Какие технологические тренды 2024 года формируют будущее бизнеса в России

В современном быстро меняющемся мире бизнесу необходимо постоянно оставаться на шаг впереди, действуя в соответствии с мировыми тенденциями и инновационными достижениями. Следование технологическим трендам становится ключевым фактором для обеспечения конкурентоспособности и устойчивого развития. В этой статье мы рассмотрим наиболее значимые технологические тренды 2024 года, оказывающие влияние на бизнес-среду. От машинного обучения и искусственного интеллекта до развития кибербезопасности — каждое из этих направлений представляет собой возможность для оптимизации операций, увеличения производительности и развития рыночных преимуществ в цифровой экономике.

Машины становятся клиентами

В цифровом мире, в котором мы с вами живем, машины становятся все более автономными и даже способными принимать решения от имени человека. Интеллектуальные цифровые агенты выступают в роли представителей людей и потребителей услуг, осуществляя широкий спектр функций — от принятия решений о выборе брендов до проведения финансовых транзакций. По прогнозам исследовательской компании Gartner, к 2028 году количество подключенных устройств, способных вести себя как клиенты, достигнет 15 миллиардов. А к 2030 году ожидается, что на это направление будет приходиться в среднем от 15% до 20% доходов компаний.

Как это работает? Генеративный искусственный интеллект способен принимать решения в соответствии с предпочтениями и потребностями клиентов на основе анализа данных, полученных от человека. Например, агент может предложить персональные рекомендации по выбору товаров или услуг на основе истории предпочтений пользователя и анализа текущей ситуации на рынке.

Интеллектуальные цифровые агенты способны прогнозировать будущие потребности и выполнять соответствующие действия без участия человека. Такой агент может автоматически оформлять заказы и предсказывать потребности пользователя на основе внешних и внутренних данных. С помощью этих технологий британский стартап Pantri разработал ИИ-сервис, который может подключать бытовые IoT-устройства к розничным магазинам. Через приложение клиент имеет возможность настроить индивидуальный список товаров, которые будут приобретаться при поступлении запросов с домашних устройств. Благодаря этой системе кофеварка может заказать кофе, а посудомоечная машина — моющие средства.

Перспективы использования интеллектуальных цифровых агентов для бизнеса весьма обширны. Они улучшают качество обслуживания клиентов, оптимизируют процессы принятия решений, снижают операционные издержки и повышают конкурентоспособность компании. Кроме того, такие агенты способствуют улучшению клиентского опыта и повышению лояльности потребителей.

Синергия естественного и искусственного интеллекта

Современные технологические тренды все больше направлены на объединение естественного и искусственного интеллекта, чтобы дополнить возможности человека и значительно улучшить бизнес-процессы. Этот подход открывает новые перспективы для развития бизнеса, позволяя эффективно использовать ресурсы компании, а также раскрывать таланты сотрудников.

Умные технологии и алгоритмы анализа данных позволяют ускорить принятие решений, оптимизировать рабочие процессы и минимизировать риски. Например, системы машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных и предсказывать возможные результаты бизнес-операций,  предотвращая проблемы и помогая делать обоснованный выбор.

Одним из ключевых преимуществ такого подхода является значительное повышение эффективности бизнес-процессов. Автоматизация упрощает задачи, позволяя сотрудникам сосредоточиться на важных вопросах, пока роботы выполняют рутину. Благодаря этому бизнес становится более гибким, адаптивным и конкурентоспособным. Многие компании, в частности, банки давно внедрили в работу своих технических служб роботов-ассистентов, способных отвечать на поступающие запросы клиентов. Что значительно ускорило работу клиентских сервисов и сократило время ожидания специалиста. Так, швейцарский банк St. Galler Kntonalbanka заменил 99% сотрудников на роботов, которые с 2023 года обслуживают клиентов через интеллектуальные приложения.

Интеграция естественного и искусственного интеллекта создает возможности применения умныех технологий и инструментов HR-аналитики для ускорения обучения сотрудников. Это позволяет сократить время подготовки новых специалистов и помогает в повышении квалификации текущих, что, в свою очередь, положительно сказывается на результативности работы. Компания IBM использует свою платформу Watson для обучения сотрудников, предлагающую персонализированные образовательные курсы и тренинги, а также анализирующую данные о производительности для определения наиболее эффективных методов обучения. А в Google внедрили собственную систему обучения «g2g», которая позволяет сотрудникам обмениваться знаниями и опытом между собой, а также адаптирует обучающие материалы под каждого работника.

Важно найти баланс между человеком и искусственным интеллектом, чтобы достичь максимальной эффективности. Правильное взаимодействие позволит оптимизировать бизнес-процессы и раскрыть потенциал обеих сторон.

Разработка, усиленная искусственным интеллектом

Разработка, дополненная ИИ, позволяет разработчикам эффективнее использовать свои ресурсы и ускорять процесс создания приложений. Одно из главных преимуществ такого подхода — возможность автоматизации повторяющихся задач. Это позволяет сосредоточить усилия разработчиков на задачах более высокого уровня, таких как проектирование новых функций и улучшение пользовательского опыта. Согласно прогнозам Gartner, к 2028 году 75% IT-разработчиков будут использовать решения ИИ для создания кода, хотя в начале 2023 года этот показатель составлял лишь 10%.

