
На цій сторінці
- Вступ
- Цифри говорять самі за себе
- Штучний інтелект стає фізичним: заробляння на життя за допомогою штучного інтелекту та робототехніки
- Агентна перевірка реальності: готові до роботи з робочою силою на основі кремнію
- Оцінка інфраструктури штучного інтелекту: оптимізація стратегії обчислень в епоху економіки інференції
- Велика перебудова: створення організації, що спеціалізується на технологіях штучного інтелекту
- Дилема штучного інтелекту: придбання та використання штучного інтелекту для захисту від кіберзлочинності
- Критична різниця
- Про технологічні тенденції
Вступ
З прискоренням темпів технологічних інновацій та їх впровадження, існує п'ять тенденцій, які вказують на рівень успішності організацій, які переходять до впливу і більше не експериментують. Більшу частину року я проводжу в обговореннях з керівниками технологічних компаній, намагаючись з'ясувати, що працює, а що ні, і що не дає їм спати ночами. Останнім часом такі обговорення набули нового виміру. Раніше питання звучало так: Що ми можемо зробити за допомогою ШІ? Тепер воно звучить так: «Як перейти від експериментів до реальних результатів?» Акцент змістився в бік нескінченних пілотних проектів, спрямованих на підвищення бізнес-цінності, і все це супроводжується відчуттям терміновості. Справа не в тому, що технологія стає кращою, а в тому, що сама швидкість змін збільшилася.
Цифри говорять самі за себе
- Потрібно було 50 років, щоб телефон отримав 50 мільйонів користувачів
- Це зайняло сім років з інтернетом
- Одна з найсучасніших генеративних програм штучного інтелекту створила приблизно вдвічі більше за два місяці На момент написання цієї статті цей інструмент має понад 800 мільйонів користувачів щотижня — це приблизно 10 відсотків населення планети. Але швидко засвоюється не тільки поверхневе. Це не адитивне, а мультиплікативне, і інновації накопичуються.
Розглядайте це як маховик: чим краща технологія, тим більше можна зробити додатків. Чим більше додатків, тим більше даних вони генерують. Більше інформації приваблює більше інвестицій. Збільшення інвестицій створює кращу інфраструктуру. Інфраструктура вдосконалюється за менших витрат. Зниження ціни дозволяє проводити більше експериментів. Всі ці вдосконалення одночасно сприяють прискоренню один одного.
Причина полягає в тому, що стартапи в галузі штучного інтелекту зростають у чотири-п'ять разів більше за доходом на долар США, ніж компанії SaaS. Саме тому період напіврозпаду знань у галузі штучного інтелекту скоротився з років до місяців. І саме тому один з керівників інформаційного відділу повідомив мені: «Зараз нам потрібно більше часу на дослідження нової технології, ніж триває період її актуальності». І це те саме, що виявляють усі організації, які ми досліджували: те, що привело їх сюди, не приведе їх туди.
- Архітектура, побудована на стратегіях «хмара перш за все», не здатна впоратися з економікою штучного інтелекту
- Агенти не реагують на процеси, призначені для роботи з людьми
- Моделі периметральної безпеки не призначені для протистояння загрозам, пов'язаним зі швидкістю роботи машин, що стимулює впровадження безпеки нульової довіри
- Моделі функціонування ІТ, засновані на наданні послуг, не трансформують бізнес Мова йде не тільки про вдосконалення. Мова йде про перебудову. Протягом останніх 17 років Tech Trends досліджував нові технології, які, ймовірно, трансформують бізнес у найближчі 18–24 місяці. Наше дослідження базується на аналізі тенденцій, що ґрунтується на обговореннях з експертами в цій галузі та зовнішніми лідерами у сфері технологій, а також на внутрішніх дослідженнях нових технологій. Цього року в даних виявлено п'ять факторів.
Штучний інтелект стає фізичним: заробляйте на життя за допомогою штучного інтелекту та робототехніки
Amazon розгорнув свій мільйонний робот, а його DeepFleet AI управляє всім парком роботів, підвищуючи ефективність переміщення по складах на 10 відсотків. Заводи BMW також мають автомобілі, які самостійно проїжджають кілометрові виробничі траси. Інтелект більше не є грою на екрані, а втіленням, самостійністю та вирішенням реальних проблем у фізичному світі.
