Рынок ИТ в 2019 году: технологии и бюджеты

Технологические тренды 2019: от дополненной аналитики до квантовых вычислений

Мы решили рассмотреть тему технологических трендов 2019 года, как в концептуальном, так и в практическом плане: от каких направлений ждать прорыва и роста числа коммерческих приложений, и сколько денег компании по всему миру готовы потратить на свое техническое переоснащение.

Компания Spiceworks опубликовала результаты ежегодного исследования распределения ИТ-бюджетов компаний на 2019 год. В опросе приняли участие представители более 700 коммерческих организаций Северной Америки и Европы.

Большинство компаний (89%) готовы потратить на свое техническое оснащение в 2019 году больше средств или такую же сумму, как в 2018. Лишь 6% респондентов уверены, что их издержки на IT сократятся в ближайшие 12 месяцев (против 11% в прошлом году).

Ключевым драйвером роста ИТ-бюджетов является потребность замены устаревшего оборудования. Крупные предприятия (со штатом 5 000+ сотрудников) в числе основных статей расходов называют вопросы кибербезопасности.

Общее правило: чем солиднее размеры компании, тем меньше в общем объеме ее издержек доля затрат на «железо» и больше на сервисы удаленного управления.

Если брать конкретные статьи расходов, то затраты на софт и облачные сервисы остаются практически неизменными к 2018 году: 26% и 21% общего бюджета соответственно. Небольшие организации существенно увеличат свои расходы на «железо» в 2019 году: 42% против 31% в 2018.

 

1-02-02

Ожидаемые расходы компаний в сфере ИТ в 2019 году

 

1-02-03

Специалисты Gartner обозначили 10 ключевых направлений, которые будут определять технологический ландшафт в 2019 году

 

Автономные устройства

Роботы, дроны, самоуправляемые транспортные средства, эксплуатирующие технологию искусственного интеллекта, формируют собственную экосистему, как бы пафосно это не звучало. Сегодня речь идет не только о точечном применении подобных аппаратов, как в случае роботов-консультантов в торговых центрах, но о коллаборация этих устройств для решения задач бизнеса.

Автономные устройства могут эффективно взаимодействовать, выстраивая цепочку из нескольких операций без вмешательства человека или с его минимальным участием. Например, в сельском хозяйстве дрон, проводящий мониторинг засеиваемой площади, может передавать сигнал о готовности поля к посеву непосредственно автономной технике и запускать ее работу. Складские операции фасовки, упаковки и доставки товаров к месту назначения также могут быть полностью автоматизированы с применением данных технологий.

 

Дополненная аналитика

Технология представляет собой комбинацию традиционной аналитики силами человеческого разума, инструментов машинного обучения и искусственного интеллекта. Она позволяет получать новую информацию, более детальный анализ процессов бизнеса, достигать более точных решений, учитывая тот факт, что 2/3 принимаемых человеком решений самостоятельно не являются оптимальными.

В ближайшей перспективе – появление приложений технологии дополненной аналитики для бизнеса в сфере HR, финансах, продажах, маркетинге, управления активами. Например, в плане клиентского сервиса легко представить вариант с IKEA, где покупатели имели бы возможность подбирать мебель в программной оболочке, визуализировать ее для своих помещений перед принятием решений о покупке.

 

Разработка на базе AI

Рынок стремительно меняет концепцию разработки новых программ и приложений. Действующий подход подразумевает взаимодействие профессионалов в области работы с Big Data (Data Scientist) с разработчиками приложений для производства решений на базе искусственного интеллекта. Все идет к тому, что хороший разработчик больше не нуждается в помощи дата-сайентистов. Он может получить результат самостоятельно, используя готовые модели (сервис как услуга).

Больше не требуется владеть навыками математического моделирования и статистического анализа. Можно встраивать алгоритмы AI в процесс разработки, проводить автоматизацию и тестирование, применяя возможности различных готовых сервисов.

По прогнозам Gartner, к 2020 году по меньшей мере 40% новых проектов в области разработки приложений будут делаться с привлечением алгоритмов ИИ.

 

Цифровые двойники

В качестве цифрового двойника может выступать виртуальная репрезентация любого физического изделия, объекта или системы. В промышленном производстве он полезен не только на стадии изготовления прототипа и выпуска продукции, он продолжает аккумулировать данные на протяжении всего цикла жизни изделия.

