zelo dinamična.
Zanimiva je napoved, da bodo v naslednjih desetih letih praktično vse poslovne aplikacije uporabljale vsaj določeno stopnjo umetne inteligence. Ne samo glede dela s podatki, temveč tudi pametnega povezovanja z drugimi, iskanja manjkajočih storitev in tako naprej. Inteligentne aplikacije so trend, ki se bo izrazito razvijal naslednjih 20 let. Vzporedno s tem se bo povečevalo število aplikacij, ki so na voljo zgolj kot storitev. Pogosto tudi z že pripravljenimi podatki, ki bodo poslovno vredni še več kot same aplikacije.
Zelo zanimiva pa je naslednja napoved: do leta 2019 bo okoli 20 % podjetij opustilo svoje mobilne aplikacije. Vse več strokovnjakov ugotavlja, da razvoj namenskih aplikacij za posamezno mobilno platformo predstavlja predvsem stroške in zelo malo dodane vrednosti. Prihodnost je menda v mobilnih spletnih storitvah. Nekaj, kar smo že poizkusili, pa so tedaj namenske aplikacije zmagale. Bo drugič uspelo?
Poslovna analitika in odločanje na temelju umetne inteligence
Področje, na katerem že danes vidimo prve sadove algoritmov strojnega učenja, je poslovna analitika. Umetna inteligenca tu rabi predvsem kot sredstvo za boljše napovedovanje in načrtovanje. Napovedi postajajo točnejše zaradi rabe vse večjega nabora podatkov, zbranih iz najrazličnejših virov.
Zaradi tega se vedno bolj uveljavlja nova družina znanj, ki so osredotočena na izbiro, pripravo in upravljanje tokov teh podatkov. Analitiki pa opozarjajo, da je to silno zapleteno delo, ki ga bo najbrž razmeroma hitro prevzela v roke umetna inteligenca in sama izbirala vire podatkov, da bo prišla do želenih ugotovitev ali pa novih spoznanj za strojno učenje.
Malo za šalo, precej pa zares se uveljavlja rek, da se bo poslovna analitika s temeljem na umetni inteligenci razvijala s hitrostjo podatkov, ne pa s hitrostjo razvoja kode. Informacije so pravzaprav nova koda, računalniki pa bodo na podlagi teh spoznanj pogosto producirali rezultate, ki jih snovalci niso izrazito zahtevali ali predvideli. Poenostavljeno bi lahko rekli, da bodo programi sami pisali programe na podlagi poznavanja značilnosti podatkov.
Gartner meni, da morajo zaradi tega podjetja preusmeriti svoje naložbe v rešitve, ki omogočajo analitiko v realnem času, kjer se odločitve dogajajo v trenutkih, ne pa minutah, urah, dnevih. Rast na tem področju bo do leta 2020 trikrat hitrejša kot na drugih področjih poslovne analitike, poročanja in odločanja.
Povečana varnost
Živimo v časih, ko nam hekerji že vsak dan dokazujejo, da so domala vsi sistemi ranljivi, vse večja zapletenost pa zagotovo ne koristi izboljšanju varnosti. Podjetja bodo morala zato ubrati nove poti za doseganje večje varnosti. Po eni strani bomo tudi na tem področju srečali vse več algoritmov umetne inteligence, ki bodo skrbeli zlasti za preventivo, detekcijo novih vrst napadov in samodejno opravljanje potrebnih sprememb varovanega okolja.
Pametne pomočnice so šele začetek revolucije pogovornih računalniških sistemov.
Še več varnosti bo treba vpeljati v razvoj novih aplikacij, tako na ravni vmesnikov API, razmejevanja sistemov v različne varnostne cone in uporabo orodij za analizo načinov rabe programske opreme.
Analitiki zlasti zaradi zahtev po večji varnosti napovedujejo svetlo prihodnost tehnologiji Blockchain, nekakšni digitalni kontni knjigi, ki je distribuirana, šifrirana in lahko preverljiva, kar zadeva avtentičnost podatkov. Zaradi takega koncepta ne more biti predmet vdora, kraje in poneverbe podatkov, saj preostali členi verige v omrežju take poizkuse zlahka identificirajo.
Tehnologija Blockchain je zaslovela z digitalno valuto Bitcoin, vendar je njena uporabnost še precej večja. Če jo danes že precej uporabljajo v finančnem sektorju, utegne postati čez čas osnova tudi za druge vrste prenosov podatkov med poslovnimi subjekti in posamezniki. Do leta 2022 naj bi letno poslovanje s to tehnologijo preseglo vrednost 10 milijard dolarjev.