Агентна перевірка реальності: готові до роботи з робочою силою на основі кремнію
Лише 11% компаній використовують агентські технології у виробництві, хоча 38% тестують їх у пілотних проектах. Різниця між пілотними проектами та виробництвом говорить сама за себе. Лише 42% все ще формулюють свою стратегію, а 35% взагалі не мають стратегії. Експерти прогнозують, що до 2027 року рівень невдач агентських ШІ проектів становитиме 40%, і це не через брак технологічних можливостей, а через те, що організації автоматизують дисфункціональні процеси, а не перепроектують бізнес.
Перетворіть свій бізнес за допомогою штучного інтелекту
Перепроектуйте, не автоматизуйте. Перейдіть від пілотного проекту до успішного впровадження за допомогою стратегічного застосування штучного інтелекту.
Причина, чому це працює, полягає в тому, що фінансовий директор HPE зміг вловити суть бажання: «Ми не хотіли вирішувати окремі проблеми, а прагнули створити комплексний процес, який би дозволив нам здійснити справжню трансформацію». Переробляйте, не автоматизуйте. Це тенденція успіху і невдачі.
Оцінка інфраструктури штучного інтелекту: оптимізація стратегії обчислень в епоху економіки інференції
Вартість токенів за два роки знизилася у 280 разів, хоча є підприємства, які щомісяця накопичують рахунки на десятки мільйонів. Використання зростало швидше, ніж знижувалися витрати. Компанії починають усвідомлювати, що їхні поточні плани щодо інфраструктури не дозволяють масштабувати штучний інтелект до рівня виробничого впровадження. Вони рухаються по шляху:
- Хмарні технології як пріоритет для стратегічного гібридного підходу
- Хмара до еластичності
- Локальне розміщення для забезпечення узгодженості
- Наголос на безпосередності
Велика перебудова: створення організації, що спеціалізується на технологіях штучного інтелекту
Штучний інтелект реорганізує технологічні компанії, роблячи їх більш ефективними, швидкими та стратегічними. Лише декілька ІТ-керівників (1 відсоток опитаних) заявили, що не внесли жодних істотних змін у свої операційні моделі. Лідери відходять від інкрементального управління ІТ на користь координації команд людей і агентів, а CIO стали проповідниками штучного інтелекту.
Потрібно радикально переосмислити підхід: модульна архітектура, вбудоване управління та постійна еволюція як ключові компетенції для досягнення успіху.
Дилема штучного інтелекту: придбання та використання штучного інтелекту для захисту від кіберзлочинності
Технологія, яка мала бути використана для надання підприємствам переваги, тепер обертається проти них. Проблему підсумував головний спеціаліст з інформаційної безпеки компанії AT&T: «Те, що ми спостерігаємо сьогодні, нічим не відрізняється від того, що ми бачили в минулому. З AI відрізняється лише швидкість і вплив». Організаціям необхідно забезпечити безпеку ШІ в чотирьох напрямках:
- Дані
- Моделі
- Заявки
- Інфраструктура Однак вони також можуть застосовувати засоби захисту на основі штучного інтелекту для боротьби із загрозами, які можуть діяти зі швидкістю машини.
Ключові моделі успіху від лідерів у сфері технологій
У цьому звіті за цей рік ви зустрінете лідерів у сфері технологій, які успішно проходять через ці кардинальні зміни. Вони самі не знають всього, але висвітлюють деякі тенденції в темряві, проливаючи світло на майбутнє.
Вони орієнтовані на вирішення проблем, а не на технології
Один ІТ-директор зауважив: «Не приділяючи багато часу конкретній бізнес-проблемі та цінності, яку ви хочете отримати, можна легко інвестувати в ШІ і не отримати нічого натомість».
Вони вирішують свої найважливіші проблеми
Один із генеральних директорів сказав: «Замість того, щоб зациклюватися на постійних демонстраціях концепції, вирішуйте свою найбільшу проблему і прагніть до великого результату».
