Начало года – время подведения итогов и выстраивания планов на будущее, и сфера технологий здесь не исключение. Традиционно, в конце года знатоки и эксперты предлагают нам взглянуть на то, что предложит нам индустрия в будущем году. Предлагаем обсудить несколько трендов предстоящего 2024 года.
ИТ-тренды 2024 года, согласно исследованиям Gartner, будут переплетены с ключевыми направлениями бизнеса. Как всегда актуальными останутся защита и сохранение инвестиций, курс на принятие верных решений в предложенных обстоятельствах.
Тренд №1 – отраслевые облачные платформы
Речь идет о платформах, специально разработанных под нужды некоторых отраслей бизнеса, в которых применение стандартных общедоступных решений невозможно. Такие облачные платформы объединяют в себе и программное обеспечение, и широкий спектр возможностей инфраструктуры как услуги (IaaS). Основа таких решений – общедоступные сервисы, благодаря которым можно создать конфигурации под самые разные потребности и организовать гибкую систему управления ресурсами.
Мы в iiii Tech к развитию тенденции отраслевых облачных платформ готовы – в 2023 году мы выпустили свою облачную платформу, которую можно подстроить под нужды бизнеса, полностью повторяя функциональность ранее ушедших с рынка вендоров.
Тренд №2 – использование искусственного интеллекта при разработке программных продуктов
Аналитики считают, что к 2026 году роль генеративного ИИ в разработке будет настолько существенно, что до 70% процессов в этой области будут изменены и перестроены. А пока, процессы, хоть и не перестраиваются кардинально, во многом интегрируются с возможностями ИИ, даже когда речь идет о разработке сложных систем.
Написание кода, перевод его на разные языки программирования и обновление кодовой базы приложений уже доступны для работы ИИ. И стоит отметить, что дела идут неплохо: уже сейчас разработчики используют ИИ на всем протяжении жизненного цикла приложений: от планирования до тестирования. Эта тенденция будет еще больше развиваться в 2024 году.
Тренд №3 – управление безопасностью искусственного интеллекта
Генеративные модели – это здорово и полезно, но риски безопасности никто не отменял. В настоящее время инциденты часто решаются по мере их возникновения, в то время как заблаговременными мерами обеспечения безопасности использования ИИ компании занимаются не всегда. В 2023 году этой проблеме должно будет уделяться большее внимание. В связи с этим прогнозируется внедрение TRiSM – программы, которая поможет эффективнее управлять рисками и безопасностью при использовании ИИ.
Тренд №4 – платформенные команды и разработка на базе платформ
Согласно прогнозам Gartner, к 2026 году 80% организаций, которые занимаются разработкой ПО, смогут создать платформенные команды, в условиях которых разработка будет быстрее и дешевле.
Суть тренда в том, что организовывать разработку удобнее, если она базируется на существующей платформе, где часть обязательных рутинных процессов уже автоматизирована, а специальная команда инженеров заботится о том, чтобы функционирование платформы шло гладко. Так получается сократить Time-to-market создаваемых решений за счет уменьшения сроков разработки и внедрения.
Тренд №5 – курс на снижение потребляемой энергии
Этот тренд тоже связан развитием искусственного интеллекта. Дело в том, что модели ИИ не смогли бы обучаться, если бы не было достаточного количества серверов, без которых невозможна обработка огромных массивов данных. Чем больше серверов работает, тем больше углекислого газа в атмосферу они выбрасывают за счет увеличенного потребления энергии. Сейчас важно сделать так, чтобы негативное влияние на окружающую среду если не уменьшалось, то хотя бы не множилось в разы за короткие промежутки времени.
Специалисты считают, что нужно внедрять ряд мер, которые бы способствовали уменьшению потребления энергии или снизили количество выбрасываемых в воздух веществ. Для этого, например, предлагается локализовать хранилища с данными для обучения моделей ИИ – так получится уменьшить потребление энергии, а заодно и сделать данные более конфиденциальными. Другая предлагаемая мера – повторное использование уже обученных моделей и внедрение более энергоэффективного оборудования.