Изкуственият интелект (AI) продължава да доминира в технологичните дискусии, тъй като ръководителите - и служителите на всички нива - търсят начини да го използват, за да направят работата си по-лесна, по-бърза и в крайна сметка по-печеливша.

Този шум в повечето случаи е оправдан, тъй като AI вече предоставя стойност по множество начини. Но тя може да бъде и преувеличена.

Едновременно с това много технологии не получават нужното внимание, а го заслужават. Специализираното издание CIO прави списък с 11 такива, за което разговаря с анализатори, ИТ директори и изследователи.

1. Малки езикови модели (SLM)

Разбира се, малките езикови модели (SLM) попадат в широкия спектър на изкуствения интелект, на който се обръща голямо внимание като цяло. Но тази подгрупа не получава заслуженото признание, казва Стю Карлоу, главен изследовател в ABI Research.

Малките езикови модели се обучават върху по-малки набори от данни (както подсказва името им), за разлика от по-известните големи езикови модели (LLM) като ChatGPT, които се обучават върху огромни масиви.

Карлоу посочва, че организациите могат да използват малките езикови модели, за да интегрират в тях много специфична, ограничена информация, като например вътрешни ръководства за обучение. А след това да използват тези модели за автоматизиране на свързани процеси.

Заплахата от AI „зима“ в производителността изглежда реална

„Ограждате се с по-малки набори от данни, задавате по-целенасочени въпроси, много по-съобразени с вашите собствени нужди“, обяснява той.

По думите му този подход помага за по-бързото и лесно повишаване на производителността и ефективността на организацията.

2. AMRs и ко-боти

По подобен начин Карлоу смята, че автономните мобилни роботи (AMRs) и ко-ботите също попадат в категорията на подценяваните технологии.

AMRs са роботи, способни да се движат в дадена среда и да изпълняват възложени задачи без оператор. Ко-ботите са подобни, като основната разлика е, че те са проектирани да работят заедно с хора.

Карлоу казва, че напредъкът в AMRs и ко-ботите означава, че те са способни да извършват повече работа от всякога, особено нискоквалифицирани трудоемки задачи - инспекции, осигуряване на качеството, доставка на части и обслужване на машини. Те могат да изпълняват такива задачи непрекъснато и по-точно от човека. Освен това освобождават служителите за изпълнение на по-стойностни и по-ангажиращи задачи, които не могат да бъдат автоматизирани.

С робот на лов за бомби. Как Германия чисти морето от боеприпаси от Втората световна война

3. IoT сигурност

Интернет на нещата (IoT) - тази огромна колекция от крайни устройства, като например сензори, свързани към интернет, за да могат да изпращат, получават и действат с данни - се използва от десетилетия.

„Но IoT няма нивото на сигурност, което мнозина биха искали. Този факт повишава рисковете, които организациите поемат”, казва Брайън Хопкинс, вицепрезидент на отдел „Нови технологии“ и главен анализатор във Forrester Research. „Вкарваме все повече „неща“ в нашето предприятие и всяко едно от тези „неща“ е потенциална повърхност за атака“.

Ето защо IoT сигурността е толкова важен въпрос.

Forrester я описва като сбор от технологии, които „комбинират сигурността на устройствата, приложенията и мрежите, за да идентифицират, защитят, управляват, удостоверяват и оторизират; защитават данните; контролират достъпа до устройствата; и позволяват безопасно внедряване на фърмуер“.

Консултантската компания определя IoT сигурността като една от 10-те най-важни нововъзникващи технологични ниши през 2024 г.

Европейският бизнес инвестира все повече в „Интернет на нещата“

4. Zero-trust в периферията

Бившият анализатор на Forrester Джон Киндерваг създава концепцията за zero-trust (нулево доверие) още през 2009 г. Накратко, този подход се базира на убеждението, че доверието е уязвимост.

Сега Forrester популяризира прилагането на zero-trust принципите в периферията - случай на употреба, който според Хопкинс определено е необходим, но не е напълно оценен.

„Цялата идея на zero-trust е да не се доверявате на нищо и да проверявате всичко в предприятието си. Zero-trust в периферията пренася тази идея от вашето предприятие и я поставя във всички периферни среди“, казва Хопкинс и обяснява, че създаването на нулево доверие в периферията разчита както на технологии за сигурност, така и на архитектурни възможности, като например софтуерно дефинирани мрежи.

5. Квантово-сигурни технологии

Въпреки че квантовите изчисления все още са далеч, Карлоу акцентира, че те ще бъдат тук по-бързо, отколкото мнозина очакват. И организациите трябва да са готови за деня, в който те ще почукат на вратата. Китайски изследователи наскоро дори разкриха метод, чрез който квантовите системи могат да разбият класическо криптиране, включително RSA.

