Na samém vrcholu žebříčku nejdiskutovanějších technologií se momentálně nachází umělá inteligence, respektive neuronové sítě. Problém je ovšem už v samotném názvu – AI není ani chytrá, ani inteligentní. Jde „pouze“ o mimořádně efektivní nástroj pro statistické vyhodnocení velkého množství dat. Dobře hledá vzory, učí se souvislosti, velmi rychle vyhodnocuje.
To je dobré pro zlepšení rozhodování a efektivitu procesů. Dokáže také například generovat značnou část kódu při vývoji aplikací.
„Není to sice kreativní proces, ale ušetří obrovský objem mechanické práce. Jen mnohé firmy ještě bezpochyby čeká vystřízlivění z naivního pohledu, že nasazení AI jakýmsi kouzlem vyřeší jejich problémy,“ říká Jan Antoš, ředitel společnosti Trask solutions pro strategické inovace.
Využití této sofistikované výpočetní metody je každopádně i tak lákavé. Podle společnosti Gartner bude za tři roky u 40 % nových projektů součástí týmu také AI vývojář. A spolu s ním také datoví analytici, protože bez datového inženýrství nelze umělou inteligenci rozumně využít – data se nejprve musí náležitě připravit. Aktuálně strojové učení reálně využívají 4 % velkých firem, dalších 46 % to ovšem v dohledné době plánuje.
Je přitom velmi zajímavé sledovat, jak se mění jejich pohled na to, zda umělá inteligence nahradí lidské pracovníky. Tam, kde AI zatím nemají, to očekává celých 77 % respondentů. Tam, kde už nějakým způsobem funguje, hlásí v 58 % případů nulovou změnu a ve 26 % dokonce nárůst zaměstnanosti. Jen je zatím těžké konkrétní výsledky nasazení AI předvídat – učením se totiž neustále mění a v důsledku je nepředvídatelná.
V našich podmínkách však prozatím bude větším tématem technologie Digital Twin of Organization (česky digitální dvojče firmy). Hlavně proto, že je snáze uchopitelná. V zásadě jde o to vzít veškerá data o firmě a vytvořit virtuální, ale v každém ohledu reálný model fungování jejího businessu – tedy její digitální dvojče.
S pomocí analytických nástrojů pak lze rozkrýt fungování společnosti nejen koncepčně, ale hodnotit ho i v reálném čase. Zjednodušeně řečeno se jedná o schopnost sledovat v reálném čase vše, co se děje ve firmě, a možnost na to okamžitě reagovat. Lze přitom odhalit neefektivitu až na úroveň konkrétního procesu, pobočky, zaměstnance či klienta. Tím se otevírají velké možnosti pro optimalizaci, detekci podvodů, predikce a inovace.
„Podle našeho průzkumu mezi zástupci českých bank celých 67 % respondentů očekává, že jejich společnost bude v příštích pěti letech do svého digitálního dvojčete investovat. Limitem může být spíše sociální rozměr – u jednoho z našich klientů tento proces zastavily odbory. Lidé přeci jen nejsou stroje a nelze je neomezeně optimalizovat,“ vysvětluje Antoš.
Pokročilé analytické metody a nástroje jsou ostatně technologickým trendem samy o sobě. Používá se pro ně označení Augmented Analytics a jde v zásadě o analytiku obohacenou o automatizaci. Není přitom třeba obávat se výhrad ze strany zákazníků. Již 63 % lidí v současnosti očekává, že firmy použijí klientská data k tomu, aby byly relevantní a neobtěžovaly nesmyslnými nabídkami. Rozšířená analytika má dva zásadní přínosy. Prvním z nich je rychlost, tedy schopnost měřit a vyhodnocovat ne v měsících nebo hodinách, ale téměř okamžitě. Druhým je přístupnost.
Tyto nástroje umožňují dotazování reálným jazykem a nejsou tedy vyhrazené pouze specialistům. Samy například dokáží generovat a automaticky ověřovat hypotézy. I díky tomu má počet amatérských datových vědců růst 5x rychleji než počet expertů.
Všechny výše popsané trendy kladou obrovské nároky na technickou infrastrukturu a asi příliš nepřekvapí, že mnoho firem tento boj „vzdá“. Čeká se proto výrazný propad investic na vnitřní infrastrukturu, a naopak rychlejší přesun ke cloudovým řešením. Například v bankách mají investice do cloudu v dalších letech růst o cca 20 % ročně. Paradoxně nejčastějším argumentem je dnes bezpečnost, která v počátcích bývala považována za hlavní riziko cloudových služeb. A pak také větší agilita, která umožňuje držet krok s dobou. Cena je až na třetím místě.
Světem samozřejmě rezonují i další „buzzwords“, většina z nich však zatím šéfy firem ze spaní budit nemusí. O blockchainu v posledních dvou nebo třech letech slyšel asi každý, očekávaná revoluce v transakcích bez prostředníků však stále není na dohled. Blockchain je totiž extrémně náročný a většinu problémů lze řešit nesrovnatelně jednodušeji a efektivněji jinak.
Stále se hledá (a nenachází) způsob, jak přesně tento koncept využít v businessu a současně v dostatečně širokém měřítku. Změna bezpochyby jednou přijde, ale bude to za dlouho a zatím nevíme, jak bude vypadat.
Podobné je to i s neméně očekávanými kvantovými počítači. Přestože jde Quantum Computing každý rok obrovskými kroky kupředu, stále je to sci-fi a na zásadní průlom teprve čekáme – kvantové stavy trvají velmi krátce a výsledky vykazují velkou chybovost. Uvidíme, kdy se tato technologie s potenciálem ve vteřině prolomit jakékoliv heslo nebo vyřešit logistické problémy světa dočká produkční fáze. V dalších letech každopádně výrazně přibude firem, které s ní budou experimentovat.
I když se to zatím může zdát nepředstavitelné, může se také blížit doba, kdy chytré telefony přestanou být středem našich životů (tzv. smartphone disintermediation). Kolem nás totiž exponenciálně přibývá chytrých zařízení s mnoha senzory a poměrně velkým výpočetním výkonem.
Od domácí elektroniky přes auta až po zařízení v restauracích nebo na úřadech. Ta mezi sebou mohou komunikovat, sdílet informace. Výpočty přitom nemusí běžet v cloudu, ale přímo na koncových zařízeních (používá se termín Edge Cloud). Otevírají se tak možnosti pro úplně nové aplikace, u kterých ani nebude jasné, kde přesně vlastně běží – budou rozprostřené ve světě a nemusíme si je nosit s sebou. Anebo naopak – propracovaná nositelná zařízení mohou posílit propojení člověka s počítačem, přinášet okamžitou vizualizaci dat, překlady, nové smysly.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU