Топ-10 стратегических технологических трендов 2025 года от Gartner

Оригинал: 2025 Gartner Top 10 Strategic Technology Trends
Автор: Джин Альварес (Gene Alvarez), вице-президент и ведущий аналитик, Gartner

21.10.2024

Перевод и разбор

Подробный разбор каждого тренда Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2025 на русском языке:

Тема 1: Императивы и риски ИИ (защита организаций)

1. Agentic AI (Агентный ИИ):

   • Суть:Следующий эволюционный шаг ИИ – переход от инструментов, выполняющих команды, кавтономным агентам. Эти агенты способны самостоятельноставить подцели,планироватьпоследовательность действий,принимать решенияв рамках заданной цели ивыполнятьэти действия во взаимодействии с цифровыми и, потенциально, физическими системами (через API, RPA и т.д.), с минимальным вмешательством человека.

   • Почему 2025?Развитие LLM (Large Language Models) и мультимодальных моделей достигло уровня, позволяющего ИИ понимать сложные задачи, декомпозировать их и находить пути решения. Технологии оркестрации (AutoGen, LangChain и др.) становятся зрелыми.

   • Бизнес-польза:Создание "виртуальной рабочей силы". Агенты могут: автоматизировать сложные многошаговые процессы (исследование, бронирование, анализ); работать 24/7; дополнять сотрудников, беря на себя рутину; масштабировать операции без пропорционального роста штата. Примеры: автономные исследователи рынка, персональные ИИ-ассистенты сотрудников, автоматизированные агенты поддержки клиентов, управляющие целыми бизнес-процессами.

   • Вызовы:Критическая важность guardrails:Агенты должны действовать строго в рамках целей, этики и безопасности. Необходимы механизмы: контроля действий (approval loops), предотвращения "галлюцинаций" и ошибочных цепочек действий, обеспечения безопасности данных, соблюдения регуляторики. Сложность проектирования надежных и безопасных агентских систем.

   • Итог:Агентный ИИ обещает революцию в автоматизации, но требует беспрецедентного внимания к контролю, безопасности и этике. Это не просто инструмент, а новый тип "сотрудника".

2. AI Governance Platforms (Платформы управления ИИ):

   • Суть:Специализированные технологические платформы, обеспечивающие сквозное управление всем жизненным циклом ИИ-систем (от идеи до вывода из эксплуатации) с точки зрения соответствия законам, этическим нормам, внутренним политикам и требованиям к производительности/надежности.

   • Почему 2025?Резкий рост внедрения ИИ, ужесточение регуляторного давления (ЕС AI Act, законы в США/Китае и др.), осознание бизнесом рисков (предвзятость, безопасность, репутационные потери) делают ручное управление ИИ невозможным. Требуется автоматизация контроля.

   • Бизнес-польза:Обеспечение ответственного и доверительного использования ИИ. Функции включают: централизованное управление политиками; мониторинг моделей на предмет дрейфа, предвзятости и производительности; обеспечение объяснимости (XAI) решений ИИ; управление версиями моделей и данными; аудит и отчетность; управление рисками. Позволяет доказать регуляторам и общественности соответствие требованиям.

   • Вызовы:Фрагментация регуляторики:Нормы сильно различаются по странам и отраслям. Платформы должны быть гибкими.Сложность интеграции:Необходимо связать платформу со всеми этапами ML Ops и бизнес-процессами.Культура:Требует изменения подходов разработчиков и бизнес-пользователей ИИ.

   • Итог:AI Governance Platform – это не роскошь, а необходимость для любого предприятия, серьезно внедряющего ИИ. Это "центр управления" для безопасного, этичного и эффективного использования ИИ.

3. Disinformation Security (Безопасность от дезинформации):

   • Суть:Новый класс решений безопасности, фокусирующийся не только на защите данных или сетей, а насистематической оценке достоверности информацииипротиводействии целенаправленным нарративам, направленным на нанесение вреда организации (финансового, репутационного, операционного).

   • Почему 2025?Распространение генеративного ИИ резко удешевило и упростило создание сверхубедительной фальшивки (deepfakes, поддельные тексты/аудио). Атаки с использованием дезинформации становятся массовыми и изощренными, угрожая брендам, выборам, стабильности рынков.

   • Бизнес-польза:Защита от: мошенничества (фишинг, бизнес-компрометация email - BEC); захвата аккаунтов (через манипуляцию); репутационных атак (фейковые новости, негативные кампании); манипуляций на рынке. Использует: продвинутую аналитику контекста; оценку риска взаимодействий в реальном времени; технологии обнаружения deepfakes; модели непрерывного адаптивного доверия (Continuous Adaptive Trust).

   • Вызовы:"Гонка вооружений":Злоумышленники постоянно совершенствуют методы. Решения требуют постоянного обновления на базе ML.Масштаб:Огромный объем информации для анализа.Человеческий фактор:Обучение сотрудников распознаванию манипуляций остается важным.

   • Итог:Безопасность от дезинформации переходит из области PR в ядро корпоративной безопасности. Это проактивная защита доверия к бренду, сотрудникам и операциям в эпоху генеративного ИИ.

Тема 2: Новые рубежи вычислений (переосмысление вычислений)

4. Post-Quantum Cryptography (PQC) (Постквантовая криптография):

   • Суть:Криптографические алгоритмы, устойчивые к взлому как классическими компьютерами, так ибудущимимощными квантовыми компьютерами (QC), которые смогут легко взломать текущие стандарты (RSA, ECC).

   • Почему 2025?Хотя мощные QC для взлома крипто еще не созданы, атака "собери сейчас - расшифруй потом" (Harvest Now, Decrypt Later) уже реальна. Злоумышленники крадут зашифрованные данные сегодня, чтобы расшифровать их, когда появятся QC. NIST стандартизирует первые PQC алгоритмы, начинается подготовка к миграции.

   • Бизнес-польза:Защита долгосрочной конфиденциальности данных. Критично для: государственных секретов, коммерческой тайны, персональных данных с длительным сроком хранения, инфраструктуры PKI (цифровые подписи, сертификаты). Сохранение доверия клиентов и партнеров.

   • Вызовы:Не "втык-втык":PQC алгоритмы математически иные. Требуют тестирования, модификации или замены ПО/железа.Производительность:Некоторые PQC алгоритмы менее эффективны, чем текущие, требуют больше ресурсов.Сложность миграции:Длительный и дорогой процесс, особенно для унаследованных систем и встроенного ПО (IoT). Требует инвентаризации всей криптографии.

   • Итог:PQC – это стратегическая инициатива по защите данныхна десятилетия вперед. Начинать оценку и планирование миграции нужно уже сейчас, особенно для наиболее критичных данных и систем.

5. Ambient Invisible Intelligence (Незаметный фоновый интеллект):

   • Суть:Технологии (сенсоры, IoT, ИИ-аналитика), настолько тонко и повсеместно интегрированные в окружающую среду (умные здания, магазины, фабрики, города), что они становятся "невидимыми", работая в фоновом режиме и обеспечивая контекстно-зависимые услуги без явного взаимодействия с пользователем.

   • Почему 2025?Снижение стоимости и размера сенсоров, развитие низкоэнергоемких сетей (LPWAN, 5G RedCap), прогресс в edge-вычислениях и ИИ для обработки данных на месте делают массовое развертывание экономически и технически осуществимым.

