ТОП-10 інновацій, які можуть переосмислити ІТ

ІТ-директорам потрібно постійно дивитися на горизонт, бути в курсі новинок сфери. У цьому матеріалі ми розглянули перспективні стратегії та технології, які починають набирати обертів і можуть вплинути на наступне десятиліття розвитку ІТ.

Темп інновацій невблаганний. ІТ-директорам необхідно стежити за новим поколінням технологій, оскільки нове програмне забезпечення може в одну мить перетворитися з мрії якогось розумного програміста на невід'ємну частину будь-якого ІТ-цеху. Те, що ще нещодавно здавалося немислимим, наприклад, великі мовні моделі, машинне навчання та обробка природної мови, перемістилося з лабораторій на передову. Наступне покоління обіцяє забезпечити такий же нестримний парад інновацій.

Ми представляємо дев'ять великих ідей, модних слів і нових технологій, які вже починають набирати обертів. Сприйняття ідеї до того, як вона буде готова, може бути надихаючим – якщо ви маєте рацію. Відкладання впровадження нового може бути безпечнішим, але це може залишити вас позаду конкурентів.

ІТ-відділи повинні тримати руку на пульсі нових ідей та технологій у міру їхнього розвитку і визначати, коли – і якщо настав час для їхнього серйозного впровадження. Тільки ви знаєте, коли ЦЕЙ НАЛЕЖНИЙ МОМЕНТ може настати для вашого технологічного стеку.

Рекомендуємо прочитати:

Електрична революція: автоімперії об'єднують зусилля для створення мережі зарядок

7 помилок делегування ІТ, яких слід уникати

ЄС проти Microsoft: битва за свободу вибору в програмному забезпеченні

Найпоширенішою обчислювальною парадигмою раніше було цифрове обладнання, побудоване на транзисторах, які мають два стани: увімкнений і вимкнений. Зараз деякі архітектори штучного інтелекту звертають увагу на давно забуту модель аналогових обчислень, в якій значення виражаються у вигляді напруг або струмів. Замість двох станів вони можуть мати майже нескінченну кількість значень, або принаймні стільки, скільки потрібно для точного вимірювання стану системи. Захоплення цією ідеєю випливає зі спостереження, що моделі штучного інтелекту не потребують такої ж точності, як, скажімо, банківські книги. Якщо деякі з мільярдів параметрів моделі дрейфують на 1%, 10% або навіть більше, інші компенсують це, і модель часто буде настільки ж точною. Є надія, що ці нові аналогові схеми будуть споживати набагато менше енергії, що зробить їх корисними для всіх мобільних і розподілених додатків на машинах, які не завжди підключені до електромережі.

Шанси на успіх або провал, ймовірно, будуть залежати від характеру застосування. Якщо є менша потреба в абсолютній точності і більша потреба в економії електроенергії, чіпи матимуть більше шансів на перемогу.

Колись давно не було особливої різниці між API та веб-сайтом. Якщо інформація загальнодоступна, навіщо робити між ними різницю? Але зараз багато хто усвідомлює, що дані можуть бути використані по-різному, і, можливо, доступ до них має бути більш регульованим. Найбільше занепокоєння викликають веб-сайти, які розуміють, що їхні дані можуть бути використані для навчання моделей штучного інтелекту. Деякі з них стурбовані тим, що моделі, побудовані на основі даних їхнього сайту, будуть зловживати даними або неправильно їх розуміти. Чи можуть моделі наражати користувачів на витік приватності, якщо ШІ викине якийсь вибрик у невідповідний момент? Інші просто хочуть отримати частку в IPO, коли модель дебютує.

Деякі сайти вже жорстко контролюють доступ до відео- і текстових даних, які потрібні розробникам штучного інтелекту. Вони обмежують завантаження і посилюють умови надання послуг, щоб у разі потреби можна було подати в суд. Інші вбудовують новий рівень інтелекту у свої API, щоб можна було приймати розумніші, більш підковані в бізнесі рішення щодо обміну інформацією.

Компанії переглядають свої API і встановлюють сильніший контроль. Глибше питання полягає в тому, як відреагують користувачі. Чи може жорсткий контроль в кінцевому підсумку відрізати деякі з чудових функцій, що надаються API?

Пандемія COVID-19 для багатьох може бути спогадом, але боротьба за робочі місця  продовжується. З одного боку, є люди, які цінують синергію, що виникає, коли люди знаходяться в одній кімнаті. З іншого боку є люди, які говорять про час і витрати на поїздки на роботу. ІТ-відділ відіграє важливу роль у цих дебатах, оскільки він тестує і впроваджує інструменти для співпраці другого і третього покоління. На зміну базовим відеочатам приходять більш спеціалізовані інструменти, які дозволяють проводити постійні наради, невимушені дискусії та повноцінні багатоденні конференції.

Дебати мають не лише технічну природу. На деякі рішення впливають інвестиції, які компанія зробила в комерційні офісні приміщення. (Дехто навіть пропонує знайти спосіб, щоб співробітники буквально жили в офісі). Інші лідери мають особисту думку про те, як найкраще керувати командою. Ці самі команди повинні знайти найкращий спосіб виконати покладені на них місії за допомогою кращих інструментів і практик.

Будь-яка команда, якій потрібно знайти баланс між близькістю та продуктивністю, перебуває на роздоріжжі. Адже в якій є люди, яким доводиться витрачати час на поїздки на роботу і назад, і оцінювати це в порівнянні з цінністю особистої взаємодії.

Отже, битва між ентузіастами віддаленої та не віддаленої роботи вже почалася. Справжнє питання полягає в тому, чи зможуть команди розробників програмного забезпечення для спільної роботи створити інструменти, які будуть настільки хороші, що навіть любителі зустрічей віч-на-віч скористалися ними.

Коли більшість ІТ-фахівців думають про комп'ютерну безпеку, вони уявляють собі розумних хакерів, які проникають в їхні системи через Інтернет. Вони турбуються про захист цифрових даних, що зберігаються в базах, мережах або серверах. Світ замикання дверей і захисту фізичного доступу залишений слюсарям, теслям і керівникам об'єктів.

Однак фізична безпека стає реальною проблемою, і ІТ-менеджери не можуть не сприймати її як належне. Найкращим прикладом поєднання фізичної та кібербезпеки можуть бути автомобільні викрадачі, які виявили, що можуть підірвати шов на фарі, підключитися до шини даних і ввести потрібне повідомлення, щоб відкрити двері і запустити двигун. Зірка Смерті була не єдиним технологічним дивом, знищеним через незахищений фізичний порт.

Подібні атаки на апаратне забезпечення настільних і портативних комп'ютерів починають вражати ІТ-відділи. Створити пристрої, захищені як від цифрових, так і від фізичних атак, дуже складно.

Перед IT-відділами ставиться завдання вдосконалити свою роботу настільки, щоб мінімізувати можливість успіху зловмисників. Повністю захиститися від фізичних небезпек неможливо.

Надійні системи завжди були метою розробників, але останнім часом деякі гучні події переконали деяких ІТ-менеджерів, що потрібні кращі архітектури та практики. Вони знають, що багато розробників програмного забезпечення потрапляють у пастку, спостерігаючи за ідеальною роботою свого коду на робочому столі і припускаючи, що так буде завжди в реальному світі. Ряд гучних збоїв програмного забезпечення в таких компаніях, як Southwest Airlines та EasyJet, показують, що код, який працює добре більшу частину часу, може також ефектно давати збої.

Завдання ІТ-команд полягає в тому, щоб спробувати передбачити ці проблеми і вбудувати в код ще один рівень стійкості. Деякі системи, такі як бази даних, були розроблені з урахуванням високої надійності. Тепер розробникам потрібно вивести їх на новий рівень, додавши ще кращий захист. Деякі новіші архітектури, такі як мікросервіси та безсерверні проекти, пропонують кращий захист, але часто мають свої власні проблеми.

Значна частина останніх десятиліть розробки програмного забезпечення була присвячена відтворенню простоти і швидкості коду рідного робочого столу в рамках безпеки сучасного веб-браузера.

Результати були загалом непоганими, але незабаром вони стануть ще кращими з появою веб-асемблера (WASM). Ця технологія відкриває для розробників можливість писати більш складний код, який пропонує користувачеві більш досконалі та гнучкі інтерфейси. Стають можливими складні інструменти, такі як графічні редактори та більш захоплюючі середовища.

Технологія також відкриває можливості для написання складнішого коду з більш досконалими моделями штучного інтелекту та кращого, більш адаптивного коду. Такі інструменти, як CheerpJ, Wasmer і Cobweb – це лише три приклади інструментів, що приносять такі мови, як Java, Python і COBOL, у світ, який колись був землею JavaScript.

Основна цільова аудиторія: команди, яким потрібно доставляти складний, реактивний код віддаленим користувачам. Якщо більша частина роботи виконується на клієнтській машині, веб-збірка часто може прискорити цей етап. Менеджери, які хочуть переконатися, що один і той самий код працює на всьому обладнанні, знайдуть цю простоту привабливою.

Ідея ділитися своєю так званою ідентичністю розвивається на двох рівнях. З одного боку, захисники приватності створюють розумні алгоритми, які розкривають достатньо інформації, щоб пройти будь-яку перевірку особи, зберігаючи все інше про людину в таємниці. Одним із потенційних алгоритмів, наприклад, може бути цифрова ліцензія на алкоголь, яка гарантуватиме, що покупець пива старше 21 року, не розкриваючи при цьому місяць, день чи навіть рік народження.

