ТОП-10 инноваций, которые могут переосмыслить ИТ

ИТ-директорам нужно постоянно смотреть на горизонт, быть в курсе новинок сферы. В этом материале мы рассмотрели перспективные стратегии и технологии, которые начинают набирать обороты и могут повлиять на следующее десятилетие развития ИТ.

Темп инноваций неумолим. ИТ-директорам необходимо следить за новым поколением технологий, поскольку новое программное обеспечение может в один миг превратиться из мечты какого-нибудь умного программиста в неотъемлемую часть любого ИТ-цеха. То, что еще недавно казалось немыслимым, например, большие языковые модели, машинное обучение и обработка естественного языка, переместилось из лабораторий на передовую. Следующее поколение обещает обеспечить такой же безудержный парад инноваций.

Мы представляем девять великих идей, модных слов и новых технологий, которые уже начинают набирать обороты. Восприятие идеи до того, как она будет готова, может быть вдохновляющим – если вы правы. Откладывание внедрения нового может быть более безопасным, но это может оставить вас позади конкурентов.

ИТ-отделы должны держать руку на пульсе новых идей и технологий по мере их развития и определять, когда – и если пришло время для их серьезного внедрения. Только вы знаете, когда этот подходящий момент может наступить для вашего технологического стека.

Рекомендуем прочитать: Электрическая революция: автоимперии объединяют усилия для создания сети зарядок

Самой распространенной вычислительной парадигмой раньше было цифровое оборудование, построенное на транзисторах, которые имеют два состояния: включен и выключен. Сейчас некоторые архитекторы искусственного интеллекта обращают внимание на давно забытую модель аналоговых вычислений, в которой значения выражаются в виде напряжений или токов. Вместо двух состояний они могут иметь почти бесконечное количество значений, или по крайней мере столько, сколько нужно для точного измерения состояния системы. Увлечение этой идеей следует из наблюдения, что модели искусственного интеллекта не требуют такой же точности, как, скажем, банковские книги. Если некоторые из миллиардов параметров модели дрейфуют на 1%, 10% или даже больше, другие компенсируют это, и модель часто будет столь же точной. Есть надежда, что эти новые аналоговые схемы будут потреблять гораздо меньше энергии, что сделает их полезными для всех мобильных и распределенных приложений на машинах, которые не всегда подключены к электросети.

Шансы на успех или провал, вероятно, будут зависеть от характера применения. Если есть меньшая потребность в абсолютной точности и большая потребность в экономии электроэнергии, чипы будут иметь больше шансов на победу.

Когда-то давно не было особой разницы между API и веб-сайтом. Если информация общедоступна, зачем делать разницу между ними? Но теперь многие понимают, что данные могут использоваться по-разному, и, возможно, доступ к ним должен быть более регулируемым. Наибольшее беспокойство вызывают веб-сайты, которые понимают, что их данные могут быть использованы для обучения моделей искусственного интеллекта. Некоторые из них обеспокоены тем, что модели, построенные на основе данных их сайта, будут злоупотреблять данными или неправильно их понимать. Могут ли модели подвергать пользователей утечке приватности, если ИИ выкинет какую-то выходку в неподходящий момент? Другие просто хотят получить долю в IPO, когда модель дебютирует.

Некоторые сайты уже жестко контролируют доступ к видео- и текстовым данным, которые нужны разработчикам искусственного интеллекта. Они ограничивают загрузку и ужесточают условия предоставления услуг, чтобы в случае необходимости можно было подать в суд. Другие встраивают новый уровень интеллекта в свои API, чтобы можно было принимать более умные, более подкованные в бизнесе решения по обмену информацией.

Компании пересматривают свои API и устанавливают более сильный контроль. Более глубокий вопрос заключается в том, как отреагируют пользователи. Может ли жесткий контроль в конечном итоге отрезать некоторые из замечательных функций, предоставляемых API?

Рекомендуем прочитать: Facebook установил рекорд: платформа собрала треть населения Земли

Пандемия COVID-19 для многих может быть воспоминанием, но борьба за рабочие места продолжается. С одной стороны, есть люди, которые ценят синергию, возникающую, когда люди находятся в одной комнате. С другой стороны есть люди, которые говорят о времени и затратах на поездки на работу. ИТ-отдел играет важную роль в этих дебатах, поскольку он тестирует и внедряет инструменты для сотрудничества второго и третьего поколения. На смену базовым видеочатам приходят более специализированные инструменты, которые позволяют проводить постоянные совещания, непринужденные дискуссии и полноценные многодневные конференции.