   • Бизнес-польза:Непрерывный мониторинг и оптимизация в реальном времени: управление запасами и логистикой (точное отслеживание); предиктивное обслуживание оборудования; персонализация в ритейле; повышение безопасности на рабочих местах; энергоэффективность зданий. Возможность создания цифровых "двойников" физических активов с уникальной неизменяемой историей (происхождение, условия).

   • Вызовы:Приватность:Главный барьер. Требуются четкие политики, прозрачность для пользователей, механизмы согласия и легкого отказа.Безопасность данных:Защита огромных объемов собираемых конфиденциальных данных.Интеграция:Объединение данных из множества разнородных сенсоров и систем.

   • Итог:Фоновый интеллект обещает огромные выгоды в эффективности и новых услугах, но его успех полностью зависит от доверия, обеспечиваемого надежной защитой приватности и безопасности.

6. Energy-Efficient Computing (Энергоэффективные вычисления):

   • Суть:Комплексный подход к радикальному снижению энергопотребления ИТ на всех уровнях: от проектирования энергоэффективных чипов (ARM, специализированные ускорители) и оптимизации кода/алгоритмов (особенно "прожорливых" ИИ-моделей) до использования возобновляемых источников энергии для ЦОДов и внедрения принципов устойчивости в ИТ-стратегию (Green IT).

   • Почему 2025?Рост объемов данных и сложности вычислений (особенно ИИ), рост цен на энергию, усиление регуляторного давления (отчетность по ESG, углеродные налоги) и ожиданий инвесторов/потребителей делают энергоэффективность ключевым фактором конкурентоспособности и выживания бизнеса.

   • Бизнес-польза:Снижение операционных затрат (энергия - крупная статья расходов ЦОД). Улучшение ESG-показателей и репутации. Соответствие растущим регуляторным требованиям. Повышение устойчивости бизнеса к колебаниям цен на энергоносители.

   • Вызовы:Инвестиции:Требует вложений в новое "железо", оптимизацию ПО, миграцию в "зеленые" облака.Сложность:Оптимизация legacy-систем и алгоритмов может быть очень трудоемкой.Компромиссы:Иногда между энергоэффективностью и максимальной производительностью.Цепочка поставок:Обеспечение "зелености" всего стека, включая поставщиков.

   • Итог:Энергоэффективность – это не просто "зеленая" инициатива, а критически важная бизнес-стратегия для снижения затрат, управления рисками и соответствия требованиям будущего.

7. Hybrid Computing (Гибридные вычисления):

   • Суть:Комбинирование принципиально разных вычислительных парадигм (CPU, GPU, квантовые сопроцессоры, нейроморфные чипы, оптические вычисления, edge-кластеры) в единую систему для решения задач, непосильных или неэффективных для традиционных архитектур. Оркестрация выполняется специальным ПО.

   • Почему 2025?Традиционные вычисления (закон Мура) сталкиваются с физическими ограничениями. Сложнейшие задачи (моделирование климата/материалов, оптимизация глобальных цепочек, ИИ нового поколения, расшифровка генома) требуют специализированных подходов. Технологии выходят из чисто исследовательской стадии.

   • Бизнес-польза:Решение ранее неразрешимых проблем. Ускорение прорывных инноваций (фарма, материаловедение). Создание полностью автономных бизнес-процессов, работающих на пределе возможностей. Реализация масштабной персонализации в реальном времени. Потенциал использования тела человека как платформы (биосенсоры + вычисления).

   • Вызовы:Экстремальная сложность:Требуются узкоспециализированные и дефицитные навыки.Оркестрация:Управление ресурсами и потоками данных между разнородными компонентами.Безопасность:Незрелость технологий создает новые векторы атак.Стоимость:Очень высокие затраты на R&D, инфраструктуру и эксплуатацию.Надежность:Обеспечение стабильности системы из экспериментальных модулей.

   • Итог:Гибридные вычисления – это путь к следующему гигантскому скачку в вычислительной мощности для решения экстремально сложных задач, но это дорого, сложно и пока доступно лишь пионерам с глубокими экспертизой и ресурсами.

Тема 3: Синергия человека и машины (объединение миров)

8. Spatial Computing (Пространственные вычисления):

   • Суть:Цифровое наложение информации и объектов на физический мир (через AR) или создание полностью иммерсивных цифровых сред (VR), стирающее границы между реальным и виртуальным. Использует 3D-графику, компьютерное зрение, датчики движения, ИИ для понимания контекста.

   • Почему 2025?Улучшение качества устройств (более легкие, мощные очки AR/VR), снижение цен, появление killer-приложений в промышленности и потребительском секторе, развитие стандартов (например, для 3D-контента в интернете - WebXR).

   • Бизнес-польза:Для бизнеса:Обучение и симуляции (опасные сценарии, дорогостоящее оборудование); удаленная экспертиза и поддержка (наложение инструкций на реальное оборудование); проектирование и визуализация (архитектура, инжиниринг); новые форматы розничной торговли (виртуальные примерочные, шоурумы).Для потребителей:Иммерсивные игры; образование; виртуальные путешествия и события; соц. взаимодействия в метавселенных.

   • Вызовы:Устройства:Дороговизна, громоздкость, ограниченное время работы, дискомфорт при долгом использовании, потенциальная изоляция пользователя и риски безопасности в реальном мире.Интерфейсы:Управление в 3D-среде не всегда интуитивно.Контент:Необходимость создания качественного 3D-контента.Безопасность и приватность:Защита данных о местоположении, движениях пользователя и биометрии.

   • Итог:Пространственные вычисления открывают новые мощные каналы взаимодействия и визуализации, но широкое внедрение сдерживается ограничениями устройств, контента и нерешенными вопросами приватности.

9. Polyfunctional Robots (Полифункциональные роботы):

   • Суть:Роботы нового поколения, способные выполнятьне одну, а множество различных задачблагодаря передовым сенсорам, ИИ для восприятия и принятия решений, адаптивным манипуляторам и легкому перепрограммированию. Могут быстро переключаться между функциями без физической перестройки линии.

   • Почему 2025?Прогресс в ИИ (компьютерное зрение, обработка естественного языка для команд), снижение стоимости сенсоров и приводов, развитие ПО для симуляции и обучения роботов делают гибкие многофункциональные системы экономически более привлекательными, чем парк специализированных машин.

   • Бизнес-польза:Повышенная эффективность:Один робот заменяет несколько специализированных.Быстрая окупаемость (ROI) и развертывание:Не требуют сложной интеграции и перестройки инфраструктуры ("unbolt and move").Масштабируемость и гибкость:Легко адаптируются к изменениям в производстве или задачах.Коллаборация:Безопасная работа рядом с людьми (cobots). Применение: склады (сборка, сортировка, упаковка), производство (мелкосерийное, кастомизация), розничная торговля (инвентаризация, помощь на складе), обслуживание.

   • Вызовы:Цена vs Функциональность:Отсутствие стандартов затрудняет сравнение и оценку ROI. Начальная цена может быть выше, чем у специализированного робота.Ограниченные возможности:Пока не могут полностью заменить человека в очень сложных или требующих тонкой моторики задачах.Интеграция ПО:Управление задачами и оркестрация работы нескольких полифункциональных роботов.

   • Итог:Полифункциональные роботы делают автоматизацию доступной и гибкой, особенно для средних предприятий и изменчивых производственных сред, предлагая путь к быстрой окупаемости и адаптивности.