Вони не переймаються досконалістю, а швидкістю
Іншими словами, інший CIO написав: «Ми вважаємо за краще швидко зазнати невдачі в невеликих пілотних проектах, ніж взагалі відставати від тенденцій».
Вони проектують не тільки для них, але й для людей
Walmart залучив співробітників магазинів до розробки програми для планування, яка включає обмін змінами, перегляд графіків та контроль за працівниками. Результат: час, витрачений на планування, скоротився до 30 хвилин (раніше було 90 хвилин), і співробітники почали користуватися додатком.
Вони розглядають зміни як безперервний процес
CIO компанії Coca-Cola назвав їхній досвід переходом від «Що ми можемо зробити?» до «Що ми повинні зробити?» І саме ця зміна — зміна між пріоритетом можливостей і пріоритетом потреб — є різницею між продуктивним експериментуванням і пілотним чистилищем.
Бар'єр між новим і мейнстрімом зникає. Організації, які створені для послідовного додавання нових елементів, не можуть конкурувати з організаціями, які проходять безперервні цикли вдосконалення.
Критична різниця
Я стежу за розвитком технологій достатньо довго, щоб розуміти тенденції. Інтернет революціонізував усе. Мобільні технології змінили поведінку споживачів. Хмарні обчислення стали проривом. Але цей момент інший. Справа не тільки в тому, що ШІ є потужним. Справа в тому, що S-криві скорочуються. Бар'єр між новим і мейнстрімом зникає. Організації, які призначені для послідовного доповнення, не можуть конкурувати з організаціями, які проходять безперервні цикли вдосконалення. Класичний підручник передбачав час для того, щоб все зробити правильно. Це припущення більше не є правдивим. Дуже малоймовірно, що успішними організаціями стануть найсучасніші з технологічної точки зору. Ними стануть ті, які:
- Готовність до переробки дизайну, а не до автоматизації
- Готовність дотримуватися дисципліни, пов'язуючи кожну інвестицію з результатами бізнесу
- Готовність діяти з необхідною швидкістю, щоб встигнути виконати завдання до закінчення терміну Інновації поєднуються. Різниця між відстаючими та лідерами збільшується з більшим відривом. Від того, як ви реагуєте, залежить, на якій стороні цього розриву ви опинитеся. Вам не потрібно робити це самотужки. Ми сподіваємося, що цей рік публікації нагадає вам, що всі борються з прискореним темпом змін і що ми всі можемо мати право голосу у визначенні майбутнього. Келлі Раскович Виконавчий редактор, Tech Trends Келлі Раскович — старший менеджер і керівник офісу технічного директора, а також виконавчий редактор Tech Trends. Її завдання — навчати клієнтів, визначати майбутнє технологічного бренду та пропозицій, розвивати таланти та надавати бізнесу можливості для майбутнього зростання. Вона відіграє важливу роль у сфері технологій, взаємодії з клієнтами та маркетингу. До того, як обійняти керівну посаду, вона відповідала за низку проектів з обробки даних та аналітики в глобальних організаціях з рейтингу Fortune 500 у нафтогазовій галузі.
Про технологічні тенденції
Звіт про технологічні тенденції — це щорічна публікація Офісу технічного директора, в якій містяться історії про провідні організації, що впроваджують інновації у використанні нових технологій і методів. На основі досвіду важковаговиків технологічної галузі та інтерв'ю з лідерами технологій провідних компаній та інноваційних стартапів, а також опитувань та вторинних досліджень, у звіті висвітлюються технологічні тенденції, які стануть нормою протягом найближчих 18–24 місяців.
Tags

На цій сторінці
- Вступ
- Цифри говорять самі за себе
- Штучний інтелект стає фізичним: заробляння на життя за допомогою штучного інтелекту та робототехніки
- Агентна перевірка реальності: готові до роботи з робочою силою на основі кремнію
- Оцінка інфраструктури штучного інтелекту: оптимізація стратегії обчислень в епоху економіки інференції
- Велика перебудова: створення організації, що спеціалізується на технологіях штучного інтелекту
- Дилема штучного інтелекту: придбання та використання штучного інтелекту для захисту від кіберзлочинності
- Критична різниця
- Про технологічні тенденції