Svet Internetnih Stvari (IoT)
V naslednjem obdobju lahko pričakujemo, da bodo naprave IoT postale samoumevna infrastruktura, s katero bomo po ocenah analitikov do leta 2022 prihranili okoli bilijon dolarjev pri zmanjšanju različnih stroškov. Večina je povezanih s varčevanjem porabe energije in krajšanjem postopkov. Toda analitiki menijo, da je sama postavitev naprav IoT v resnici lažji del naloge. Njihova integracija, povezovanje v procese in upravljanje pa so še naprej velik izziv.
V nasprotju s pričakovanju javnosti pa izdelki IoT ne bodo bistveno povečali porabe pomnilniškega prostora. Gartner ocenjuje, da se bo v obdobju med letoma 2018 in 2020 potreba po pomnilniškem prostoru iz tega naslova povečala le za kake 3 %. Na prvi pogled se zdi kontradiktorna trditev, saj naprave IoT generirajo čedalje večjo količino podatkov.
Toda razumeti moramo naravo teh podatkov. Večina (tipično meritve) ima zgolj časovno omejeno veljavo in korist, po obdelavi jih lahko zavržemo, ohranimo pa le agregate, ki nam predstavljajo trajno vrednost, ti pa porabijo bistveno manj prostora. Ne smemo torej nasedati navedbam izdelovalcev pomnilniških sistemov, ki nam hitijo dopovedovati, da bomo vse izmerjeno morali hraniti dlje časa.
Nova vrsta naprav za nove potrošniške izkušnje
Do leta 2020 naj bi uporabljali že okoli 30 % naprav, ki ne bodo imele zaslona. Interakcija bo pretežno prek govorne komunikacije. Seveda je v ozadju kompleksen sistem umetne inteligence, tehnologije prepoznavanja govora, do povezanosti v najrazličnejše spletne storitve. V poslovnih okoljih je cel kup področij, kjer bi taka tehnologija pomenila velik korak naprej.
S tem se odpira tudi nova vrsta komunikacije med informacijskimi rešitvami in končnimi uporabniki. Zaradi naštetih razlogov (napredek v umetni inteligenci, uporabniški vmesnik brez zaslona) bodo digitalne pomočnice in pogovorni boti (chat-bots) imeli vedno večjo vlogo in pomen. Tu ne gre za daljno prihodnost, saj veliki ponudniki storitev to že začenjajo uporabljati v praksi. Za začetek v centrih za podporo uporabnikom.
Inovacije imajo svojo (skrito) ceno in vrednost
Večina zgornjih napovedi je povezanih z uporabo novih, inovativnih tehnologij, ki utegnejo povzročiti veliko spremembo ali pa tudi ne. V Gartnerju ob tem opozarjajo še na en pomemben vidik uporabe inovativnih tehnologij. Eno je, ko vlagamo v razvoj inovativne tehnologije ali postopka, drugo pa je, ko moramo to spraviti v vsakdanjo rabo, operacionalizirati novost. Tu se marsikdo ne zaveda, kolikšen zalogaj je to.
Gartner ocenjuje, da je na vsak evro, vložen v inovacije, treba vložiti še okoli 7 evrov za vpeljavo v prakso. Kljub temu menijo, da to spoznanje inovatorjev ne sme odvrniti od iskanja novosti in izboljšav. Toda zavedanje je ključni dejavnik, ki lahko dobre zamisli spremeni tudi v dobro prakso.
V Gartnerju opozarjajo tudi na sekundarne, posredne učinke, ki jih prinaša uvedba novih tehnologij. Prihod avtonomnih vozil bo, denimo, močno vplival na urejanje urbanega okolja, zavarovalništvo, zakonske odredbe, lastništvo vozil. 3D tiskanje bo vplivalo na proizvodnjo, zdravstvo, logistične tokove. Droni bodo spremenili način dostave, nadzora, inšpekcijske preglede.
Digitalni pomočniki in novi pogovorni vmesniki (conversational UI) bodo močno vplivali na izobraževanje, družbeno angažiranost, celo na samo pismenost. V Gartnerju menijo, da bodo ti sekundarni učinki potencialno še bolj spremenili družbo kot primarni učinek posamezne inovativne tehnologije.
Tehnologija Blockchain bo v prihodnosti uporabljena v različnih panogah.