10. Neurological Enhancement (Нейроусиление):

    • Суть:Технологии, использующие интерфейсы "мозг-компьютер" (BCI) для чтения мозговой активности (ЭЭГ, fNIRS, импланты) и/или стимуляции мозга, с цельюулучшения когнитивных функций(память, внимание, скорость обучения) илипрямого управления устройствамисилой мысли.

    • Почему 2025?Значительный прогресс в нейробиологии, алгоритмах декодирования нейросигналов (с применением ИИ), миниатюризации сенсоров. Первые коммерческие неинвазивные гарнитуры (для гейминга, фокуса) уже на рынке. Исследования в медицине (протезирование, лечение болезней) открывают путь к более широкому применению.

    • Бизнес-польза (потенциальная):Повышение квалификации:Ускоренное и персонализированное обучение.Безопасность:Контроль усталости и стресса у операторов опасных установок, пилотов.Маркетинг:Глубинное понимание реакции потребителя на стимулы (нейромаркетинг).Инклюзивность:Новые возможности для людей с ограниченными возможностями.Продуктивность:Улучшение концентрации и когнитивных способностей сотрудников.

    • Вызовы:Этика:Риск создания "нейро-расслоения", манипуляций сознанием, вторжения в приватность мыслей, изменения личности.Безопасность:Уязвимость мозговых данных к взлому и злоупотреблению.Риски для здоровья:Особенно для инвазивных интерфейсов (инфекции, отторжение, долгосрочные эффекты неизвестны).Регуляторика:Правовой вакуум в большинстве стран.Социальное принятие:Стигматизация, страх.

    • Итог:Нейроусиление обладает фантастическим потенциалом, но стоит перед огромными этическими, безопасностными и социальными дилеммами. Вне медицинской сферы его коммерческое применение в 2025 будет очень нишевым и экспериментальным, требующим крайне осторожного подхода и разработки строгих этических рамок.

Этот разбор дает детальное понимание сути, драйверов, преимуществ и сложностей каждого тренда, выделенного Gartner как стратегически важный для 2025 года.

дополнение тренда 1 Intelligent Agents in AI Really Can Work Alone. Here’s How. AI systems are gaining agency to create plans and act autonomously, driving automation and workplace productivity. By Tom Coshow | October 1, 2024 Thought for 25 seconds Дополнение к первому тренду про агентный ИИ. Вижу статью Gartner с конкретными прогнозами и уточнениями. Пользователь явно хочет углубить разбор именно этого тренда - вероятно, он наиболее актуален для его работы. Заметно, что в статье сместили акценты: теперь четко разделяют "реактивные" ИИ вроде ChatGPT и истинно агентные системы. Это важное уточнение! Пользователю стоит пояснить эту разницу наглядно. Хм... Интересно, что статья дает конкретные цифры: 33% enterprise-приложений к 2028 году. Это сильный аргумент для бизнеса. Надо выделить его в пользе. Также появились новые нюансы рисков - например "умные" кибератаки через агентов. Особенно ценно, что статья предлагает конкретные шаги для внедрения: выбор use case, работа с API. Это практично - пользователь оценит. Надо структурировать эти рекомендации отдельным блоком. 

 

Вот важное уточнение про "спектр автономности". Пользователю будет полезно понять, что агентность - не бинарное состояние. Можно привести примеры: от простых RPA до полноценных автономных систем. Статья также четко отвечает на частый вопрос: "Является ли ChatGPT агентом?" - нет. Это хороший момент для прояснения заблуждений. Для итогового разбора стоит: 1) Контрастно показать эволюцию от prompt-based к agentic AI 2) Добавить прогнозные цифры как бизнес-драйвер 3) Расширить раздел рисков кибератаками 4) Дать четкие критерии зрелости агентов 5) Внести практические шаги внедрения из статьи Пользователь явно настроен серьезно - значит, нужны максимально прикладные выводы. Хорошо, что в статье есть конкретика по API и интеграциям. Это сделает ответ полезнее.

Отлично, дополним разборТренда 1: Agentic AI (Агентный ИИ)на основе предоставленной статьи. Вот детализированный анализ с новыми аспектами:

Дополнение к Тренду 1: Agentic AI (Агентный ИИ) – "Интеллектуальные агенты ИИ действительно могут работать автономно"

Ключевые уточнения и углубление понимания:

1. Суть автономии:

   • Не просто генерация по запросу:Текущие ИИ (вроде ChatGPT)реактивны– они выполняют конкретную инструкцию (prompt) и выдают результат.Агентный ИИпроактивен:он получаетцель("оптимизировать расходы на логистику", "найди лучший вариант страхования для клиента Х"), самостоятельноформирует планее достижения,выбирает инструменты(API, базы данных, RPA-боты, другие ИИ),выполняет действияиадаптируетсяна лету.

   • "Обратная связь с окружением":Агент постоянно взаимодействует с цифровой средой: получает данные, анализирует результаты своих действий, корректирует план. Это создает цикл автономного обучения и улучшения.

2. Прогнозы распространения:

   • Резкий рост:К 2028 году33% корпоративных приложенийбудут включать агентный ИИ (с менее 1% в 2024).

   • Влияние на работу:Агентный ИИ будет автономно принимать15% ежедневных рабочих решений(например, перенаправление ресурсов, корректировка цен в реальном времени, ответ на стандартные инциденты).

3. Типы агентов:

   • AI Agents:Универсальные программные сущности, выполняющие комплексные задачи (персональные ассистенты, автономные исследователи).

   • Machine Customers ("Машинные покупатели"):НЕчеловеческие экономические агенты, совершающие покупки или транзакции от имени людей или систем на основе предустановленных правил или выученных предпочтений (оптимизация закупок, автоматическое продление подписок).

   • Multiagent Systems (Мультиагентные системы):Коллективы взаимодействующих агентов, координирующихся для решения сложных задач (например, группа агентов моделирует рыночную ситуацию, каждый отвечает за свой аспект).

4. Эволюция автономии (Спектр агентности):

   • Низкий уровень (Сейчас):Ограниченные возможности, работа по строгим правилам (базовые RPA, чат-боты с фиксированными сценариями).

   • Средний уровень (Ближайшее будущее - 2025+):Способность планировать, использовать инструменты, адаптироваться в рамках цели.LLM-ассистенты эволюционируют в сторону агентности.

   • Высокий уровень (Будущее):Полная автономия: глубокое обучение на основе окружения, самостоятельная постановка подцелей, сложное принятие решений в неопределенных условиях.

5. Конкретные бизнес-преимущества:

   • Автоматизация сложных рабочих процессов:Не просто рутина, а многошаговые процессы, требующие анализа данных, принятия решений, взаимодействия с разными системами (например, агент полностью обрабатывает заявку на кредит: проверяет данные, анализирует риск, принимает предварительное решение).

   • "Работа во время сна":Агенты могут анализировать огромные объемы данных из множества систем ночью, утром предоставляя готовые выводы и рекомендации к действию.

   • Усиление сотрудников:Позволяет работникамбез глубоких технических знанийуправлять сложными проектами и автоматизациями через естественный язык ("Создай автоматизацию для ежемесячного отчета по продажам в регионе Х и присылай его мне к 9 утра 5-го числа").

   • Улучшение ситуационной осведомленности:Быстрый анализ данных и прогнозирование для принятия более обоснованных решений в реальном времени.

6. Новые/Углубленные Риски:

   • "Умное" вредоносное ПО (Smart Malware):Злоумышленники могут использовать агентный ИИ для создания самообучающихся, адаптивных кибератак, способных обходить традиционные защиты.

