Кривая развития технологий (Hype Cycle) — это интеллектуальный продукт, разработанный американской исследовательской информационно-технологической компанией Gartner, для представления новых прорывных технологий, который будут активно развиваться в течении ближайших 10 лет.
Методология цикла дает представление о технологиях, которые зародились не так давно, но уже вызывают большой ажиотаж. Кривая развития прогнозирует, как они будут развиваться с течением времени и насколько они потенциально актуальны для использования в решении реальных бизнес-задач: стоит ли вокруг них создавать стартапы, вкладывать в их развитие огромные средства, надеясь на отдачу через несколько лет.
«Прорывными технологиями» Gartner считает те, которые по своей природе революционны, но жизнеспособность и конкурентное преимущество которых ещё не доказано. Чтобы построить этот график и отложить на нем 30 точек, аналитики компании просеивают тысячи уникальных технологий, которые по их мнению проявят себя на горизонте 5-10 лет и окажут сильное влияние на общество и бизнес.
S-образная кривая состоит из пяти участков, отражающих каждую из пяти фаз цикла.
| Этап | Описание | |
| 1 | Технологический триггер | Потенциальный технологический прорыв дает толчок. Первые проверки концепции и интерес к ним со стороны СМИ вызывают значительный резонанс. Часто не существует пригодных для использования продуктов, а коммерческая жизнеспособность не доказана. |
| 2 | Пик завышенных ожиданий | Ранняя реклама приводит к ряду успешных историй, часто сопровождающихся множеством неудач. Некоторые компании предпринимают действия, большинство — нет. |
| 3 | Впадина разочарования | Интерес ослабевает, поскольку эксперименты и внедрения не приносят результатов. Производители технологии выбывают из гонки или терпят неудачу. Инвестиции в развитие продолжаются только в том случае, если выжившие поставщики улучшают свои продукты до уровня, удовлетворяющего первых пользователей. |
| 4 | Склон просветления | На этом этапе появляется все больше удачных примеров внедрения технологии. Начинает выкристаллизовываться и становятся более понятным то, как технология может приносить пользу бизнесу. У поставщиков технологий появляются продукты второго и третьего поколения. Все больше предприятий финансируют пилотные проекты. Консервативные компании сохраняют осторожность. |
| 5 | Плато продуктивности | Массовое внедрение начинает набирать обороты. Критерии оценки жизнеспособности поставщиков определены более четко. Широкое применение и актуальность технологии на рынке явно окупаются. Если технология имеет нечто большее, чем просто нишу на рынке, то она будет продолжать расти. |
График отражает технологии, которые окажут значительное влияние на бизнес и общество в горизонте ближайших 2-10 лет и позволят ИТ-директорам и руководителям компаний осуществить цифровую трансформацию бизнеса.
Но без апробированного и доказанного конкурентного преимущества новые технологии являются разрушительными по своей природе. Чтобы воспользоваться возможностями, которые они предоставляют, крайне важно понять потенциальные варианты использования и пути к массовому внедрению. Внедрение этих технологий может занять два года, а может затянуться на пару десятилетий.
По мнению Мелиссы Дэвис, вице-президента по аналитике Gartner, все эти технологии находятся на ранней стадии, но некоторые из них находятся в зачаточном состоянии, и существует большая неопределенность в отношении того, как они будут развиваться. Технологии в зачаточном состоянии сопряжены с большими рисками при развертывании, но потенциально имеют больше преимуществ для первых пользователей, что отличает их от главных стратегических технологических тенденций.
В августе 2022 года компания обновила свой прогноз. Она определила 25 новых технологий, которые желательно знать, если вы следите за технологическими инновациями и не хотите пропустить важные развивающиеся тренды.
Перспективные технологии, которые аналитики выделили в 2022 году, объединены в три группы:
1. расширение возможностей иммерсивности*;
2. ускорение автоматизации и внедрение искусственного интеллекта (ИИ);
3. инновации в области оптимизации доставки технологий.
*Иммерсивность (от англ. immersive — «присутствия, погружения») — это способ восприятия, создающий эффект погружения в искусственно созданную среду. Различные примеры эффекта погружения мы наблюдаем в кино, театрализованных представлениях, постоянном взаимодействии с виртуальным сообществом в социальных сетях или многопользовательских играх.
В августе 2022 года Gartner выпустил традиционный ежегодный отчет Hype Cycle for Emerging Technologies, с наиболее перспективными инновационными технологиями.
Тема 1: Развитие/расширение иммерсивного опыта
Преимущество этих технологий заключается в том, что они предоставляют людям больший контроль над своей идентификацией и данными, а также расширяют спектр их возможностей за счет виртуальных площадок и экосистем, которые можно интегрировать с цифровыми валютами. Эти технологии также предоставляют новые способы связи с клиентами для усиления или открытия новых потоков доходов.
● Цифровой двойник клиента (DToC) — это динамическое виртуальное представление клиента, которое моделирует возможное поведение и учится подражать ему.
Суть технологии в том, что она позволяет тестировать продукт, процесс или бизнес-модель «в цифре», тем самым сокращать затраты на проведение множества экспериментов в реальном мире.
Цифровые двойники способны моделировать и предугадывать поведение клиентов с учетом их персональных свойств, и их можно использовать для улучшения качества обслуживания клиентов (CX) и поддержки усилий по цифровизации продуктов и услуг. Например, сокращать очереди в магазинах или пробки на дорогах, применять принципиально иной подход к организации процессов в ритейле, здравоохранении и других областях.
Процесс внедрения этой технологии займет от пяти до 10 лет прежде, чем станет массовым и изменит организации.