Дебаты имеют не только техническую природу. На некоторые решения влияют инвестиции, которые компания сделала в коммерческие офисные помещения (некоторые даже предлагают найти способ, чтобы сотрудники буквально жили в офисе). Другие лидеры имеют личное мнение о том, как лучше управлять командой. Эти самые команды должны найти наилучший способ выполнить возложенные на них миссии с помощью лучших инструментов и практик.

Любая команда, которой нужно найти баланс между близостью и продуктивностью, находится на распутье. Ведь в которой есть люди, которым приходится тратить время на поездки на работу и обратно, и оценивать это по сравнению с ценностью личного взаимодействия.

Итак, битва между энтузиастами удаленной и не удаленной работы уже началась. Настоящий вопрос заключается в том, смогут ли команды разработчиков программного обеспечения для совместной работы создать инструменты, которые будут настолько хороши, что даже любители встреч лицом к лицу воспользуются ими.

Когда большинство ИТ-специалистов думают о компьютерной безопасности, они представляют себе умных хакеров, которые проникают в их системы через Интернет. Они беспокоятся о защите цифровых данных, хранящихся в базах, сетях или серверах. Мир запирания дверей и защиты физического доступа оставлен слесарям, плотникам и руководителям объектов.

Однако физическая безопасность становится реальной проблемой, и ИТ-менеджеры не могут не воспринимать ее как должное. Лучшим примером сочетания физической и кибербезопасности могут быть автомобильные угонщики, которые обнаружили, что могут взорвать шов на фаре, подключиться к шине данных и ввести нужное сообщение, чтобы открыть дверь и запустить двигатель. Звезда Смерти была не единственным технологическим чудом, уничтоженным из-за незащищенного физического порта.

Подобные атаки на аппаратное обеспечение настольных и портативных компьютеров начинают поражать ИТ-отделы. Создать устройства, защищенные как от цифровых, так и от физических атак, очень сложно.

Перед IT-отделами ставится задача усовершенствовать свою работу настолько, чтобы минимизировать возможность успеха злоумышленников. Полностью защититься от физических опасностей невозможно.

Надежные системы всегда были целью разработчиков, но в последнее время некоторые громкие события убедили некоторых ИТ-менеджеров в необходимости лучших архитектур и практик. Они знают, что многие разработчики программного обеспечения попадают в ловушку, наблюдая за идеальной работой своего кода на рабочем столе и предполагая, что так будет всегда в реальном мире. Ряд громких сбоев программного обеспечения в таких компаниях, как Southwest Airlines и EasyJet, показывают, что код, который работает хорошо большую часть времени, может также эффектно давать сбои.

Задача ИТ-команд состоит в том, чтобы попытаться предвидеть эти проблемы и встроить в код еще один уровень устойчивости. Некоторые системы, такие как базы данных, были разработаны с учетом высокой надежности. Теперь разработчикам нужно вывести их на новый уровень, добавив еще лучшую защиту. Некоторые более новые архитектуры, такие как микросервисы и бессерверные проекты, предлагают лучшую защиту, но часто имеют свои собственные проблемы.

Рекомендуем прочитать: Ограничит ли закон развитие искусственного интеллекта?

Значительная часть последних десятилетий разработки программного обеспечения была посвящена воссозданию простоты и скорости кода родного рабочего стола в рамках безопасности современного веб-браузера.

Результаты были в целом неплохими, но вскоре они станут еще лучше с появлением веб-ассемблера (WASM). Эта технология открывает для разработчиков возможность писать более сложный код, который предлагает пользователю более совершенные и гибкие интерфейсы. Становятся возможными сложные инструменты, такие как графические редакторы и более захватывающие среды.

Технология также открывает возможности для написания более сложного кода с более совершенными моделями искусственного интеллекта и лучшего, более адаптивного кода. Такие инструменты, как CheerpJ, Wasmer и Cobweb, – это всего лишь три примера инструментов, которые привносят такие языки, как Java, Python и COBOL, в мир, который когда-то был землей JavaScript.

Основная целевая аудитория: команды, которым нужно доставлять сложный, реактивный код удаленным пользователям. Если большая часть работы выполняется на клиентской машине, веб-сборка часто может ускорить этот этап. Менеджеры, которые хотят убедиться, что один и тот же код работает на всем оборудовании, найдут эту простоту привлекательной.