   • Незаметная пролиферация:Агенты могут создаваться и развертываться бизнес-пользователями без ведома IT/безопасности, становясь "теневыми ИИ" вне контроля.

   • Недоверие к решениям:Сложность проверки логики, приведшей агента к определенному решению или действию, особенно в мультиагентных системах.

   • Зависимость от данных:Действия агента будут только настолько хороши, насколько хороши данные, на которых он обучался и которые получает. "Мусор на входе – опасные действия на выходе".

7. Практические шаги для внедрения (из статьи):

   • Выбор Use Case:Фокус на задачах с четкой целью, высокой рутинностью или сложностью, где автономия принесет явную пользу (эффективность, скорость, снижение ошибок).

   • Подготовка инфраструктуры:Ключевая рольAPI и event-driven архитектур. Агент долженбесшовновзаимодействовать с нужными системами, сервисами и потоками данных.

   • Поиск в существующем стеке:Мониторинг обновлений ПО, SaaS-платформ, IoT-устройств – агентные функции скоро станут стандартными компонентами. Стартапы уже предлагают платформы для построения агентов.

Итоговый расширенный разбор Agentic AI на 2025:

Агентный ИИ переходит от концепции к практической реальности. Это не просто "умный чат-бот", апринципиально новый класс программных сущностей с делегированной автономией. Они способны воспринимать цель, планировать, действовать в сложных цифровых средах и адаптироваться, создавая динамические результаты.

Драйверы 2025:Рост зрелости LLM и мультимодальных моделей, развитие инструментов оркестрации (LangChain, AutoGen), давление бизнеса на автоматизациюсквозныхпроцессов и повышение скорости принятия решений. Прогноз Gartner о 33% внедрения в enterprise-приложениях к 2028 подчеркивает неизбежность тренда.

Польза радикальна:Виртуальная рабочая сила, работающая 24/7, способная обрабатывать задачи, непосильные человеку по объему или сложности, и освобождающая сотрудников для творческой и стратегической работы. Особенно трансформируются разработка ПО, аналитика, обслуживание клиентов, операции.

Риски требуют опережающего управления:Помимо этики и безопасности данных, появляются новые угрозы: автономные кибератаки, потеря контроля над "теневыми" агентами, сложность аудита решений.Guardrails (защитные ограждения)становятся критической инфраструктурой: явные правила, человеческий контроль (human-in-the-loop) для критичных действий, системы мониторинга и объяснимости (XAI).

Начало пути:Фокус на конкретных, измеримых use cases. Инвестиции в API-экономику и event-driven архитектуру. Поиск возможностей в существующих инструментах (SaaS, облачные платформы) и оценка специализированных платформ для построения агентов.Ключевой вывод:Агентный ИИ – не будущее, а ближайшая реальность, требующая стратегической подготовки уже сейчас.

дополнение по тренду 3: Protect Your Organization From Disinformation Campaigns Prevent, detect and respond to disinformation campaigns with disinformation security techniques and technologies. By Dan Ayoub | September 25, 2024 Thought for 27 seconds

Последовательно углубляемся в каждый тренд - сначала Agentic AI, теперь дезинформация.

Основные новости из тренда: Во-первых, масштаб угрозы оказался серьёзнее, чем я предполагал ранее - 50% компаний внедрят защиту к 2028 году (сейчас менее 5%). Во-вторых, появились конкретные цифры ущерба: $2.9 млрд потерь только от взломов корпоративной почты. Особенно тревожит тактика злоумышленников: - Генеративный ИИ для массового создания контента - Эксплуатация call-центров и коллаборативных инструментов - Гибридные атаки, сочетающие фейки с традиционным вредоносным ПО Нужно подчеркнуть операционную уязвимость - например, deepfake-атаки на call-центры, о которых раньше не упоминал. И добавить конкретики по миграциям: верифицируемые учетные данные, графы идентичностей. Пользователь явно хочет практических рекомендаций, поэтому в ответе сделаю акцент на: 1) Конкретных шагах по оценке уязвимостей (таблица из статьи отлично подходит) 2) Критериях выбора вендоров (их три ключевых пункта) 3) Межфункциональном взаимодействии - это оказалось критичнее, чем я думал Хорошо, что в статье есть чёткий призыв к действию: "Assess continuously" и "Differentiate vendors". Встрою это в итоговый разбор. Главное - показать эскалацию от репутационных рисков к прямым финансовым потерям через account takeovers.

Отлично, дополним разборТренда 3: Disinformation Security (Безопасность от дезинформации)на основе предоставленной статьи. Вот детализированный анализ с новыми аспектами:

Дополнение к Тренду 3: Disinformation Security – "Защитите свою организацию от кампаний дезинформации"

Ключевые уточнения и углубление понимания:

1. Масштаб угрозы и срочность:

   • Глобальный топ-угроза:Дезинформация признана одной из главных угроз глобальной безопасностипрямо сейчас.

   • Вирусный потенциал:Социальные сети позволяют вредоносным нарративам распространяться мгновенно и массово.

   • Прогноз внедрения:К2028 году 50% предприятийбудут использовать специализированные продукты/сервисы для защиты от дезинформации (противменее 5% в 2024). Это свидетельствует о взрывном росте осознания проблемы.

   • Прямые финансовые потери:Уже в 2023 году взломы корпоративной почты (BEC), как часть кампаний дезинформации/обмана, привели к$2.9 млрд убытков(несмотря на лишь 2.4% от общего числа киберинцидентов).

2. Роль Generative AI (GenAI):

   • Оружие злоумышленников:GenAI кардинально удешевляет и ускоряет созданиегиперреалистичнойдезинформации: глубокие фейки (deepfakes - аудио/видео), убедительные фишинговые письма, массовый фейковый контент для соцсетей и новостных сайтов.

   • "Атака до ответа":Скорость генерации и распространения GenAI-контента позволяет нанести ущербдотого, как организация сможет среагировать.

   • Уязвимость инфраструктуры доверия:GenAI позволяет атаковать саму основу систем аутентификации (IAM) через подделку идентичности (identity impersonation) и данных, потенциально обходя существующие контроли.

3. Цели и Тактики Злоумышленников:

   • Цели:

     • Поляризация аудитории

     • Кража конфиденциальной информации клиентов/сотрудников

     • Срыв бизнес-операций

     • Нанесение репутационного ущерба

     • Финансовое мошенничество

     • Манипуляция общественным мнением (влияние на выборы, регуляторные решения)

   • Тактики:

     • Распространение deepfakes

     • Массовый фейковый контент в соцсетях/на фейк-ньюс сайтах

     • Фишинг нового уровня (GenAI-письма, идеально имитирующие бренд/ключевых лиц)

     • Эксплуатация уязвимостей в инструментах коллаборации (Teams, Slack) и call-центрах

     • Использование вредоносного ПО для кражи учетных данных

     • Взломы учетных записей (Account Takeover - ATO)

     • Имитация бренда (Brand Impersonation) для обмана клиентов

Конкретные Уязвимые Процессы и Меры Защиты (Техники и Технологии):
Статья подчеркивает необходимость оценки и усиленияконкретныхпроцессов:

Уязвимый Процесс/Область	Потенциальные Угрозы Дезинформации	Примеры Мер Смягчения (Mitigations)
Коммуникации в реальном времени(Коллаборация, Call-центры, мобильные)	Атаки синтетическими медиа (deepfake-звонки, сообщения)	Защита каналов от синтетических медиа; верификация источников в реальном времени
Контент с внешних платформ	Действия на основе фальшивой информации	Оценка аутентичности внешнего контентапереддействием
Валидация претензий/заявок	Использование сфальсифицированных доказательств (GenAI-генерация, модификация)	Мониторинг подаваемых документов/доказательств на признаки искусственного создания/манипуляции
Верификация идентичности	Обход биометрии с помощью deepfakes; атаки типа "презентации" (маска) и "инъекции" (поддельный сигнал)	Защита систем биометрии; многофакторная аутентификация с оценкой риска; обнаружение поддельных данных
Фишинг	Высококачественные GenAI-письма, имитирующие бренд/руководство	Мониторинг почты на предмет убедительных подделок; обучение сотрудников; улучшенные фильтры
Взлом учетных записей (ATO)	Использование украденных учетных данных для обхода аутентификации	Предотвращение краж учетных данных (анти-малвар); системы обнаружения аномалий в поведении учеток; непрерывная аутентификация
Имитация бренда	Обман клиентов через поддельные сайты/аккаунты, ведущий к финансовым потерям и репутационному ущербу	Мониторинг сети на предмет поддельных ресурсов; быстрый ответ на инциденты
Соц. медиа / Масс-медиа	Вредоносные нарративы, влияющие на репутацию и общественное мнение	Мониторинг нарративов; анализ настроений; выявление скоординированных кампаний
Deep/Dark Web	Обсуждение целей, тактик; продажа украденных данных	Мониторинг утечек данных, обсуждений угроз; проактивная защита
Манипуляция настроениями	Использование ботов для создания ложной вовлеченности/одобрения	Защита систем от накруток; выявление неестественных паттернов активности

1. Ключевые Действия для Организаций:

   • Непрерывная оценка угроз:Постоянно мониторить развивающийся ландшафт угроз, связанных с GenAI, особенно в области IAM.

   • Аудит и усиление IAM:Обеспечить, чтобы текущие инструменты верификации идентичности могли противостоять угрозам поддельных идентичностей и данных. Искать решения с:

     • Верифицируемыми учетными данными (Verifiable Credentials):Современный стандарт цифровых удостоверений.

     • Подключением к источникам данных:Графы идентичностей, государственные реестры, другие надежные источники для подтверждения данных.

   • Требования к вендорам:

     • Запрос информации о защите от deepfakes:У вендоров безопасности и IAM нужно запрашивать: их текущий опыт борьбы с deepfakes, возможности обнаружения, дорожную карту развития.Насторожиться, если вендор не предоставляет эту информацию проактивно.

     • Фокус на возможностяхвнеядра верификации:Особенно на верификации данных и подключении к аффирмационным источникам (см. выше).

   • Кросс-функциональное сотрудничество:Безопасность, PR, маркетинг, HR, юристы, финансы, продажи –вседолжны быть вовлечены. Нет единого "серебряной пули", требуется комплексный подход.

Итоговый расширенный разбор Disinformation Security на 2025:

Дезинформация перестала быть просто проблемой PR или "фейковых новостей". Этовысокоразвитая, финансируемая и технологически оснащенная (благодаря GenAI) форма кибервойны и мошенничества, наносящая прямой и ощутимый финансовый, операционный и репутационный ущерб бизнесу.

Драйверы 2025:Взрывное распространение GenAI в руках злоумышленников, делающее атаки дешевыми, масштабируемыми и невероятно убедительными. Рост вирусного потенциала соцсетей. Уже фиксируемые миллиардные потери. Ожидаемое регулирование (но его будет недостаточно и оно запоздает).

Польза защиты:Предотвращение прямых финансовых потерь (мошенничество, штрафы), защита бренда и доверия клиентов, обеспечение операционной непрерывности, снижение риска репутационных кризисов, соответствие будущим регуляторным требованиям.

Риски игнорирования:Прямые убытки (миллионы/миллиарды), необратимая потеря доверия клиентов и партнеров, падение акций, операционные сбои, судебные иски, дискредитация руководства (через deepfakes).

Ключевая стратегия:Проактивность и кросс-функциональность.Нельзя ждать атаки. Необходимо:

1. Постоянно оцениватьуязвимые процессы (см. таблицу выше).

2. Укреплять IAM-инфраструктурудля противодействия поддельным идентичностям и данным, используя современные стандарты и источники верификации.

3. Требовать от вендоровконкретных возможностей по борьбе с deepfakes и поддельными данными.

4. Объединять усилиявсех заинтересованных сторон в компании (безопасность, PR, юристы, HR и т.д.).

5. Инвестировать в специализированные решения:Мониторинг нарративов, обнаружение deepfakes, защита от сложного фишинга и ATO, анализ Deep/Dark Web.

Вывод:Disinformation Security в 2025 – это не опция, аобязательный элемент стратегии кибербезопасности и управления репутационными рисками. Организации, не начавшие строить свою защитупрямо сейчас, рискуют столкнуться с катастрофическими последствиями. Борьба требует технологий, процессов и, самое главное, кросс-функциональной координации.

 

 

Статья перевод

11.01.2025

https://bpms.ru/post/author/warwik/

Стратегические технологические тренды предопределяют будущее, стимулируя инновации.

Вместе с тем они поднимают вопросы этики, ответственности и доверия.

Лидерские качества CIO и других руководителей ИТ проверяются их способностью предвидеть будущее и подготовиться к нему, и обзор стратегических технологических трендов от Gartner — компас на этом пути.

Технологические тренды можно разделить на три категории:

Требования и риски искусственного интеллекта. Прогресс ИИ-агентов потребует новых подходов к регулированию ИИ и новых технологий для борьбы с дезинформацией –

1. Агентский ИИ
2. Платформы регулирования ИИ
3. Защита от дезинформации

Новые вычислительные возможности. Квантовые вычисления потребуют новых методов шифрования, а недорогие сенсоры будут стимулировать развитие инновационных бизнес-моделей –

4. Пост-квантовая криптография
5. Фоновый ИИ
6. Энергоэффективные вычисления
7. Гибридные вычисления

Синергия человека и машины. Надо быть готовыми к интенсивному взаимодействию физического и виртуального миров, к роботам в повседневной жизни и к технологиям, напрямую влияющим на процесс познания и производительность труда –

8. Пространственные вычисления
9. Многофункциональные роботы
10. Нейроусовершенствования

В ходе чтения данной статьи вы можете оценить, как эти тренды соотносятся с цифровой стратегией вашей организации и как их можно интегрировать в ваши стратегические планы для достижения стабильного долгосрочного успеха.

Gartner тщательно отобрал 10 главных трендов исходя из их потенциала разрушения традиционных бизнес-моделей, стимулирования инноваций и способности ответить на наиболее острые вопросы, стоящие сегодня перед бизнесом.

Это стратегические тренды, требующие вдумчивого рассмотрения и решительных действий.

Рассмотрим в подробностях каждый технологический тренд и сценарии их использования сегодня и завтра.

1. Агентский ИИ

Агентский ИИ (agentic AI) – это программное обеспечение, способное самостоятельно принимать решения и выполнять действия, направленные на достижение определенных целей. Для этого он использует такие функции ИИ, как запоминание, планирование, восприятие окружающей среды, использование инструментов и соблюдение правил безопасности.

Рис. 1. По своим возможностям ИИ-агенты пока отстают от человека.

Прогноз Gartner

Доля повседневных решений, принимаемых автономным агентским ИИ, вырастет с нуля в 2024 году до 15% в 2028.

