Новейшие технологии глобального IT-рынка

технологии глобального IT-рынка

Исследовательская и консалтинговая компания Gartner 10 августа текущего года опубликовала свой ежегодный отчет Hype Cycle for Emerging Technologies. В этом отчете были зафиксированы новые тенденции в секторе IT-технологий. Компания отметила, что технологии, о которых пошла речь в отчете, способны обеспечить серьезное конкурентное преимущество для тех, кто внедрит их на ранних стадиях, в течение следующих 2-10 лет. Давайте рассмотрим эти технологии.

Цифровые люди, под которыми понимают интерактивные, управляемые искусственным интеллектом образы, обладающие определенными характеристиками, индивидуальностью, знаниями и мышлением человека.

Web 3.0 – технологическая площадка для разработки децентрализованных веб-приложений, позволяющих юзеру контролировать свои персональные и некоторые другие данные.

Двойник цифрового клиента (DToC) – динамическая виртуальная модель клиента, которая моделирует, учиться имитировать и предсказывать поведение. Может применяться для изменений и совершенствования клиентского опыта (CX).

Децентрализованная идентифицируемая личность (DCI) позволяет пользователю управлять своей цифровой собственностью, используя технологии блокчейн и цифровые кошельки.

Инструменты генерации кода машинного обучения содержат облачные модели ML, подключаемые к интегрированным средам разработки (IDE) профессиональных разработчиков, представляют собой расширения, предлагающие код на базе описаний на естественном языке или частичных фрагментах кода.

Автономные системы – самоуправляемые физические или программные системы, реализующие задачи, ограниченные определенной сферой. Они имеют три фундаментальные характеристики: самостоятельность, автономность и обучаемость. Когда традиционные технологии искусственного интеллекта будут не справляться с поставленными задачами, на помощь придут подобные системы.

Генеративный дизайн искусственного интеллекта – это применение технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки естественного языка (NLP) для автоматической генерации и разработки пользовательских маршрутов, дизайна экрана, контента и кода презентационного слоя для диджитал продуктов.

Причинно-следственный искусственный интеллект – обнаруживает причинно-следственные связи, что помогает выйти за рамки корреляционных моделей прогнозирования и перейти к системам ИИ, способным предписывать действия более эффективно и функционировать более автономно.

Кроме вышеперечисленных технологий в отчет были включены следующие технологии: метавселенные, суперприложение, NFT, облачные экосистемы данных, хранилище вычислений, отраслевые облачные платформы и архитектура сетчатой кибербезопасности.

Нажмите для оценки!
[Всего: 0 В среднем: 0]

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

десять − семь =