Вот еще несколько актуальных технологий, в основе которых лежит иммерсивный опыт:
● Децентрализованная идентификация (DCI) позволяет субъекту (обычно человеку-пользователю) контролировать свою собственную цифровую идентификацию, используя такие технологии, как блокчейн или другие технологии распределенного реестра (DLT), а также цифровые кошельки.
● Цифровые люди — это интерактивные представления, управляемые искусственным интеллектом, которые обладают некоторыми характеристиками, знаниями и мышлением человека.
● Внутренний рынок талантов или кадровый маркетплейс помогает подбирать сотрудников в штат компании или формировать пул временных работников, занятых на проектах без участия рекрутера.
● Метавселенная — это коллективное виртуальное 3D-пространство, созданное конвергенцией улучшенной физической и цифровой реальности. Метавселенная является постоянной, обеспечивая улучшенный иммерсивный опыт.
● Невзаимозаменяемый токен (NFT) — это уникальный программируемый цифровой элемент на основе блокчейна, который публично доказывает право собственности на цифровые активы, такие как цифровое искусство или музыка, или физические активы, которые токенизированы, такие как дома, автомобили или документы.
● Суперапп (SuperApp) – новый тип приложений с расширенным набором функций. Он включает в себя возможности онлайн-банкинга, лайфстайл-сервисов, маркетплейса, интегрированного голосового помощника, получения персонализированных услуг. Все то, что раньше было разведено по разным приложениям, теперь будет сконцентрировано в одном.
● Web3 — это новый стек технологий для разработки децентрализованных веб-приложений, которые позволяют пользователям контролировать свою собственную идентификацию и данные.
Тема 2: Ускорение автоматизации и внедрения ИИ
Расширение внедрения искусственного интеллекта (ИИ) является критически важным способом развития продуктов, услуг и решений. Это означает ускорение создания специализированных моделей ИИ, применение ИИ для разработки и обучения моделей ИИ и их развертывание для доставки продуктов, услуг и решений.
Такие меры позволяют добиваться более точных прогнозов и решений, быстрее достигать целей. Роль людей в такой технологии заключается в том, чтобы быть пользователями, оценщиками и наблюдателями.
● Автономные системы являются примерами ускоренной автоматизации ИИ. Они способны моделировать явления высокого уровня сложности, которые невозможно описать с помощью классической модели математики или нейронных сетей: например, движение городского транспорта.
В случае автономной системы мы наделяем человека, автомобиль или любые другие объекты определенными свойствами и запускаем прогноз их действий в рамках обучающейся модели, имеющей свободу действий.
Клиенты тоже в какой-то мере автономная система. У каждого человека есть поведенческие характеристики. Автономные системы могут просчитывать поведенческую модель клиентов в рамках любого отраслевого объекта, например, медицинской организации или банка, и таким образом прогнозировать их реакцию на то или иное изменение, планируемое организацией.
Автономные программные системы демонстрируют три фундаментальные характеристики: автономию, обучаемость и агентность. Когда традиционные методы ИИ не могут достичь адаптивности и гибкости, автономные системы могут быть успешными в оказании помощи в реализации задач бизнеса.
Прогноз Gartner по массовому внедрению в организации перечисленных ниже систем находится в горизонте 5 — 10 лет.
● Причинно-следственный искусственный интеллект или Causal artificial intelligence (АI) выявляет и использует причинно-следственные связи, чтобы выйти за рамки моделей прогнозирования на основе корреляции и перейти к системам ИИ, которые могут более эффективно предписывать действия и действовать более автономно. Как может применяться AI в бизнес-среде мы рассказываем в этой статье.
● Foundation models или базисные модели — это «суперархитектура», где берутся миллиарды данных разных типов — тексты, изображения, аудио, десятки видов графов и т. д. — и на этих данных обучается огромная модель. Таким образом можно решать большой объем прикладных задач единой системой. Смысл в том, что обучив один раз огромную мегамодель с множеством вводных данных, затем ее можно «разрезать» на разные части (дистиллировать).
Например, можно использовать навык генерации текстов по ключевым словам и доработав получить AI-копирайтер для описания товаров в интернет-магазинах. Или навык генерировать изображения по текстам использовать для создания рекламных баннеров. И эта технология уже работает: журнал Cosmopolitan выпустил первую в мире обложку журнала, созданную искусственным интеллектом. То есть большую модель, немного дообучив, можно использовать для решения множества узкопрофильных задач.
● Дизайн с дополненным ИИ или Generative design AI — представляет собой использование технологий ИИ, машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP) для автоматического создания и разработки пользовательских потоков, дизайна экрана, контента и кода в цифровых продуктах.
● Инструменты генерации кода машинного обучения (ML) включают в себя размещенные в облаке модели машинного обучения, которые подключаются к профессиональным интегрированным средам разработки (IDE), которые представляют собой расширения, предоставляющие предлагаемый код на основе либо описаний на естественном языке, либо частичных фрагментов кода.
Тема 3: Технологизация разработки
Пул технологий из этой группы сосредоточен на ключевых составляющих в построении цифрового бизнеса: сообщества разработчиков продуктов, услуг или решений (например, Fusion Team) и платформ, которые они используют. Эти технологии обеспечивают обратную связь и понимание, которые оптимизируют и ускоряют доставку продуктов, услуг и решений, а также повышают устойчивость бизнес-операций.
Fusion Team — это мультидисциплинарные цифровые бизнес-команды, имеющие централизованное рабочее пространство в облаке (хабе) для работы над проектами. Исследования Gartner показывают, что распределенные одновременные проекты с широким участием специалистов могут продвигаться в 2,5 раза быстрее, чем централизованные последовательные усилия. Fusion teams являются ключевыми элементами такого типа распределенной цифровой модели разработки.