Идея делиться своей так называемой идентичностью развивается на двух уровнях. С одной стороны, защитники приватности создают умные алгоритмы, которые раскрывают достаточно информации, чтобы пройти любую проверку личности, сохраняя все остальное о человеке в тайне. Одним из потенциальных алгоритмов, например, может быть цифровая лицензия на алкоголь, которая будет гарантировать, что покупатель пива старше 21 года, не раскрывая при этом месяц, день или даже год рождения.

Другая версия, кажется, развивается в противоположном направлении, поскольку рекламная индустрия ищет способы объединить все наши псевдонимы и полуанонимный просмотр веб-страниц. Если вы зайдете в магазин по каталогу, чтобы купить зонты, а затем начнете просматривать рекламу зонтов на новостных сайтах, вы увидите, как это развивается. Даже если вы не входите в систему, даже если основная целевая аудитория: бизнес, например, в сфере здравоохранения или банковского дела, который имеет дело с персональными данными и преступностью.

Графические процессоры изначально были разработаны для ускорения рендеринга сложных визуальных сцен, но недавно разработчики обнаружили, что эти чипы также могут ускорять алгоритмы, которые не имеют ничего общего с играми или 3D-мирами. Некоторые физики уже давно используют графические процессоры для сложных симуляций. Разработчики искусственного интеллекта используют их для обработки учебных наборов.

Сейчас разработчики начинают исследовать способы ускорения более распространенных задач, таких как поиск в базах данных, с помощью графических процессоров. Эти чипы хорошо работают, когда одни и те же задачи нужно выполнять параллельно на огромных объемах данных. При правильном подходе они могут ускорить работу в 10-1000 раз. Мало того, такие компании, как Apple и AMD, делают большую работу по интеграции графических процессоров с центральными процессорами, чтобы создать что-то, что может хорошо выполнять оба типа задач.

Основная аудитория: компании, которые работают с данными и хотят решать сложные вычислительные задачи, такие как искусственный интеллект или сложная аналитика.

Каждый день мы слышим новые истории об огромных центрах обработки данных, наполненных мощными компьютерами, которые питают облако и раскрывают возможности чрезвычайно сложных алгоритмов и программ искусственного интеллекта. Как только ощущение благоговения проходит, два типа людей вздрагивают: финансовые директора, которым приходится оплачивать счета за электроэнергию, и защитники "зеленых" технологий, которые озабочены тем, как они влияют на окружающую среду. Обе группы имеют одну общую цель: уменьшить количество электроэнергии, используемой для создания магии. Оказывается, что многие алгоритмы можно усовершенствовать, что и стимулирует развитие "зеленых" вычислений. Действительно ли этот алгоритм машинного обучения должен исследовать один терабайт исторических данных, или он может получить те же результаты с несколькими сотнями гигабайт? Достаточно ли десяти, пяти или одного? Новая цель для разработчиков алгоритмов – генерировать ту же мощность, используя гораздо меньше электроэнергии, экономя таким образом деньги и, возможно, даже спасая нашу планету.

Некоторые называют это блокчейн. Другие предпочитают более приземленный термин "распределенный реестр". В любом случае, задача состоит в том, чтобы создать общую версию правды - даже если все не согласны с ней. Эта "правда" меняется, когда каждый добавляет события или транзакции в общий распределенный реестр. Криптовалюты, которые в значительной степени полагаются на такие математически гарантированные списки для отслеживания того, кто владеет различными виртуальными монетами, сделали эту идею известной, но нет оснований полагать, что децентрализованные подходы такого рода должны ограничиваться только валютой.

Децентрализованные финансы – одна из таких возможностей, и ее потенциал частично заключается в том, что она предполагает привлечение нескольких компаний или групп, которые должны работать вместе, даже если они не очень доверяют друг другу. Цепочка транзакций, хранящаяся в распределенном реестре, может отслеживать страховые платежи, покупку автомобилей или любое количество активов. Пока все стороны соглашаются, что книга является подлинной, можно гарантировать безопасность отдельных транзакций.

Реальный интерес к неконвертируемым транзакциям (NFT) все еще существует, даже если ажиотаж вокруг них утих. Они могут иметь практическую ценность для любого бизнеса, который стремится добавить уровень подлинности к цифровому опыту. Возможно, бейсбольная команда может выдать NFT-версию карточки счета каждому, кто купил настоящий билет на трибуну. Возможно, компания, производящая кроссовки, могла бы выдавать NFT с доступом к следующей капле определенной цветовой гаммы.