Top 10 strategických technologických trendů pro rok 2018 (I.)

„Top 10 strategických technologických trendů Gartner pro rok 2018 je vázáno na fenomén inteligentní digitální sítě (angl. Intelligent Digital Mesh), která je základem budoucího digitálního byznysu a ekosystémů,” říká viceprezident Gartner pro výzkum David Cearley. „IT lídři musejí vzít tyto technologické trendy v úvahu při přípravě svých inovačních strategií, jinak riskují, že uvolní místo konkurenci.”

První tři strategické technologické trendy vycházejí z toho, jak umělá inteligence a strojové učení pronikají do prakticky všech oblasti a představují hlavní “bojiště” technologických firem pro příštích pět let. Další čtyři trendy se zaměřují na prolínání digitálního a fyzického světa, z něhož se rodí pohlcující, digitálně rozšířené prostředí. Poslední tři trendy souvisejí s využíváním rostoucího počtu propojení mezi lidmi, organizacemi a zařízeními, ale také s obsahem a službami, které přinášejí nové digitální obchodní příležitosti.

Top 10 strategických technologických trendů pro rok 2018:

 1. AI základna

Tvorba systémů schopných se učit, přizpůsobovat a případně též autonomně jednat bude hlavním kolbištěm technologických firem přinejmenším do roku 2020. Schopnost používat umělou inteligenci (angl. artificial intelligence, AI) pro lepší rozhodování, přepracování obchodních modelů a ekosystémů nebo pro oblast zákaznické zkušenosti zůstane ekonomickým hnacím motorem digitálních iniciativ až do roku 2025.

„AI techniky se vyvíjejí rychle a organizace budou muset značně investovat do dovedností, procesů a nástrojů, jestliže je chtějí plně využít a vybudovat na nich nové systémy,” říká David Cearley. „Může jít o investice do přípravy dat, integrace, algoritmů nebo výběru školících postupů a tvorbu modelů. Bude třeba rozjet užší spolupráci mezi datovými vědci, vývojáři a vlastníky byznys procesů.”

2. Inteligentní aplikace a analytika

Během následujících několika let získá prakticky každá aplikace a služba v nějaké míře umělou inteligenci. Půjde jednak o zjevně inteligentní aplikace, které by bez AI a strojového učení nemohly existovat. Pak tu ale budou i nenápadní “uživatelé” AI poskytující inteligenci na pozadí. Vznikne tak nová inteligentní vrstva mezi lidmi a systémy, jež umožní transformovat povahu práce a strukturu pracovišť.

„Možnosti inteligentních aplikací by firmy měly zkoumat především jako způsob, jak rozšířit lidské schopnosti, nikoliv jako cestu, jak lidi nahradit,” vysvětluje Cearley. „Rozšířená analytika je jednou z takových strategických růstových oblastí, kde může strojové učení automatizovat přípravu dat, jejich zkoumání, nacházení nových souvislostí a jejich sdílení s řadou uživatelů v podniku – obchodem, provozem nebo civilními datovými vědci.”

AI se stává novým významným bojištěm v oblasti software a služeb, včetně oblastí jako je ERP. Dodavatelé nicméně musejí umět jednoznačně vysvětlit, jak v nových verzích jejich aplikací a služeb AI uživatelům pomáhá například v podobě pokročilé analytiky, inteligentních procesů nebo lepší uživatelské zkušenosti.

3. Inteligentní věci

Inteligentní věci jsou fyzické předměty schopné nabídnout víc než provádění pevně daných (předprogramovaných) funkcí. Díky AI zvládají pokročilé chování a přirozenou interakci se svým okolím a lidmi. AI pohání nové segmenty (jako jsou autonomní vozidla, roboti a drony) a umožňuje také výrazně rozšířit možnosti množství stávajících věcí (například formou IoT – internetu věcí, který připojuje běžné předměty denní potřeby nebo průmyslové stroje).

„Jednou z oblastí, kde se inteligentní věci rychle rozvíjejí a prosazují, je používání autonomních vozidel v kontrolovaném prostředí (například na polích nebo v lomech). Dalších příkladů využití autonomních vozidel na jasně definovaných a kontrolovaných cestách se patrně dočkáme do roku 2022, nicméně všeobecné nasazení autonomních aut bude i nadále vyžadovat někoho na místě řidiče, pro případ selhání či výpadku technologie,“ říká David Cearley. „Předpokládáme, že scénáře částečné autonomie vyžadující řidiče za volantem budou aktuální přinejmenším v následujících pěti letech. Výrobci mezitím budou své technologie důsledně testovat a bude také čas řešit netechnologické problémy jako jsou předpisy, legislativa kulturní přijatelnost.”

4. Digitální dvojče

Koncept digitálního dvojčete označuje digitální model entity či systému z reálného světa. Digitální dvojčata jsou velmi slibná zejména v kontextu IoT projektů v nadcházejících třech až pěti letech. Dobře navržená digitální dvojčata podnikových aktiv mohou napomoci v procesech řízení a rozhodování.

Díky napojení na fyzické protějšky (jejich senzory) lze sledovat stav, reagovat na změny, zlepšovat provozní parametry a zvyšovat tak přidanou hodnotu. Zpočátku budou digitální dvojčata nasazována v jednoduché formě, postupně se ale budou vyvíjet, sbírat a vizualizovat vhodná data nebo využívat vhodné analytické metody a pravidla – a s jejich pomocí efektivně reagovat na požadavky byznysu.

„Časem budou digitální obrazy prakticky každé části našeho světa dynamicky propojeny se svými skutečnými protějšky – a mezi sebou navzájem. Díky vestavěným funkcím využívajícím AI bude možné provádět pokročilé simulace, řízení provozu a analýzu,” vysvětluje Cearley. „Z tohoto dlouhodobého posunu směrem ke světu propojených digitálních dvojčat bude profitovat většina odvětví – od průmyslu, přes zdravotní péči až po marketéry nebo veřejnou správu.”

5.      Od cloudu k okraji

Výpočty na okraji (angl. Edge Computing) je název výpočetní topologie, v níž jsou zpracování informací nebo sběr a dodávka obsahu umístěny blíže zdrojům těchto informací (např. senzorům). Vyřešení problémů s konektivitou, rychlostí odezvy či omezenou rychlostí připojení i větší škála funkcí dostupných “na okraji” jsou důvody, proč se distribuované modely dostávají opět do popředí.

Zejména podniky angažující se výrazně ve sféře internetu věcí by měly začít pracovat s návrhy využívajícími prvky na okraji. Přestože mnozí vnímají cloud a okraj jako velmi protichůdné přístupy, je vlastně cloud typ IT, kde jsou elasticky škálovatelné technologické funkce dodávány jako služba – nemusí tedy nezbytně zahrnovat centralizovaný model.

„Jsou-li použity jako vzájemně se doplňující koncepty, pak cloud může být typem IT použitého pro tvorbu modelu orientovaného na služby, centralizovaný dohled a koordinaci struktury, zatímco okraj představuje cestu, jak zajistit prvky cloudové služby nepropojeným či distribuovaným způsobem,“ vysvětluje David Cearley.