Облачные экосистемы данных обеспечивают целостную среду управления данными, которая умело поддерживает весь спектр рабочих нагрузок данных, от научных исследований о данных до хранения производственных данных. Облачные экосистемы данных обеспечивают оптимизированную доставку и комплексную функциональность, которую легко развертывать, оптимизировать и поддерживать. Их массовое внедрение может занять от двух до пяти лет и будет очень полезно для пользователей.
В эту группу технологий также входят:
● Дополненный FinOps или Augmented Financial Operations автоматизирует традиционные концепции DevOps, такие как гибкость, непрерывная интеграция и развертывание, а также обратная связь конечных пользователей с финансовым управлением, бюджетированием и оптимизацией затрат за счет применения методов искусственного интеллекта и машинного обучения (ML).
● Облачная устойчивость — это использование облачных сервисов для достижения преимуществ устойчивости в экономических, экологических и социальных системах.
● Вычислительное хранилище (CS) разгружает обработку хоста из основной памяти центрального процессора (ЦП) на запоминающее устройство.
● Ячеистая архитектура кибербезопасности (CSMA) — это новый подход к разработке компонуемых распределенных средств управления безопасностью, которые повышают общую эффективность безопасности.
● Наблюдаемость данных — это способность понимать состояние ландшафта данных организации, конвейеров данных и инфраструктуры данных путем непрерывного мониторинга, отслеживания, оповещения, анализа и устранения инцидентов.
● Динамическое управление рисками ли Dynamic risk governance (DRG) — новый подход к критической задаче определения ролей и обязанностей по управлению рисками. DRG настраивает управление рисками соответствующим образом к каждому риску, позволяя организациям лучше управлять рисками и снижать стоимость аудита.
● Отраслевые облачные платформы используют базовые облачные сервисы SaaS, «платформа как услуга» (PaaS) и «инфраструктура как услуга» (IaaS), чтобы предлагать соответствующие отраслевые пакетные бизнес- и технические возможности для определенной вертикали в виде целостного продукта.
● Минимально жизнеспособная архитектура или Minimum viable architecture (MVA) — это стандартизированная структура, используемая командами разработчиков для обеспечения своевременной и соответствующей требованиям разработки и итерации продуктов.
● Разработка на основе наблюдаемости или Observability-driven development (ODD) — это практика разработки программного обеспечения, которая обеспечивает детализированную видимость и контекст состояния и поведения системы путем проектирования систем, которые можно наблюдать.
Открытая телеметрия или OpenTelemetry представляет собой набор спецификаций, инструментов, интерфейсов прикладного программирования (API) и комплектов разработки программного обеспечения (SDK), которые описывают и поддерживают реализацию инструментария с открытым исходным кодом и платформы наблюдения для программного обеспечения.
Проектирование платформ или Platform engineering — дисциплина создания и эксплуатации внутренних платформ самообслуживания разработчиков (IDP) для доставки программного обеспечения и управления жизненным циклом.
Резюме
● В цикле Gartner Hype Cycle™ for Emerging Technologies 2022 года представлены 25 «обязательных» инноваций для обеспечения конкурентной дифференциации и эффективности.
● Лишь немногие из них, скорее всего, достигнут широкого распространения всего за два года; остальные будут развиваться десять лет и более.
● Зачаточная стадия этих технологий делает их более рискованными для развертывания, но и преимущества для ранних пользователей потенциально больше.
В 1993 году писатель-фантаст и математик Вернор Виндж выступил на конференции со своей статьей о сингулярности. В ней говорилось о неизбежности того момента, когда развитие искусственного интеллекта станет выше возможностей человеческого познания. В этой точке общество столкнется с чем-то совершенно новым, с тем, что еще вчера считалось невозможным.
Эта идея имеет множество сторонников. Например, ее продвигает и популяризирует футуролог и главный инженер Google Рэй Курцвейл. По его мнению, человечество может достичь сингулярности в ближайшие 30 лет, однако это не станет катастрофой. Напротив, инновации помогут людям стать лучшими версиями себя.
Сингулярность как момент появления сверхумного искусственного интеллекта — очень правдоподобное предсказание. Отчасти потому, что в последнее время технологии развиваются с огромной скоростью. Так, сегодня мы постоянно сталкиваемся с явлениями, которые каких-то 20-30 лет назад существовали только в рассказах фантастов. Простой пример — метавселенные.
Впервые это слово появилось в романе «Лавина» писателя-фантаста Нила Стивенсона 1992 года. В книге так называлось виртуальное пространство, в котором пользователи проводили деловые встречи, ходили по магазинам, искали информацию и строили дома, используя аватары. Для подключения к «матрице» люди использовали персональные терминалы и VR-шлемы.
Произведение Стивенсона и термин вспомнили в 2021 году, когда Марк Цукерберг анонсировал создание собственной метавселенной. Теперь мы представляем ее именно такой: с VR-очками, цифровыми персонажами и возможностью совершать бытовые действия в киберпространстве. Сегодня цифровым мирам еще есть куда развиваться, однако в ближайшие десятилетия метавселенные вполне могут превратиться в привычную среду для жизни.
Получается, есть два вдохновляющих и правдоподобных технологических предсказания: мощный искусственный интеллект и жизнь в метавселенных. Какое из них более возможно? Как людям и компаниям решить, на что стоит рассчитывать, а чего можно не ждать? «Миссию» по определению будущего технологий взяла на себя аналитическая компания Gartner. Каждый год она выбирает перспективные инновации и прогнозирует их развитие на ближайшее десятилетие. Результатом этой работы является «Hype cycle» — «Цикл хайпа, шумихи или зрелости технологий».