Согласно прогнозам, в 2020 году в мире будет запущено порядка 20 миллиардов сенсоров, эндпоинтов и цифровых двойников, привязанных к одному миллиарду конечных продуктов. Коммерческие организации будут интегрировать цифровых двойников в организационные шаблоны проектирования (DTO) для оптимизации своих бизнес-моделей.

 

Периферийные (гранитные) вычисления

Edge Computing описывают новую топологию вычислений, в которой процесс сбора и обработки информации происходит непосредственно в точках генерации данных, то есть в цифровых устройствах. Идея в том, чтобы уменьшить трафик и увеличить скорость обработки информации.

В сегодняшнем понимании эти вычисления привязаны к интернету вещей для локализации процессов ближе к конечным пользователям, а не к централизованной вычислительной среде. Нет смысла сталкивать лбами граничные вычисления и облачные сервисы, придумывать для первых отдельную архитектуру. По мнению Gartner, оба варианта могут успешно эволюционировать вместе.

Драйвером роста граничных вычислений в ближайшие 5 лет станут специальные чипы AI и запуск систем 5G.

 

Иммерсивные технологии

Коммуникационные платформы меняют способ взаимодействия людей с цифровым пространством. Виртуальная, дополненная и смешанная реальность меняют восприятие человеком цифрового мира. Комбинация этих двух технологий приведет к дальнейшему развитию иммерсивных технологий и получению нового опыта, который можно будет использовать, в том числе, в приложениях для бизнеса.

Мы можем наблюдать постепенный переход от индивидуальных устройств и фрагментированного интерфейса к многоканальному и мультимодальному пользовательскому опыту.

 

Блокчейн

Блокчейн как вариант дистрибутивной системы все еще обещает переформатировать большинство индустрий. Централизованная модель доверия, когда этот наиглавнейший ресурс сосредоточен в банках государственных и прочих традиционных институтах, подразумевает дополнительные издержки. Ведь за безопасность любых транзакций приходится платить.

Сегодня большинство решений на базе блокчейна не используют весь потенциал распределенных сетей. Они решают либо задачу альтернативного шифрования информации, либо автоматизации процессов бизнеса. Но сами возможности для прорыва сохраняются. Осталось лишь побороть недоверие к данной технологии со стороны бизнеса, возникшее на базе неприятностей с криптовалютами.

 

Умные пространства

Данное направление подразумевает создание физического или цифрового окружения, в которых люди и технологические системы взаимодействуют в рамках одной умной экосистемы.

Умные дома, цифровые рабочие пространства, умные города – комбинации сотрудничества роботов и людей, цифровых сервисов растут как на дрожжах. Не всегда, правда, результат соответствует ожиданиям.

Администрация первого в мире полностью роботизированного отеля в Японии вынуждена была «уволить» половину роботов после двух лет работы и заменить их живым персоналом. Машины плохо справлялись с некоторыми обязанностями. Окупить затраты так и не удалось. Среди причин локальной неудачи называется стремительное устаревание технологий.

 

Цифровая этика и приватность

Многие компании, работающие онлайн, знают, как трудно получить от людей персональные данные, даже при гарантии безопасного с ними обращения и наличие законов об их защите. Эта обеспокоенность, по мнению экспертов, будет только возрастать, и те организации, которые не будут работать над дополнительными способами защиты информации клиентов, будут в числе отстающих.

Доверие в цифровую эпоху – дефицитный товар. Более того, все вопросы безопасности персональных данных упираются в тему цифровой этики. Задача бизнеса выбор партнеров, контрагентов и сотрудников, которые смогут повысить доверие во всей цепочке взаимодействия, а не понизить его.

Facebook инвестирует 7, 5 миллионов долларов на создание центра по изучению этических проблем, связанных с развитием и распространением технологий искусственного интеллекта. Научный центр будет изучать влияние инноваций на безопасность и конфиденциальность данных пользователей социальной сети.

 

Квантовые вычисления

Это вариант неклассических вычислений, оперирующий с субатомными единицами на квантовом уровне (например, электронами или ионами) и переводящий информацию в квантовые биты. Они призваны решать задачи чересчур сложные для традиционных алгоритмов. Например, в фармацевтике квантовые вычисления используются для создания молекулярных моделей взаимодействия химических веществ, чтобы ускорить вывод препаратов на рынок.

Gartner советует технологическим компаниям постепенно вникать в возможности данной технологии, как ее можно использовать для решения повседневных задач бизнеса. В перспективе 5 лет количество ее коммерческих приложений может вырасти в несколько раз.