Консалтинговая компания Deloitte опубликовала 15-й ежегодный отчет Tech Trends, где представила шесть технологических трендов, которые показывают, как важно компаниям внедрять технологии искусственного интеллекта (ИИ) в свои бизнес-стратегии.
Хабра-редакция КРОК подготовила перевод исследования Deloitte, который будет опубликован в блоге в нескольких частях. В первой части вас ждет краткий обзор всех глав аналитического отчета, а также первая глава под названием «Противостояние интеллектов». Об актуальных мировых трендах в ИТ — читайте под катом.
ИИ на коне
В своем отчете исследователи утверждают, что глобальный технологический ландшафт по-прежнему определяют три движущие и три сдерживающие силы. К первой тройке относятся взаимодействие, информация, вычисления. Ко второй -- технологии в основе бизнеса, модернизация базовой инфраструктуры, защита киберпространства + доверенная среда. В отчет включены примеры и опыт наиболее инновационных организаций мирового рынка. Находясь в авангарде технологического развития, они уже сегодня используют технологии и подходы, которые войдут в обиход лишь через полтора-два года. Также исследователи дают прогноз развитию этих трендов в ближайшее десятилетие.
Движущие силы
История развития информационных технологий определяется прорывными достижениями в таких областях как «взаимодействие», «информация» и «вычисления». В совокупности они остаются неиссякаемым источником инноваций.
Взаимодействие
Цифровой и физический мир без границ: пространственные вычисления и промышленная метавселенная
Технологии дополненной и виртуальной реальности завоевывают популярность среди обычных пользователей, но наибольшее влияние оказывают на промышленность. В промышленной метавселенной заводы и коммерческие компании создают цифровых двойников, пространственные модели, рабочие инструкции дополненной реальности, а также цифровое пространство для продуктивной и безопасной совместной работы.
Для работы с иммерсивными 3D-моделями рабочие, проектировщики и инженеры активно используют привычные устройства, например, планшеты, а также экспериментальные технологии – умные очки. Такой подход кардинально отличается от того, что было прежде. Доступные, высокоточные 3D-технологии ложатся в основу функциональной пространственной сети, в которой цифровой слой накладывается поверх физического и ускоряет работу. В конечном счете наличие автономных машин, усовершенствованное сетевое взаимодействие и создание еще более простых устройств позволит совершенно по-новому использовать пространственные сети, например, проводить хирургические операции удаленно или сделать так, чтобы при наличии хорошей связи один сотрудник мог управлять производственными цехами целого предприятия.
Информация
Выпустили джинна из бутылки: генеративный ИИ – катализатор роста
Пока философы спорят о том, способны ли машины мыслить, генеративный ИИ ставит под сомнение саму суть подобных споров. С точки зрения функционирования его модели во многом схожи с более ранними инструментами машинного обучения. Но благодаря росту вычислительных мощностей и более высокому качеству как кода, так и обучающих данных, генеративный ИИ научился имитировать когнитивные способности человека в различных ситуациях. Независимо от того, имеет ли он разум в философском смысле, на практике ИИ значительно повышает производительность и эффективность работы предприятий. Теперь, когда машины могут действовать, понимать и отвечать, как люди, возникает вопрос: как это повлияет на бизнес и мир в целом.
Вычисления
Надо работать не больше, а эффективнее: не железом единым
Чем технологичнее компании, тем сложнее их рабочие нагрузки. Функциональности стандартных облачных сервисов по-прежнему хватает для большинства привычных операций. Но как только речь заходит про высокотехнологичные кейсы, создающие конкурентное преимущество, возникает новая потребность в специализированном оборудовании. Для обучения моделей ИИ, комплексного моделирования и создания цифровых двойников физических сред требуются разные виды вычислительных мощностей. Ведущие компании ищут способы повысить эффективность существующей инфраструктуры, и устанавливают новейшее оборудование для ускорения процессов. Скоро некоторые из них и вовсе выйдут за пределы стандартных двоичных вычислений.
Сдерживающие силы
То, во что компании уже вложились и что внедрили, должно хорошо интегрироваться с инновационными технологиями, чтобы рост и расширение бизнеса не нарушили бесперебойную работу организации.
Технологии в основе бизнеса
От DevOps к DevEx: не мешайте работать инженерам
Поскольку новые технологии создают конкурентное преимущество и составляют существенную часть бизнеса, растет и спрос на технических специалистов. Однако их работа по-прежнему организована не очень эффективно. В большинстве компаний разработчики тратят лишь 30-40% своего времени непосредственно на написание кода. Однако теперь у тех, кто хочет привлечь и удержать лучшие кадры, появляется новая цель – DevEx, т.е. такой подход, когда работа инженеров-программистов ставится во главу угла и делается все, чтобы ничто не мешало им заниматься своими непосредственными обязанностями. Чтобы повысить повседневную продуктивность и удовлетворенность программистов, нужно проработать все точки их касания с другими отделами внутри организации. В ближайшие годы концепция DevEx может привести к созданию интегрированных, интуитивно понятных инструментов, которые позволят сотрудникам-нетехнарям также заниматься разработкой и этим приносить пользу бизнесу.
Защита киберпространства и доверенная среда
Защищая реальность в эпоху синтетических медиа
Благодаря широкому распространению инструментов ИИ злоумышленники могут с небывалой прежде легкостью выдавать себя за других людей и обманывать своих жертв. Технологии deepfake («дипфейк») используются для обхода систем распознавания лиц и голоса, а также для фишинговых атак. С появлением очередного инструмента создания контента многократно возрастают и угрозы безопасности. Однако ведущие компании внедряют соответствующие политики и технологии, чтобы выявлять вредоносный контент и повышать осведомленность сотрудников о рисках.
Модернизация базовой инфраструктуры
Прокачка стека: от «технического долга» к «техническому здоровью»
Вложившись в некогда передовые технологии, особенно если такая практика была в ходу на протяжении многих лет, компании в итоге остаются один на один с разросшимся технологическим стеком (включая мейнфреймы, сети и центры обработки данных), который остро нуждается в модернизации. Тем, кто в будущем хочет стать лидером рынка, следует отказаться от фрагментарных подходов к сокращению технического долга и сосредоточиться на новой комплексной парадигме обеспечения «технического здоровья». Проактивная диагностика критичных для бизнеса систем поможет определить, что следует модернизировать прямо сейчас, а что можно пока не трогать. В ближайшие годы компании могут создать собственные комплексные планы сохранения «технического здоровья» с охватом всего технологического стека и инвестициями в технологии самовосстановления, позволяющие сократить пул задач по модернизации в будущем.
Противостояние интеллектов
Генеративный ИИ: трамплин для человеческих амбиций
В прошлом году команда футурологов и исследователей компании Deloitte решила с помощью генеративного искусственного интеллекта оформить обложку и одну из глав отчета «Технологические тренды 2023» (Tech Trends 2023). Результат оказался поистине впечатляющим. Но все-таки строгие корпоративные стандарты дизайна потребовали серьезного вовлечения человека. Вслед за этим успешным экспериментом, последующим запуском ChatGPT и всеобщим помешательством на генеративном ИИ возник вопрос: а можно ли текст, созданный ИИ, использовать в качестве подспорья при написании введения для отчета за 2024 год. Как и в случае с прошлогодним опусом, потребовалось серьезное вмешательство человека. Таким образом приходится признать, что в эпоху машин с искусственным интеллектом участие человека еще важнее, чем когда-либо.
Майк Бехтель, главный футуролог Deloitte, четверть века посвятил изучению новомодных трендов. Это позволило ему выработать особую, в каком-то смысле альтернативную точку зрения на нынешний ажиотаж вокруг генеративного ИИ и вписать эту революционную технологию в макротехнологический контекст.
Эволюция в технике, революция в бизнесе
Несмотря на то, что генеративный ИИ воспринимается как нечто беспрецедентное и революционное, сама технология – результат на удивление прямолинейной эволюции машинного интеллекта, чью летопись Deloitte ведет с момента создания первых отчетов Tech Trends. Компании используют механические мышцы (промышленную робототехнику) уже почти 70 лет, а механический разум (системы машинного обучения) – последние 25. То, что наши неорганические коллеги теперь могут рисовать картины, описывать продукты или программировать на Python, случайностью или неожиданностью не назовешь – это просто очередная страница книги, которую ученые, если займутся в будущем историей компьютерной науки, могли бы назвать «Когнитивная автоматизация: ранние годы». О какой случайности можно говорить, если передовые компании бьются над тем, как снизить стоимость принятия решений, минимум последние лет пятнадцать (Рис. 1).
С технологической точки зрения генеративный ИИ – это просто очередная глава в непрекращающемся развитии информационных наук, но с точки зрения бизнеса ажиотаж вполне оправдан. Нет никаких сомнений в том, что теперь, когда можно нарастить производительность специалистов за счет кремниевого интеллекта, для бизнеса открываются совершенно новые возможности. Это полная смена парадигмы, призванная кардинально трансформировать организацию и работу предприятий.