Что такое «Цикл хайпа»
График «Hype Cycle» впервые появился в 1995 году. Тогда консалтинговая компания Gartner разработала методику для оценки энтузиазма и возможного будущего технологий. Сегодня энтузиасты, инвесторы и главы корпораций используют «Цикл хайпа» в качестве ориентира.
Прочитать будущее инноваций достаточно просто: в этом поможет небольшая подсказка ниже.
S-образная кривая от аналитиков Gartner отражает пять этапов, которые должна пройти инновация, чтобы стать привычной технологией для общества.
Первый этап — запуск технологии. На этом этапе инновация появляется в новостях научно-популярных журналов, а разработчики встречаются с первыми заинтересованными инвесторами. Затем появляется первое поколение продукта: дорогое и несовершенное, но интересное для целевой аудитории. Примерно тогда же возникает шумиха в прессе.
Благодаря хайпу в СМИ об инновации начинают говорить: в этот момент развитие технологии достигает пика завышенных ожиданий. У стартапа появляются новые партнеры и поклонники. Однако вместе с распространением продукта в сети пишутся первые негативные комментарии. По мнению Gartner, в этот момент вкладываться в инновацию слишком рано — возможно, технология является большим пузырем.
Иногда технологический прорыв действительно оказывается всего лишь громким хайпом. В таком случае инновация рискует не пройти пропасть разочарования. В этот период неизбежно возникает спад интереса и разочарование в продукте, однако забывать технологию не стоит. Возможно, она получит новый виток развития и перейдет на склон просвещения.
Если продукт дошел до четвертого этапа, значит это потенциально прорывная технология. Во время перехода инновации на склон просвещения внимание СМИ к продукту становится меньше, а вот пользователи напротив заново открывают для себя продукт. Все потому, что к стадии под номером четыре разработчики успевают поправить все недостатки, что были на ранних стадиях.
Где-то в середине склона просвещения проходит черта, за которой вкладываться в продукт становится поздно. Все, кто интересовался инновацией к тому моменту успевают занять место на рынке. После этого наконец наступает пятый этап — плато продуктивности.
До этого момента доходят технологии, которые смогли завоевать себе место на рынке и стать действительно полезными для пользователей. В медийном пространстве инновации, достигшие плато, используются для сравнения с новыми разработками.
Помимо представления, где сейчас находится каждая конкретная технология, Gartner также предсказывает, сколько времени нужно инновации, чтобы войти в привычную жизнь общества: белый — два года, голубой — от двух до пяти лет, синий — от пяти до десяти лет, и желтый — более десяти лет. Отдельным цветом отображаются разработки, которые не добрались до «Плато продуктивности». На графике они отмечаются красным кружком с крестиком.
Конечно, предположения специалистов Gartner нельзя принимать как абсолютно точные предсказания. Собирают данные и составляют график обычные люди, которым свойственно ошибаться. К тому же, сама компания имеет не самую чистую репутацию. Так, в 2014 году организация Netscout подала на Gartner в суд за занижение своего рейтинга. Тем не менее, многие представления экспертов аналитического агентства десятилетней давности действительно сбылись.
Что сбылось за десять лет
В 2012 году на «Компьютерре» вышла заметка, в которой бывший редактор журнала Андрей Письменный разбирал только что вышедший «Цикл хайпа». Тогда на пике популярности находились Big Data, облачные вычисления, краудсорсинг, магазины приложений и дополненная реальность — все то, что сегодня уже не кажется элементами будущего.
На пик завышенных ожиданий в 2012 году вот-вот должны были взойти беспилотные автомобили. На пике находилась технология беспроводной передачи энергии, а в пропасть разочарование постепенно «падала» NFC.
Выход беспилотников на плато продуктивности компания Gartner обещала через 5-10 лет. Сегодня понятно, что если эта технология и достигла пятого этапа развития, то находится она в самом начале пути.
Сегодня к автопилоту присматриваются многие производители, например, китайский XPeng, который летом этого года протестировал свою разработку на улицах Гуанчжоу. Тем не менее, до повсеместного распространения инновации еще далеко — хотя бы из-за юридических сложностей. Государства по-прежнему не могут определиться, кто виноват в авариях с участием беспилотников: водитель или система. Например, Tesla считает, что ответственность несет владелец электромобиля, однако пострадавшие придерживаются противоположного мнения.
С беспроводной передачей энергии все тоже довольно неоднозначно. С одной стороны, технология уже вошла в привычный обиход в виде зарядных станций для различных гаджетов. Однако подобные устройства предполагают ограниченное расстояние передачи, а значит все равно привязывают человечество к проводам.
Более стабильно на плато продуктивности сегодня держится NFC. Так, уже в 2015 году смартфоны с поддержкой этой технологии приобрели популярность в России, а еще через два года подобными устройствами разрешили оплачивать проезд в автобусах Москвы. Сегодня с помощью этой технологии люди платят в магазинах, открывают автомобили и даже отслеживают показатели здоровья.
Это только три примера из тех технологий, что попали в «Цикл хайпа» в 2012 году. Множество из этих инноваций действительно оказались к 2022-ому на плато продуктивности. Однако большинство из них только-только заканчивает восхождение по склону просвещения.
Тем не менее, сказать что прогноз Gartner совсем не исполнился тоже нельзя. Да, частично даты не совпали, а некоторые технологии, например, голографические дисплеи так и остаются только предсказаниями. Однако в «Цикле хайпа» компания указала все то, о чем сегодня мы узнаем из новостей и чем пользуемся каждый день. Получается, что Gartner довольно точно предсказал жизнь человечества в 2022 году еще десять лет назад.
Что предсказал Gartner в 2022 году
В августе этого года консалтинговое агентство опубликовало свежий прогноз перспективных технологий. Как он выглядит, можно увидеть на графике ниже.