Інша версія, здається, розвивається в протилежному напрямку, оскільки рекламна індустрія шукає способи об'єднати всі наші псевдоніми та напіванонімний перегляд веб-сторінок. Якщо ви зайдете в магазин за каталогом, щоб купити парасолі, а потім почнете переглядати рекламу парасольок на новинних сайтах, ви побачите, як це розвивається. Навіть якщо ви не входите в систему, навіть якщо основна цільова аудиторія: бізнес, наприклад, у сфері охорони здоров'я або банківської справи, який має справу з персональними даними та злочинністю.

Графічні процесори спочатку були розроблені для прискорення рендерингу складних візуальних сцен, але нещодавно розробники виявили, що ці чіпи також можуть прискорювати алгоритми, які не мають нічого спільного з іграми або 3D-світами. Деякі фізики вже давно використовують графічні процесори для складних симуляцій. Розробники штучного інтелекту використовують їх для обробки навчальних наборів.

Зараз розробники починають досліджувати способи прискорення більш поширених завдань, таких як пошук у базах даних, за допомогою графічних процесорів. Ці чіпи добре працюють, коли одні й ті ж завдання потрібно виконувати паралельно на величезних обсягах даних. При правильному підході вони можуть пришвидшити роботу в 10-1000 разів. Мало того, такі компанії, як Apple і AMD, роблять велику роботу з інтеграції графічних процесорів з центральними процесорами, щоб створити щось, що може добре виконувати обидва типи завдань.

Основна аудиторія: компанії, що працюють з даними і хочуть вирішувати складні обчислювальні завдання, такі як штучний інтелект або складна аналітика.

Щодня ми чуємо нові історії про величезні центри обробки даних, наповнені потужними комп'ютерами, які живлять хмару і розкривають можливості надзвичайно складних алгоритмів і програм штучного інтелекту. Щойно відчуття благоговіння минає, два типи людей здригаються: фінансові директори, яким доводиться оплачувати рахунки за електроенергію, і захисники "зелених" технологій, які переймаються тим, як вони впливають на навколишнє середовище. Обидві групи мають одну спільну мету: зменшити кількість електроенергії, що використовується для створення магії. Виявляється, що багато алгоритмів можна вдосконалити, що і стимулює розвиток "зелених" обчислень. Чи дійсно цей алгоритм машинного навчання повинен досліджувати один терабайт історичних даних, чи може він отримати ті ж результати з кількома сотнями гігабайт? Чи достатньо десяти, п'яти або одного? Нова мета для розробників алгоритмів – генерувати ту саму потужність, використовуючи набагато менше електроенергії, заощаджуючи таким чином гроші і, можливо, навіть рятуючи  нашу планету.

Дехто називає це блокчейн. Інші віддають перевагу більш приземленому терміну "розподілений реєстр". У будь-якому випадку, завдання полягає в тому, щоб створити спільну версію правди – навіть якщо всі не згодні з нею. Ця "правда" змінюється, коли кожен додає події або транзакції до спільного розподіленого реєстру. Криптовалюти, які значною мірою покладаються на такі математично гарантовані списки для відстеження того, хто володіє різними віртуальними монетами, зробили цю ідею відомою, але немає підстав вважати, що децентралізовані підходи такого роду повинні обмежуватися лише валютою.

Децентралізовані фінанси – одна з таких можливостей, і її потенціал частково полягає в тому, що вона передбачає залучення кількох компаній або груп, які повинні працювати разом, навіть якщо вони не дуже довіряють одна одній. Ланцюжок транзакцій, що зберігається в розподіленому реєстрі, може відстежувати страхові платежі, купівлю автомобілів або будь-яку кількість активів. Доки всі сторони погоджуються, що книга є справжньою, можна гарантувати безпеку окремих транзакцій.

Реальний інтерес до неконвертованих транзакцій (NFT) все ще існує, навіть якщо ажіотаж навколо них вщух. Вони можуть мати практичну цінність для будь-якого бізнесу, який прагне додати рівень автентичності до цифрового досвіду. Можливо, бейсбольна команда може видати NFT-версію картки рахунку кожному, хто купив справжній квиток на трибуни. Можливо, компанія, що виробляє кросівки, могла б видавати NFT з доступом до наступної краплі певної кольорової гами.

Рекомендуємо прочитати: 

Фішинг як послуга – що це таке і чому він такий небезпечний

Fortinet представляє брандмауери для центрів обробки даних з підтримкою штучного інтелекту

Відсьогодні смартфон на Android може виявити викинутий локатор AirTag