На пути к успеху углы не срежешь
Слишком многие руководители рассматривают генеративный ИИ просто как «таблетку для похудения» – быстрый способ тупо срезать затраты путем автоматизации и, как следствие, за счет сокращения рабочих мест. Прижав и посадив на голодный паек имеющиеся в компании кост-центры, можно по-быстрому удовлетворить акционеров, налогоплательщиков и других ключевых бенефициаров, но, в конечном счете, успех от этого ближе не станет. И кстати, учебники бизнес-школ изобилуют поучительными историями о некогда великих организациях, которые, соблазнившись привлекательностью автоматизации и аутсорсинга, сократили затраты, ресурсы и в итоге потеряли себя, став легкой добычей для конкурентов и любителей прибирать к рукам чужие бизнесы.
Вместо этого генеративный ИИ следует рассматривать как трамплин для удовлетворения возросших амбиций. Почти каждый топ-менеджер, с которым встречался Майк Бехтель, по-своему живо и увлекательно рассказывает о том, что из-за тяжелых трудовых будней он не может уделять своим амбициозным планам столько внимания, сколько хотелось бы. «Операционка съедает инновации на обед», – сказал один технический директор, перефразируя знаменитое изречение Питера Друкера «Культура съедает стратегию на завтрак». ИИ (как традиционный, так и генеративный) может взять на себя рутинные операции, что позволит людям наконец сосредоточиться на более важных задачах, отвечающих потребностям завтрашнего дня. Иными словами, у людей появится время на создание и доработку продуктов и сервисов, усовершенствование клиентского опыта и открытие новых рынков, а это проверенные временем драйверы роста любого бизнеса.
Разыскивается: генеративный человек
Многие обеспокоены тем, что с появлением генеративного ИИ творческие способности человека будут не так востребованы (или, говоря точнее, не будут так цениться, как прежде). По наблюдениям Майка Бехтеля, все как раз наоборот: В эпоху способных на креатив машин творческие способности человека важны как никогда.
Вот, например, в конце прошлого года Майк Бехтель собрал в кабинете топ-менеджеров, чтобы показать им новый на тот момент инструмент генеративного ИИ, который рисовал уникальные изображения на основе текстовых подсказок. Один из присутствующих попросил: «Нарисуй закат». Картинка была ничего, но без изюминки, так что человек пожал плечами и сказал: «Ну да, закат как закат». Ничуть не смутившись, другая участница попросила: «Нарисуй мне войну между крендельками и сырными шариками на Марсе, где крендельки вооружены нунчаками, а сырные шарики – водяными пистолетами». Генератор выдал потрясающее в своей абсурдности изображение, которое привело собравшихся в полный восторг. Большинство (по понятным причинам) восхваляло «чудесную машину», создавшую изображение. И все же надо отдать должное человеку, который благодаря удивительному сочетанию пытливого ума и воображения нашел в себе силы попросить о таком. Генеративный ИИ лишь воссоздает то, что придумал человек, поэтому будущее за теми, чьи вопросы лучше, а идеи ярче.
Генеративные машины продолжают находить применение во многих сферах профессиональной жизни, но именно от человека зависит, насколько оригинальными или посредственными будут их результаты. Под чутким и творческим руководством генеративный ИИ может открыть мир новых возможностей для бизнеса. Это под стать настоящей магии. В противном случае человечество рискует скатиться в посредственность или того хуже. Как любит говорить технический директор Deloitte Билл Бриггс: «Хорошо – это не значит плохо, но быстро».
Смотрим на небо, твердо стоя на земле
Наконец, немаловажный факт: ничто из этого не сработает без серьезного технологического фундамента. Мы, айтишники-энтузиасты (или, скажем, «специалисты по технологиям»), в массе своей хорошо знаем старую поговорку «мусор на входе – мусор на выходе». И как показывают первые эксперименты с ИИ, со временем более верной станет поговорка: «мусор на входе, на выходе – мусор в квадрате». Небольшие отклонения в обучающих данных могут привести к катастрофическим искажениям в результатах работы ИИ, поэтому первым делом нужно привести в порядок корпоративные данные.
И стоит помнить: Информация – лишь одна из шести макротехнологических сил, движущих бизнес (Рис. 2).
Шесть макросил ИТ-индустрии
Дряхлая инфраструктура, отчаянно нуждающаяся в модернизации, не выдержит рабочих нагрузок, которые создаст ИИ. Отсутствие дифференцированного подхода к вычислениям лишь усугубит ситуацию, а неэффективное взаимодействие приведет к потере клиентов, не говоря уже о том, что сотрудники останутся не у дел, или, того хуже, корпоративное киберпространство окажется под угрозой. Если вы и вынесете что-то из отчета, то пусть это будет следующее: какой бы ни была шумиха вокруг генеративного ИИ, не пренебрегайте пятью другими фундаментальными силами.
Да, ИИ сейчас на коне, но это не значит, что все остальные ваши усилия внезапно стали неважными.
Продолжение следует...