Все попавшие в прогноз технологии можно разделить на три группы. Первая касается развития и персонализации иммерсивного опыта. К этому типу относятся разработки цифровых людей, кадровых маркетплейсов, метавселенных и супераппов или модульных приложений, которые пользователи могут активировать под индивидуальные потребности.
«Я думаю, что если вы оглянетесь назад в какой-то момент времени, ну, знаете, уменьшите масштаб будущего и оглянетесь назад, вы будете удивляться, как вы жили без дополненной реальности. Точно так же, как сегодня мы удивляемся, как такие люди, как я, росли без интернета», — заявил глава Apple Тим Кук в своем выступлении в этот четверг.
Судя по новому «Циклу хайпа», Gartner соглашается с этим заявлением. Все технологии, с помощью которых в будущем каждый пользователь будет получать персональный опыт, вписываются в концепцию Web 3.0, и само это понятие также можно заметить на пике ожиданий.
Ко второй группе относятся все технологии, которые ускоряют автоматизацию на основе искусственного интеллекта. Это автономные системы, причинно-следственный ИИ, а также нейросети, помогающие креаторам создавать контент, а программистам писать код.
Искусственный интеллект развивается быстрее, чем многие инновации из первой группы. Например, уже сейчас разработчики могут воспользоваться ассистентом Copilot. Он способен самостоятельно дописывать конструкции в зависимости от контекста и стиля программирования человека. Gartner отмечает, что если многие технологии, создающие иммерсивный опыт, выйдут на плато продуктивности через десять и более лет, то продукты в области ИИ могут войти в привычный обиход уже лет через пять.
Наконец, третья группа затрагивает доставку технологий или все, что касается построения цифрового бизнеса. Например, сообщества разработчиков и платформы, которые они используют. Эти инновации, например, сетчатая архитектура кибербезопасности и промышленные облачные возможности способны обеспечить оптимизацию бизнес-процессов и помочь в развитии Индустрии 4.0.
Вместо заключения
Десять лет назад Gartner предсказал 3D-принтеры, NFC и Big Data. Прогноз оправдался не полностью, однако атмосферу 2022 года в 2012-ом компания передала хорошо. Поэтому даже если не все свежие предположение аналитиков сбудутся через десяток лет, мир будущего с цифровыми людьми и повсеместным ИИ можно представить уже сейчас.
Так все же, технологическая сингулярность или жизнь в метавселенных? Судя по прогнозу Gartner, первое событие наступит быстрее.
Определение. Кривая Гартнера (англ. Gartner Hype Cycle1) – графическое отображение цикла зрелости технологий, представляющего собой поэтапный процесс, через который проходит любая инновационная бизнес-модель или технология от стадии хайпа до продуктивного использования. Такая S-образная кривая имеет пять участков, отражающих каждую из пяти фаз цикла.
Инновационный триггер – фаза запуска, когда потенциальная технология «прорывается в свет». На этом этапе обсуждаются ее перспективы, и с ростом популярности увеличивается рекламная шумиха и ажиотаж, хотя инновация еще не подтвердила свою коммерческую ценность.
Пик завышенных ожиданий – фаза ажиотажа, когда новизна делает технологию предметом широкого обсуждения в обществе. Повышенный интерес и чрезмерное внимание провоцируют появление иллюзий и ничем не мотивированных ожиданий. Зачастую технология не успевает за пиаром, за что в результате приходится расплачиваться.
Пропасть разочарования – фаза ослабевания интереса по мере того, как реализация не приносит результатов. Обнаруживаются главные недостатки, слабые места и ограничения, и новой технологии выносится «смертный приговор» как со стороны потребителей, так и со стороны СМИ. Команда проекта теряет надежду найти выход, а вместе с ней энтузиазм и желание работать. На этом этапе многие технологии, так и не достигнув зрелости, преждевременно завершают свой жизненный цикл.
Склон просветления – фаза реабилитации, в рамках которой действительно актуальные технологии после некоторой адаптации находят применение. Исправляются ошибки, проводятся встречи с инвесторами, корректируется ход проекта, возникают новые задачи и решения, реализация которых дает больше преимуществ для организации.
Плато продуктивности – фаза поэтапного применения технологии на рынке, после того как она доказала свою состоятельность и экономическую выгоду. Общество воспринимает зрелую технологию как данность, объективно оценивая ее возможности, достоинства и ограничения. Окончательная высота плато зависит от того, насколько широко она применяется.
История. Основанная в 1979 году американская исследовательская компания Gartner, занимаясь развитием концепции планирования производственных ресурсов (MRP II, manufacturing resource planning), ввела в широкое употребление понятие «планирование общеорганизационных ресурсов» (ERP, enterprise resource planning). Аналитик Gartner Ли Уайли предсказал, что в будущем управление всеми ресурсами организации будет обеспечиваться с помощью тиражируемых многопользовательских EPR-систем. Наиболее известные поставщики таких систем сегодня – SAP, Oracle и Microsoft.
В 1995 году Gartner предложила для планирования термин hype cycle, отражающий кривую зрелости технологий. С тех пор кривую Гартнера активно используют как инструмент оценки и анализа рынков. Материалы исследований Gartner представляет в ежегодных аналитических отчетах, где отражены порядка 30 новых технологий, способных оказать значительное влияние на бизнес, общество и людей в течение следующих 5-10 лет.
В рамках отчета The Hype Cycle for Emerging Technologies2 за 2020 год Gartner выделяет 5 сквозных трендов, которые, по прогнозам, будут стимулировать технологические инновации в течение следующего десятилетия.