Алгоритмы машинного обучения и анализ больших объемов данных позволяют искусственному интеллекту прогнозировать ошибки в коде еще до их появления.  Как это реализовано, например, на платформе для статистического анализа DeepCode. Платформа анализирует код и предлагает рекомендации по улучшению его качества, выявляя потенциальные уязвимости. Это значительно улучшает качество программного обеспечения и сокращает время, необходимое на отладку и исправление ошибок.

Другим преимуществом является возможность использования ИИ для оптимизации процесса тестирования приложений. Автоматизированные тесты, управляемые искусственным интеллектом, могут охватывать более широкий спектр сценариев использования, способствуя обнаружению более сложных ошибок и улучшая тем самым надежность программного продукта. В этом направлении, например, компания Amazon использует инструмент CodeGuru для анализа кода и создания рекомендаций, ускоряющий процессы разработки благодаря поиску потенциальных проблем и отклонений.

Интеграция ИИ в процесс разработки также позволяет создавать интеллектуальные инструменты анализа кода, которые могут предложить разработчикам оптимальные решения на основе собственного опыта и анализа мировых стандартов. Можно с уверенностью сказать, что разработка, дополненная искусственным интеллектом, представляет собой перспективный и эффективный подход к созданию ПО, который экономит время и ресурсы компаний, улучшая при этом качество продуктов.

Умные бизнес-приложения

Еще один громкий технологический тренд — умные бизнес-приложения. Они представляют собой новый уровень развития в области корпоративного софта, изменяя привычные представления о том, как бизнес взаимодействует с клиентами и управляет своими ресурсами на основе ИИ.

Главное преимущество подобных приложений — персонализация. С помощью ИИ приложения могут анализировать данные о поведении пользователей, предсказывать их потребности и предлагать рекомендации на основе полученной информации. Как, например, это делают в Netflix, используя умные приложения для рекомендации контента своим подписчикам. Алгоритмы машинного обучения Collaborative Filtering и Matrix Factorization путем анализа истории просмотров, оценок и предпочтений зрителей предлагают пользователям персонализированные рекомендации фильмов и сериалов.

Умные бизнес-приложения оптимизируют внутренние процессы компаний, автоматизируют рутинные задачи, управляют запасами и ресурсами, а также составляют аналитику и прогнозы для принятия стратегических решений.

Использование ИИ позволяет им работать более интеллектуально, реагировать на внешние факторы и предоставлять пользователю актуальные данные для принятия решений. Так, Tesla использует приложения для управления и мониторинга автопилота и других автоматизированных функций своих электромобилей. Приложение позволяет водителям управлять автомобилем дистанционно, получать уведомления о состоянии автомобиля и использовать различные функции автопилота.

Приватный обмен данными

Нельзя не отметить, что приватный обмен данными в наше время становится ключевой стратегией для обеспечения кибербезопасности. Согласно прогнозам, к 2035 году объем рынка этих технологий достигнет $25,8 млрд. Новые технологии, такие как криптозащита каналов, гомоморфное шифрование, безопасные многосторонние вычисления (SMPC) позволяют минимизировать риски утечки и несанкционированного доступа при обмене данными.

Криптозащита каналов обеспечивает шифрование информации во время ее передачи по сети, предотвращая возможность перехвата и прослушивания. Протоколы шифрования SSL/TLS и IPsec используются для защиты различных типов трафика, обеспечивая конфиденциальность, целостность и аутентификацию данных. К примеру, Virtru реализует эти технологии на своей платформе для защиты конфиденциальных данных, позволяющей пользователям шифровать электронную почту, файлы и другие данные в различных облачных сервисах. 

Другим надежным методом сохранения приватности данных является гомоморфное шифрование. Оно дает возможность выполнять операции с зашифрованными данными без их расшифровки. Такой подход позволяет хранить и обрабатывать данные в зашифрованном виде на стороне отправителя, а затем дешифровать результаты только на стороне получателя, обеспечивая полную конфиденциальность.

Еще одна технология защиты данных, которую хотелось бы отметить — безопасные многосторонние вычисления. Эта методика позволяет нескольким участникам совместно выполнять вычисления, не раскрывая при этом сами данные друг другу. Такой подход широко применяется в сферах, где важна конфиденциальность, например, в медицине и финансах.

Помимо этого, для защиты данных в процессе их обмена широко применяются методы дифференциальной конфиденциальности, доказательств с нулевым разглашением и федеративного обучения. Все эти методы позволяют защищать данные на разных уровнях: от передачи по сети до хранения и обработки, делая обмен данными более безопасным. Это важно как для бизнеса, так и для конечных пользователей, обеспечивая защиту их личной информации и конфиденциальных данных.

В ТопСети мы понимаем, что сегодня следование современным технологическим трендам позволяет компаниям не только оставаться конкурентоспособными, но и способствует их адаптации к быстро меняющейся цифровой среде. Интеллектуальные цифровые агенты, синергия ИИ, приватный обмен данными, умные бизнес-приложения и другие инновации открывают новые горизонты для оптимизации процессов, улучшения взаимодействия с клиентами, повышения эффективности и укрепления позиций на рынке. Мы применяем эти технологии для улучшения бизнес-процессов, связанных с дистрибуцией IT и сетевого оборудования, выстраивая цифровые экосистемы для сотрудничества и совместного создания ценности для клиентов. Успешная реализация этих возможностей требует тщательного анализа, стратегического планирования, инвестиций в технологии и обеспечения безопасности и конфиденциальности данных. Придерживаясь актуальных тенденций и быстро внедряя инновации, компании способны добиться успеха и стабильности в условиях непрекращающихся изменений в цифровой среде.