Почему в топе

Способность агентского ИИ действовать автономно или полуавтономно может позволить ИТ-директорам реализовать идеи повышения производительности за счет генеративного ИИ.

«Организации постоянно стремятся повышать эффективность, улучшать кросс-функциональное взаимодействие и координировать действия команд. Агентский ИИ обладает потенциалом высококомпетентного цифрового сотрудника, способного выявлять в происходящем закономерности, не заметные сотрудникам-людям.» — Том Кошоу (Tom Coshow), Gartner.

Сценарии использования

• Помощь сотрудникам в планировании и реализации технически сложных инициатив, от микроавтоматизации до масштабных проектов, посредством обычного человеческого языка.
• Автоматизация клиентского опыта путем просчитывания решений на каждом шаге на основе анализа данных.
• Улучшение механизмов реагирования на складывающуюся ситуацию и принятия решений за счет более быстрого анализа данных и предиктивной аналитики.

 

Intelligent agents in AI are nascent but quickly maturing
While agentic AI is still in early stages, it's not too soon to gain an understanding of the technology, determine how to manage risk and prepare your tech stack.

The future of AI is about agency — and productivity
By giving artificial intelligence agency, organizations can increase the number of automatable tasks and workflows. Software developers are likely to be some of the first affected, as existing AI coding assistants gain maturity.

Agentic AI has the potential to significantly empower workers. It’ll enable them to develop and manage complicated, technical projects — whether microautomations or larger projects — through natural language.

Intelligent agents in AI will change decision making and improve situational awareness in organizations through quicker data analysis and prediction intelligence. While you’re sleeping, agentic AI could look at five of your company’s systems, analyze far more data than you ever could and decide the necessary actions.

Current AI agency is low, but expect it to grow
AI agency is a spectrum. At one end are traditional systems with limited ability to perform specific tasks under defined conditions. At the other end are future agentic AI systems with full ability to learn from their environment, make decisions and perform tasks independently. A big gap exists between current LLM-based assistants and full-fledged AI agents, but this gap will close as we learn how to build, govern and trust agentic AI solutions.

Manage the risks of agentic AI to reap its benefits
As intelligent agents in AI bring myriad automation opportunities, they also create challenges. These include:

Agentic AI proliferating without governance or tracking

Agentic AI making decisions that are not trustworthy

Agentic AI relying on low-quality data

Employee resistance

Agentic-AI-driven cyberattacks enabling “smart malware”

Effectively managing the risks of software entities acting autonomously requires advanced tools and strict guardrails.

Look for agentic AI in your technology stack
Agentic AI will be incorporated into AI assistants and built into software, SaaS platforms, Internet-of-Things devices and robotics. Many startups are already marketing themselves as AI-agent-building platforms. Hyperscalers are adding agentic AI to their AI assistants.

Prepare for and stand up agentic AI Подготовьтесь к работе с agentic AI и используйте его на практике

Как начать работу с agentic AI: Выберите варианты использования, исходя из эффективности, пригодности и желаемых бизнес-результатов.
To get started with agentic AI:Select use cases based on efficiency, suitability and desired business outcomes. 

Leverage APIs and events to enable agentic AI. This will allow AI agents to interact seamlessly with various tools and environments, ensuring they can execute tasks and receive information effectively. Используйте API-интерфейсы и события, чтобы включить агентный ИИ. Это позволит агентам ИИ беспрепятственно взаимодействовать с различными инструментами и средами, гарантируя, что они смогут эффективно выполнять задачи и получать информацию.

Интеллектуальные агенты в ИИ только зарождаются, но быстро совершенствуются. Хотя агентный ИИ все еще находится на ранней стадии, еще не так скоро можно будет разобраться в технологии, определить, как управлять рисками и подготовить свой технический пакет. Будущее ИИ — за агентством и производительностью Предоставляя агентству искусственный интеллект, организации могут увеличить количество автоматизируемых задач и рабочих процессов. Разработчики программного обеспечения, вероятно, пострадают одними из первых, поскольку существующие помощники по программированию с использованием искусственного интеллекта набирают обороты. Искусственный интеллект Agentic способен значительно расширить возможности сотрудников. Он позволит им разрабатывать сложные технические проекты — будь то микроавтоматика или более крупные проекты — и управлять ими с помощью естественного языка. Интеллектуальные агенты в ИИ изменят процесс принятия решений и улучшат ситуационную осведомленность в организациях за счет более быстрого анализа данных и прогнозирования. Пока вы спите, agentic AI может просматривать пять систем вашей компании, анализировать гораздо больше данных, чем вы когда-либо могли, и принимать решения о необходимых действиях. Нынешнее агентство по искусственному интеллекту находится на низком уровне, но ожидается, что оно будет расти ИИ-агентство - это спектр. На одном конце находятся традиционные системы с ограниченной способностью выполнять конкретные задачи в определенных условиях. На другом конце находятся будущие агентные ИИ-системы, обладающие полной способностью извлекать уроки из окружающей среды, принимать решения и выполнять задачи самостоятельно. Между нынешними ассистентами на базе LLM и полноценными агентами с искусственным интеллектом существует большой разрыв, но этот разрыв будет сокращаться по мере того, как мы научимся создавать решения agentic AI, управлять ими и доверять им. Управляйте рисками agentic AI, чтобы извлекать из них пользу Поскольку интеллектуальные агенты в области искусственного интеллекта предоставляют множество возможностей для автоматизации, они также создают проблемы. К ним относятся: Распространение ИИ-агентов без управления или отслеживания ИИ-агент принимает решения, которые не заслуживают доверия ИИ-агент полагается на данные низкого качества Сопротивление сотрудников Кибератаки на основе Agentic-AI, позволяющие создавать “умные вредоносные программы” Эффективное управление рисками, связанными с автономными программными объектами, требует передовых инструментов и строгих мер предосторожности. Ищите agentic AI в своем технологическом стеке Agentic AI будет интегрирован в ИИ-ассистенты и встроен в программное обеспечение, SaaS-платформы, устройства для Интернета вещей и робототехнику. Многие стартапы уже позиционируют себя как платформы для создания ИИ-агентов. Гиперскейлеры добавляют agentic AI в свои ИИ-ассистенты.

2. Платформы регулирования ИИ

Платформы регулирования ИИ (AI governance platforms) обеспечивают ответственное и этическое использование систем на базе ИИ. Они дают ИТ-руководителям уверенность в том, что ИИ надежен, прозрачен, честен, подконтролен, соответствует стандартам этики и безопасности. Такая платформа – гарантия того, что ИИ не противоречит ценностям организации и ожиданиям общества в целом.

Рис. 2. Элементы платформы регулирования ИИ

Прогноз Gartner

К 2028 году корпорации, применяющие платформы регулирования ИИ, получат рейтинги доверия потребителей на 30% выше, чем у конкурентов, а рейтинги соответствия регуляторным требованиям – на 25% выше.

Почему в топе

ИИ применяется все шире, в том числе в отраслях с жестким регулированием. По мере распространения ИИ возрастают риски, связанные с дискриминацией и персональными данными, все более актуальной становится необходимость соответствовать общечеловеческим ценностям. Критически важно, чтобы ИИ не вредил определенным социальным группам, не манипулировал рынком и не обладал контролем над ключевыми системами.

Сценарии использования

• Оценка возможных рисков и ущерба от использования ИИ, включая дискриминацию, негативные социальные последствия и утечку персональных данных.
• Процессы регулирования, сопровождающие ИИ-модели на протяжении всего их жизненного цикла, обеспечивающие выполнение всех надлежащих контрольных процедур.
• Отслеживание использования ИИ, мониторинг производительности ИИ-систем, аудит процесса принятия решений и обеспечение постоянное соблюдения стандартов и нормативов.

«Когда мы используем банковское приложение или сайт, мы часто, сами того не зная, сталкиваемся с ИИ, который одобряет заявку на кредит, отслеживает возможное мошенничество или дает персонализированный финансовый совет. Платформа регулирования ИИ помогает банку обеспечить справедливость и этичность принимаемых решений, защиту персональных данных и соблюдение требований регулятора.» — Джаслин Каур Синду (Jasleen Kaur Sindhu), Gartner.

3. Защита от дезинформации

Технологии защиты от дезинформации (desinformation security) должны показывать, чему можно верить. Они нацелены на создание систем, обеспечивающих точность и аутентичность информации, предотвращающих подлоги и отслеживающих распространение вредоносного контента.

Рис. 3. Составляющие защиты от дезинформации

Прогноз Gartner

К 2028 году продукты, услуги или возможности предотвращения дезинформации будут использовать 50% корпораций по сравнению с 5% в 2024.

Почему в топе

Защита от дезинформации становится полем для гонки цифровых вооружений: злоумышленники прибегают к фишингу, кибератакам, фейковым новостям и социальной инженерии, чтобы сеять страх и хаос и совершать мошенничества. По мере развития и большей доступности ИИ и машинного обучения компании будут сталкиваться с растущим потоком дезинформации. Если оставить это без внимания, риски будут очень высоки.

Сценарии использования

• Выявление контента, созданного с использованием ИИ, в юридически значимых ситуациях (например, коммуникации в режиме реального времени или проверка жалоб).
• Мониторинг службой безопасности распространяемой через СМИ или социальные сети информации, которая может навредить бренду, топ-менеджменту, восприятию предлагаемых товаров и услуг.
• Предотвращение подмены личности контрагентов – сотрудников, подрядчиков, поставщиков и клиентов.

«Представьте себе, что сотрудник получает от генерального директора письмо, в котором запрашивается конфиденциальная информация или требуется подтвердить проведение финансовой транзакции. Технологии борьбы с дезинформацией проанализируют содержимое письма, метаданные и его происхождение и выявят возможный подлог или мошенничество. При необходимости письмо автоматически попадет в карантин, а сотрудник и служба безопасности получат соответствующие уведомления.» — Дэн Аюб (Dan Ayoub), Gartner.

4. Пост-квантовая криптография

Пост-квантовая криптография (post-quantum cryptography, PQC) – это методы шифрования, спроектированные так, чтобы быть защищенными от потенциальных угроз со стороны квантовых компьютеров.

Рис. 4. Прогноз развития криптографии

Прогноз Gartner

К 2029 году прогресс в области квантовых вычислений сделает большинство общепринятых методов ассиметричного шифрования небезопасными.

Почему в топе

Квантовые вычисления скоро – вероятно, в течение следующего десятилетия — станут реальностью. Ожидается, что в итоге большинство существующих методов шифрования будут признаны устаревшими, что создаст серьезную угрозу безопасности данных. Злоумышленники с нетерпением ждут прорыва в квантовых технологиях, а тем временем действуют по принципу «добудь данные сейчас – расшифруй потом». Эта возникшая угроза делает пост-квантовые технологии все более актуальными и востребованными, поскольку они позволят защититься от дешифровки квантовыми компьютерами.

Сценарии использования

• Защита ваших систем от будущих угроз утечки конфиденциальной финансовой информации даже в мире квантовых компьютеров.
• Защита интеллектуальной собственности от киберугроз, включая будущие атаки с помощью квантовых компьютеров, не позволяющая хакерам или конкурентам расшифровать конфиденциальную информацию.
• Защита зашифрованных сообщений, контрактов или операционных данных от перехвата и последующей расшифровки с помощью квантовых технологий.

«Алгоритмы пост-квантовой криптографии можно применять, когда сотрудники пересылают по электронной почте конфиденциальную информацию, касающуюся клиентов или интеллектуальной собственности. Даже если злоумышленники сейчас перехватят данные, они не смогут расшифровать их в будущем, когда квантовые компьютеры станут достаточно мощными, чтобы взломать существующие стандартные методы шифрования.» — Марк Хорват (Mark Horvath), Gartner.

5. Фоновый ИИ

Под фоновым ИИ (ambient invisible intelligence) имеется в виду широкое распространение небольших и недорогих меток и сенсоров, позволяющих отслеживать местоположение и статус различных объектов или окружающей среды. Эта информация затем отправляется в облако для анализа и хранения. Такая технология будет встраиваться в предметы повседневного обихода, зачастую без ведома пользователя.

Рис. 5. Примеры фонового ИИ

Прогноз Gartner

В период до 2028 года ранние образцы фонового ИИ будут применяться для недорогого отслеживания и обнаружения предметов, что позволит решать насущные проблемы бизнеса в области снижения затрат и повышения производительности.

Почему в топе

Технология недорогих меток и датчиков стала более доступной и экономически оправданной. Она обеспечивает возможность контроля в реальном времени, что особенно ценно в цепях поставок, а со временем может найти применение в более масштабных экосистемах. Кроме того, получаемые с сенсоров данные станут основным источником аналитики для последующего улучшения продуктов и процессов. Быстрому развитию и внедрению фонового ИИ будет способствовать прогресс в беспроводных технологиях и Bluetooth, а также в таких новых технологиях, как обратное рассеяние (backscatter) и печатная электроника (printed electronics).

Сценарии использования

• В рознице – автоматическая настройка света и звука, рекомендации на основании предпочтений покупателя.
• В офисе – мониторинг использования офисного пространства сотрудниками и автоматическая настройка параметров климата и освещения.
• В здравоохранении – непрерывный мониторинг состояния пациентов без использования носимых гаджетов, что позволит оперативно реагировать на экстренные ситуации.

«На производстве станки и детали смогут взаимодействовать с системой управления, отправляя информацию о режиме работы, запросы на техобслуживание или на пополнение запасов. Это поможет оптимизировать цепи поставок, сократит прости оборудования и автоматизирует заказ сырья и материалов.» — Ник Джонс (Nick Jones), Gartner.

6. Энергоэффективные вычисления

Под энергоэффективными вычислениями (energy-efficient computing) понимается разработка и эксплуатация компьютеров, центров обработки данных и других цифровых систем с целью минимизации энергопотребления и углеродного следа.

Рис. 6. Устойчивое развитие в ИТ

Прогноз Gartner

Углеродный след – приоритет для большинства ИТ-организаций.

Почему в топе

Устойчивое развитие находится в центре внимания советов директоров компаний. Финтех, ИИ и разнообразные ИТ-сервисы потребляют большое количество энергии и тем самым влияют на экологию. При текущем уровне развития технологий энергоэффективность в ИТ достигла пределов, но в ближайшие десять лет возможен ее рост за счет новых технологий, таких как графические процессоры, нейроморфные вычисления и квантовые компьютеры.

Сценарии использования

• Снижение затрат на центры обработки данных за счет сокращения энергопотребления серверов и систем охлаждения.
• Устойчивая разработка – разработка энергоэффективных продуктов с помощью энергоэффективных средств разработки.
• Снижение энергопотребления в офисе за счет использования умных систем управления электроэнергией.