Цикл зрелости прорывных технологий (Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies, 2020)
Композитная архитектура предприятия, которая придает бизнес-модели гибкость за счет эффективности, постоянного развития и адаптивных инноваций. Модульная конструкция делает бизнес более устойчивым, позволяя организациям перестраиваться в критические периоды, а композиционное корпоративное мышление создает больше инноваций, снижает затраты и улучшает партнерские отношения.
Доверие алгоритмам – модель доверия, при которой не люди (со всеми параметрами человеческого фактора), а технологии обеспечивают конфиденциальность и безопасность данных, идентификацию личности человека и вещей, прозрачность событий и происхождение активов.
Созидательный искусственный интеллект (ИИ), умеющий оперативно подстраиваться под новую ситуацию для быстрого реагирования и генерировать уникальные формулы для решения поставленных задач. Например, инструменты Machine Learning, сочиняющие музыку, стихи, статьи и т. д.
Цифровой двойник – цифровая модель, способная дублировать или частично заменять человека как в реальном, так и в виртуальном мире. Это и трехмерные модели для примерки одежды и аксессуаров, и электронные идентификаторы личности вроде биометрических данных.
Чипы без кремния – новые передовые материалы с расширенными возможностями, предназначенные для поддержки компактных и более быстрых технологий. Наиболее перспективными считаются синтетические нити ДНК, ими не так давно заинтересовалась Microsoft, а Startup Catalog даже продемонстрировал нить ДНК, на которую записан текст англоязычной версии Википедии.
Применение. Прежде всего, методология Hype Cycle находит свое применение при определении и ведении так называемого профиля инноваций, то есть помогает лидерам провести оценку потенциальных возможностей новых технологий для бизнеса. В частности, она:
показывает горизонты технологических перспектив, помогая профессионалам отделять пустые разговоры от того, что действительно является коммерчески жизнеспособным, и принимать адекватные решения об использовании или неиспользовании новинок;
освещает относительное расположение различных смежных или конкурирующих технологий, уровень их жизнеспособности и скорость адаптации, что является особенно полезным для компаний – потенциальных пользователей той или иной технологии;
дает представление о том, как технологии будут развиваться с течением времени, обеспечивая надежный источник информации для лиц, принимающих решения;
помогает оценить индивидуальный «аппетит к риску», определить оптимальное время для инвестиций и уменьшить вероятность неудачных вложений.
Преимущества и недостатки. Основная полезность кривой Гартнера заключается в создании оптики для объективного рассмотрения инновационных инструментов и технологий. Но, несмотря на большие преимущества в возможностях анализа и прогнозирования, как и любой аналитический инструмент, она не является безупречной и содержит некоторые ограничения и недостатки.
1
Цикл зрелости технологий не может отслеживать развитие в режиме реального времени, поэтому чаще всего новые технологии появляются в цикле сразу на склоне просветления.
2
Максимальное количество стратегических ошибок возникает уже на стадии запуска, когда пиарщики закладывают в проект бомбу замедленного действия.
3
История знает случаи ярких, но несбывшихся предсказаний3. В Gartner Hype Cycle попали более двухсот передовых технологий, но только несколько прошли все этапы. Примечательно, что многие из важнейших развиваются «очень тихо», то есть без шумихи и ажиотажа.
1Русские варианты перевода, используемые в литературе – «цикл хайпа», «цикл зрелости», «цикл ажиотажа», «цикл шумихи».
2Отчет был представлен на симпозиуме Gartner IT Symposium/Xpo 18 августа 2020 года.
3Khan, Irfan. Gartner dead wrong about big data hype cycle // Computerworld.com. Sep 6, 2012.
Что произошло: аналитическая компания Gartner опубликовала «Цикл хайпа развивающихся технологий».
Фото: Gartner
Что это такое: это перечень технологий, которые существенно повлияют на бизнес, общество и каждого отдельного человека в ближайшие пять-десять лет. Цикл хайпа объединяет более 1700 уникальных технологий и тенденций, которые в этом году можно объединить в пять направлений:
- Композиторная бизнес-архитектура, которая помогает компании быстро адаптироваться под меняющуюся действительность. Такая бизнес-модель имеет четыре основных принципа: модульность, эффективность, постоянное совершенствование и адаптивные инновации;
- Алгоритмы доверия, которые обеспечивают безопасность и конфиденциальность данных, людей и вещей. Это становится все более актуальным в мире, который все больше страдает из-за фейковых новостей и предвзятости ИИ;
- Замена кремниевых полупроводников другими материалами с расширенными возможностями — например, использование ДНК для хранения информации. Они нужны, чтобы делать более компактные и быстрые технологии;
- Образующий ИИ (Formative AI), способный меняться и реагировать на ситуацию: например, адаптироваться к новым технологиям или генерировать новые модели для решения специфических проблем;
- Цифровизация человека — создание диджитал-версии самого себя, которая репрезентует человека и в реальном мире, и в виртуальном. Например, двунаправленные интерфейсы мозг-машина. Такие технологии могут использоваться для идентификации, получения доступа, оплаты и иммерсивной аналитики.
Детали: на самом пике хайпа находятся технологии социального дистанцирования, а также «паспорта здоровья», которые во время вспышки коронавируса были особенно популярны в Китае. По мнению аналитиков Gartner, эти технологии прочно войдут в нашу жизнь менее чем через два года. На вершине популярности также находятся различные виды искусственного интеллекта и алгоритмы по работе с данными, сетевые технологии, углеродные транзисторы и цифровой двойник человека.
Новые технологии разрушительны по своей природе и не имеют хорошо известных или доказанных конкурентных преимуществ. Чтобы воспользоваться возможностями, крайне важно понять потенциальные варианты использования и пути внедрения инноваций.