IBM: Квантовите процесори ще започнат да изместват конвенционалните

Един от начините да се направи това е да се разгледа квантово-сигурната технология. Определяна като технология, защитена срещу атаки от квантови компютри, тя включва постквантова криптография (PQC), инфраструктура на публичния ключ (PKI) и квантово разпределение на ключове (QKD).

6. Технологии за подобряване на неприкосновеността на личния живот (PET)

Това е още един клас технологии, които остават недооценени, казва Дера Невин, управляващ директор на отдел „Цифрови прозрения и управление на риска“ в FTI Consulting.

PET се определят като широк набор от инструменти, като например end-to-end криптиране и методи за защита на неприкосновеността на личните данни на потребителите, вградени в продукти и функции.

Въпреки че отделните потребители често внедряват PET като виртуални частни мрежи (VPN) на собствените си устройства, организациите могат да ги интегрират и под формата на анонимизатори и минимизатори на данни в своята среда, за да намалят рисковете и да подобрят възможностите си за защита.

7. Децентрализирана цифрова идентичност (DDID)

Друга, свързана технология, която е малко подценявана, според Хопкинс, е децентрализираната цифрова идентичност.

Forrester описва DDID като „технологиите и мрежите за идентификация, които осигуряват децентрализирани, разпределени, проверими и отменими пълномощия въз основа на доверието между издателите, проверяващите и потребителите”. Тези възможности позволяват на потребителите да генерират и контролират собствената си цифрова идентичност, без да зависят от конкретен доставчик на услуги.

Форматирана идентичност: Как мозъчният имплант на Мъск променя съзнанието

Според компанията DDID е „следващата фаза в управлението на идентичността и достъпа, предназначени за поверителност“.  Въпреки предимствата си обаче, този пазар едва сега набира скорост.

„Но той ще става все по-важен“, казва Хопкинс.

8. Съвременни платформи за данни

Според Ерик Браун, старши партньор за технологии и опит в компанията за дигитални услуги West Monroe, съвременните платформи за данни също рядко получават заслужената слава.

Той определя модерните платформи за данни като такива, изградени в облака с помощта на софтуер и възможности, осигуряващи мащабируемост и гъвкавост. Те използват тези облачни инструменти и технологии за управление, обработка и анализ на данните, които съхраняват, и могат да поддържат както структурирани, така и неструктурирани масиви. Те също така поддържат обработка в реално време, както и усъвършенствани анализи.

„Без съвременни платформи за данни не е възможно да се правят значими неща като изкуствения интелект“, казва Браун.

9. Софтуер за управление на данни

Въпреки че AI получава цялото внимание, това често не важи за ключовите компоненти, които го правят работещ. Такъв е случаят със софтуера за управление на данни.

Екология под прицел: Центрове за данни харчат повече електроенергия от цели градове

Според Лора Хеменуей, президент и основател на Paradigm Solutions, дори тези, които са на върха на управлението на данни, често омаловажават важната работа, която вършат техните инструменти за управление на масивите. Тя е категорична, че софтуерът за управление на данни заслужава по-голямо признание за важната работа, която върши.

Доброто управление на данни е в основата на изкуствения интелект и други аналитични дейности, които захранват целия набор от процеси, считани за критични в съвременния бизнес - от автоматизация до персонализирана поддръжка на клиенти.

10. Синтетични данни

Синтетичните данни, дефинирани като данни, генерирани от AI, а не от реални събития и трансакции, се оказват благодат за обучението на големите езикови модели.

„Според мен пред синтетичните данни има много възможности да променят начина, по който обучаваме AI. Но като цяло не е известно до каква степен можем да ги използваме. Ето защо това се случва под радара“, посочва Хопкинс.

Цифровите близнаци се превръщат в основа за индустриалната метавселена

11. Пространствени изчисления

Преди няколко години се вдигна много шум около настъпващата метавселена. Той достигна своя връх през 2021 г., когато Facebook обяви, че променя името си на Meta - намек за това, което гигантът на социалните медии вижда за бъдещето на компютрите.

Но без големи пробиви интересът отслабна и метавселената се оказа в множество списъци с прехвалени технологии.

„Но не бързайте да я отписвате, предупреждава”, Браун.

По думите му особено добавената (AR) и смесената реалност (MR) не получават необходимото внимание - може би в резултат на ранното им раздухване, преди на практика да са готови за правилно функциониране. Въпреки това напредъкът както в хардуера, така и в софтуера за AR и MR, позволява на технологията да донесе значителна стойност за организациите - особено за обучение и съвместна работа.