«Все эти технологии находятся на ранней стадии, но некоторые лишь зарождаются, и существует большая неопределенность относительно того, как они будут развиваться. Они сопряжены с большими рисками при внедрении, но потенциально приносят больше пользы тем, кто внедряет их на ранних стадиях», — комментирует Мелисса Дэвис, вице-аналитик Gartner.
Отчет Gartner Hype Cycle 2022 года посвящен развивающимся технологиям и включает инсайты из более чем 2000 технологий.
Большинство из них имеют множество вариантов использования, но руководители по корпоративной архитектуре и технологическим инновациям должны уделять приоритетное внимание тем, которые приносят наибольшую потенциальную пользу их организации. Им также необходимо будет провести проверки концепции, чтобы продемонстрировать, насколько технология применима в соответствии с их целью.
Самые перспективные технологии можно разделить на три общие темы. Расскажем о них подробнее.
Тема 1: Развитие и расширение иммерсивного опыта
Инновации такого рода предоставляют людям больший контроль над их идентичностью и данными, а также расширяют их возможности в виртуальных пространствах и экосистемах, которые можно интегрировать с цифровыми валютами.
Эти технологии также предоставляют новые способы привлечения клиентов для усиления или открытия новых источников дохода.
Цифровой двойник клиента (Digital twin of the customer, DToC) — это динамическое виртуальное представление клиента, которое имитирует поведение клиента и учится его прогнозировать. Его можно использовать для изменения и улучшения качества обслуживания клиентов и поддержки новых усилий по цифровизации, продуктов, услуг и возможностей.
Для массового внедрения цифровых двойников клиента потребуется от 5 до 10 лет, но технология будет иметь трансформационные последствия для организаций.
Децентрализованная идентификация (Decentralized identity, DCI) позволяет субъекту (обычно пользователю-человеку) управлять собственной цифровой идентификацией при помощи блокчейна или других технологий распределенных реестров, а также цифровых кошельков.
Цифровые люди — это интерактивные образы, которые управляются ИИ и обладают некоторыми характеристиками, личностью, знаниями и мышлением человека.
Внутренние кадровые маркетплейсы подбирают внутренних (в некоторых случаях — потенциальных) сотрудников для ограниченных по времени проектов и различных форм трудоустройства, не требуя участия рекрутера.
Метавселенная — коллективное виртуальное 3D-совместное пространство, созданное в результате слияния виртуально расширенной физической и цифровой реальности. Метавселенная постоянна и обеспечивает улучшенные впечатления от погружения.
Невзаимозаменяемый токен (NFT) — это уникальный программируемый цифровой элемент на основе блокчейна, который публично подтверждает право собственности на цифровые активы, например искусство или музыку, или токенизированные физические активы — дома, автомобили или документы.
Суперапп — мобильное приложение, созданное как платформа для модульных микроприложений, которые пользователи могут активировать для персонализированного использования.
Web3.0 — это новый набор технологий для разработки децентрализованных веб-приложений, которые позволяют пользователям контролировать свою собственную личность и данные.
Тема 2: Ускоренная автоматизация на базе ИИ
Расширять использование искусственного интеллекта критически важно, чтобы развивать продукты, услуги и решения. Это позволит ускорить создание специализированных моделей ИИ, применять алгоритмы для разработки и обучения моделей ИИ, а также внедрять их в производство продуктов, услуг и решений. В результате прогнозы и решения станут точнее, а ожидаемые выгоды можно будет получить быстрее.
Роль людей преимущественно будет заключаться в потреблении, оценке и надзоре.
Автономные системы — пример ускоренной автоматизации ИИ. Они представляют собой самоуправляемые физические или программные системы, выполняющие задачи, ограниченные предметной областью, которые обладают тремя фундаментальными характеристиками: автономией, обучением и свободой действий.
Когда традиционные методы ИИ не способны обеспечить адаптивность, гибкость и гибкость бизнеса, автономные системы могут успешно помочь в внедрении. Им потребуется от 5 до 10 лет до массового внедрения, но они будут трансформационными для организаций.
Перечислим другие важные технологии в рамках этой темы.
Причинно-следственный ИИ выявляет и использует причинно-следственные связи, чтобы выйти за рамки основанных на корреляции прогнозных моделей и перейти к системам ИИ, которые могут эффективнее прогнозировать действия и действовать более независимо.
Базисные модели — это модели, основанные на архитектуре преобразования, например большие языковые модели, которые воплощают тип архитектуры глубокой нейросети, которая вычисляет числовое представление текста в контексте окружающих слов, подчеркивая последовательности слов.
ИИ для генеративного дизайна —использование технологий ИИ, машинного обучения (МО, machine learning, ML) и обработки естественного языка (NLP) для автоматического создания и разработки user flow (визуального представления последовательности действий пользователя), графического интерфейса, контента и кода уровня презентации для цифровых продуктов.
Инструменты машинного обучения для генерации кода включают размещенные в облаке модели МО, которые подключаются к интегрированным средам разработки профессиональных разработчиков. Они предлагают код, основываясь либо на описаниях на естественном языке, либо на частичных фрагментах кода.
Тема 3: Оптимизированная доставка технологий
Инновации в этой области фокусируются на ключевых составляющих построения цифрового бизнеса: сообществах разработчиков продуктов, услуг или решений (например, fusion teams) и платформах, которые они используют. Технологии обеспечивают обратную связь и понимание, оптимизируют и ускоряют доставку продуктов, услуг и решений, а также повышают устойчивость бизнес-операций.
Примером оптимизированного предоставления услуг — экосистемы облачных данных. Они обеспечивают согласованную среду управления данными, которая эффективно поддерживает весь спектр рабочих нагрузок с данными, от исследовательской обработки данных до производственных хранилищ данных.
Экосистемы облачных данных поддерживают оптимизированную доставку и комплексную функциональность, которые просты в развертывании, оптимизации и обслуживании. До их массового внедрения потребуется от 2 до 5 лет, и они будут очень полезны для пользователей.
Рассмотрим другие важные технологии в области.
Расширенный FinOps (Augmented FinOps) автоматизирует традиционные концепции DevOps, касающиеся гибкости, непрерывной интеграции и развертывания, а также обратной связи с конечными пользователями для финансового управления, составления бюджета и оптимизации затрат за счет применения методов ИИ и МО.
Устойчивость облачных технологий (Cloud sustainability) — это использование облачных сервисов для достижения преимуществ устойчивого развития в рамках экономических, экологических и социальных систем.
Вычислительное хранилище переносит обработку узла из основной памяти центрального процессора (CPU) на устройство хранения данных.
Сетчатая архитектура кибербезопасности (Cybersecurity mesh architecture, CSMA) — это новый подход к разработке составных распределенных элементов управления безопасностью, повышающих общую эффективность безопасности.
Наблюдаемость данных — это способность понимать состояние информационного ландшафта организации, каналов передачи данных и инфраструктуры данных путем постоянного мониторинга, отслеживания, оповещения, анализа и устранения неполадок инцидентов.
Динамическое управление рисками — это новый подход к важнейшей задаче определения ролей и ответственности за управление рисками. Он предполагает индивидуальное управление для каждого риска, позволяя организациям улучшить качество этого процесса и снизить затраты.
Промышленные облачные платформы используют базовые облачные сервисы по моделям SaaS (software as a service, ПО как услуга), PaaS (platform as a service, платформа как услуга) и IaaS (infrastructure as a service, инфраструктура как услуга), чтобы предлагать соответствующие отрасли комплексные инструменты бизнеса и технологий для определенной вертикали как целостное продуктовое предложение.
Минимальная жизнеспособная архитектура (MVA) — это стандартизированная структура, используемая командами разработчиков для обеспечения своевременной и совместимой разработки и итерации продуктов.
Разработка по принципу наблюдаемости (observability-driven development, ODD) — это практика разработки ПОГ, которая обеспечивает детальную видимость и контекст состояния и поведения системы путем проектирования систем, которые должны быть наблюдаемыми.
OpenTelemetry — это набор спецификаций, инструментов, интерфейсов прикладного программирования и наборов для разработки ПО, которые описывают и поддерживают реализацию инструментария и платформы наблюдения с открытым исходным кодом для программного обеспечения.
Платформенная разработка — это дисциплина создания и эксплуатации внутренних платформ разработчиков самообслуживания (IDPs) для доставки ПО и управления жизненным циклом.
Источник.
Фото на обложке: greenbutterfly / Shutterstock
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!
- Gartner client? Log
in for personalized search results.
Decide which technologies are crucial to future proof your business
Know what to invest in — and when
Understand what’s hype and what’s proven across the technology landscape to identify which are relevant to solve your business problems. Gartner Hype Cycles provide the overview you need to understand which technologies are expected to thrive and evolve over the next few years so you can invest wisely to serve business objectives.
How we address your top challenges
Understand which technologies and applications are emerging, overhyped and really ready for prime time — making it easier to decide which technologies to use or avoid. By using this tool, you’ll get clear perspective on the “what, where and why” of existing and emerging digital technologies in areas such as:
- Wearables
- Gamification
- Programmatic ads
- Mobile ads
- Virtual and augmented reality
- Content marketing
- and much more!
Hype Cycle reports disclose what’s on the rise, peaking, sliding and plateauing. Specifically, our model divides technological development, deployment and usefulness into five phases as follows:
Innovation Trigger: A potential technology breakthrough kicks things off.
Peak of Inflated Expectations: Early press produces stories of success — often accompanied by scores of failures.
Trough of Disillusionment: Interest wanes as experiments and implementations fail to deliver.
Slope of Enlightenment: More instances of how the technology creates real-world benefits start to crystallize and become more widely understood.
Plateau of Productivity: Mainstream adoption starts to take off. Criteria for assessing provider viability are more clearly defined.
How we help
Gartner provides the vital information that goes beyond the hype and helps with the process of making the right, informed purchasing decision, at the right time. By understanding the risks, opportunity and maturity of technology at each stage, you can decide to:
- Adopt early
- Wait until you further analyze cost-benefits
- Delay investment completely until you see commercial value and demonstrated success
Whichever approach you take, Gartner Hype Cycles help you weigh your options more clearly by understanding how relevant technologies will evolve over time and arm you with the information to see beyond the hype to make the right purchasing decision at the right time.
Contact Information
All fields are required.
First Name
Last Name
Person Type
Company Name
Country
Gartner is a trusted advisor and an objective resource for more than 15,000 enterprises in 100+ countries.
Learn more about how we can help you achieve your mission-critical priorities.
Gartner Magic Quadrants
Подборка магических квадрантов/квадратов Гартнера (Gartner Magic Quadrants), преимущественно связанных с областью информационной безопасности. Если вы не нашли какой-то квадрат, который вас интересует, почитайте пост Взлом Gartner через адресную строку, в нём описано, как получить с сайта Gartner картинку любого квадрата.
см. список Gartner Magic Quadrants »
Gartner Hype Cycles
Цикл хайпа (цикл ажиотажа, цикл шумихи, цикл зрелости, цикл общественного интереса, цикл ожиданий, цикл признания) — это разработанный и используемый американской компанией Gartner графический субъективный способ отображения зрелости, распространения и готовности конкретных технологий.
см. список Gartner Hype Cycles »