«Представьте себе умный офис, где энергоэффективные вычисления интегрированы в каждый аспект повседневных операций. Сенсоры на базе интернета вещей в реальном времени отслеживают заполняемость помещений, регулируют освещение, отопление и вентиляцию, что ведет к существенному сокращению затрат и углеродного следа.» — Ник Джонс (Nick Jones), Gartner.

7. Гибридные вычисления

Гибридный вычисления (hybrid computing) – это комбинирование различных вычислительных технологий, таких как центральные процессоры (CPU), графические процессоры (GPU), пограничные устройства, специализированные микросхемы (ASIC), нейроморфные и квантовые компьютеры, фотоника, для решения сложных вычислительных задач. Гибридная среда позволяет воспользоваться преимуществами каждой технологии.

Рис. 7. Упрощенная архитектура гибридных вычислений

Почему в топе

Гибридные вычисления позволят бизнесу совершить мощный рывок за счет новых вычислительных технологий – фотонных, нейроморфных, квантовых и биокомпьютеров. Генеративный ИИ – яркий пример того, что решение сложных проблем требует масштабных вычислительных ресурсов и инфраструктуры для хранения и передачи данных.

Сценарии использования

• Экономичное масштабирование за счет использования для пиковых нагрузок облачной инфраструктуры в дополнение к более защищенным локальным серверам.
• Повышение защищенности данных и соблюдение регуляторных требований за счет хранения конфиденциальной информации на локальных серверах и использования внешней инфраструктуры для аналитики и несекретных данных.
• Ускорение разработки и инноваций за счет сочетания облачной среды для разработки и защищенных внутренних ресурсов для эксплуатации ИТ-систем.

«Компания может разместить свои ключевые приложения на локальных серверах из соображений безопасности, но при этом использовать облачные технологии для обработки больших данных, ИИ или резервного хранения. Такой гибридный подход позволяет эффективно масштабировать деятельность, снижать затраты и сохранять гибкость.» — Соеб Барот (Soyeb Barot), Gartner.

8. Пространственные вычисления

Пространственные вычисления (spacial computing) дополняют физический мир цифровым контентом, давая пользователям возможность взаимодействовать с ним – реалистично, интуитивно-понятно, с эффектом погружения.

Рис. 8. Три слоя обеспечения пространственных вычислений

Прогноз Gartner

К 2028 году 20% людей хотя бы раз в неделю будут обращаться к контенту с перманентной геопозиционной привязкой, по сравнению с менее 1% таких людей в 2023 году.

Почему в топе

Развитие технологий дополненной реальности (augmented reality, AR), cмешанной реальности (mixed reality, MR) и ИИ создают цифровую среду с эффектом погружения в компьютерных играх, электронной торговле и здравоохранении. Распространение сетей 5G и таких новых устройств, как Apple Vision Pro и Meta Quest 3, стимулируют потребительский спрос и открывают дорогу новым бизнес-моделям. Благодаря ключевым игрокам Nvidia и Qualcomm, вкладывающимся в создание экосистем, ожидается рост рынка с $110 млрд в 2023 году до $1,7 триллиона в 2033.

Сценарии использования

• Взаимодействие сотрудников в цифровой трехмерной среде, делающее удаленные совещания более интерактивными и продуктивными.
• Создание максимально приближенных к реальности симуляторов для обучения сотрудников, что снижает риски и издержки на обучение, помогает приобретению и поддержанию навыков.
• Виртуальный поход по магазину с виртуальным помощником, что способствует повышению удовлетворенности и вовлеченности покупателя и росту продаж.

«С помощью пространственных вычислений компании могут создавать цифровые 3D-двойники физических активов. Это создает эффект погружения, помогающий контролировать и оптимизировать работу, прогнозировать потребность в техобслуживании и тестировать оборудование, не прерывая работу.» — Марти Резник (Marty Resnick), Gartner.

9. Многофункциональные роботы

Многофункциональные роботы (polyfunctional robots) – это гибкие машины, способные выполнять разнообразные операции, следуя примеру или указанию человека.

Рис. 9. Многофуникциональные роботы: новая волна волна физических инноваций

Прогноз Gartner

К 2030 году ежедневно взаимодействовать с умными роботами будут 80% людей, по сравнению с менее 10% сегодня.

Почему в топе

С помощью роботов можно справиться с растущим дефицитом кадров, ростом затрат на персонал и падением рентабельности в логистике и на производстве. Производители роботов обращают внимание на все более доступные цены на них. Пионеры внедрения робототехники могут выбирать разный функционал в разных ценовых категориях и оценивать реальные преимущества роботов, их возможности и влияние на затраты бизнеса.

Сценарии использования

• В логистике для упаковки, обработки и транспортировки товаров.
• В здравоохранении для доставки медицинских товаров, помощи маломобильным пациентам или проведения дезинфекции.
• На производстве, включая опасное и труднодоступное, для обслуживания и ремонта оборудования.

«Роботы, работающие вместе с людьми, должны быть приспособлены к среде, спроектированной под человека. Это не обязательно означает, что они должны быть человекоподобными – наиболее успешные мультифункциональные роботы не будут повторять форму тела человека, а будут ее усовершенствовать.» — Билл Рэй (Bill Ray), Gartner.

10. Нейроусовершенствования

Нейроусовершенствования (neurlogical enhancements) – это технологии улучшения когнитивных способностей человека за счет считывания и расшифровки сигналов мозговой активности или даже отправки сигналов в мозг.

Рис. 10. Прогноз эволюции возможностей взаимодействия мозга и машин

Прогноз Gartner

Нейроусовершенствования, такие как двусторонний интерфейс мозг-машина, только появившиеся в 2024 году, к 2030 году охватят 60% ИТ-специалистов. Финансироваться они будут и за счет работодателя, и сотрудниками за свой счет.

Почему в топе

Нейроусовершенствование потенциально способно сделать деятельность мозга прозрачной, что произведет революцию в здравоохранении. По мере развития ИИ компании изучают возможности интерфейсов мозг-машина, чтобы помочь сотрудникам повышать квалификацию, улучшать когнитивные способности и быть востребованными профессионалами. В рамках маркетинга нового поколения изучается также возможность предоставления более персонализированного потребительского опыта.

Сценарии использования

• Сокращение срока интернатуры хирургов на целый год.
• Персонализация учебных материалов под студентов в реальном времени.
• Снижение травматизма на рабочем месте, повышение промышленной безопасности.
• Более эффективное привлечение и удержание персонала благодаря выявлению нейросовместимости сотрудников.

«Представьте, что собеседование через нейроинтерфейс занимает две минуты. Благодаря нейроинтерфейсу компания лучше понимает, как себя ощущает кандидат или сотрудник, помогает ему расслабиться или сконцентрироваться. Эти технологии будут развиваться, но существующие возможности уже могут обеспечить конкурентное преимущество.» — Сильвэйн Фабр (Silvain Fabre), Gartner.

https://bpms.ru/post/author/warwik/

 

 

 

Gartner представил главные прогнозы для ИТ-организаций и пользователей на 2025 год и далее

30 октября 2024 г.

 

Gartner представил главные стратегические прогнозы на 2025 год и далее. Особое внимание уделено влиянию генеративного ИИ на те области, где главным актором традиционно считается лишь человек.

«К чему бы мы ни обратились, очевидно, что повсюду неизбежно влияние ИИ, — пишет в пресс-релизе Дарил Пламмер (Daryl Plummer), ведущий вице-президент-аналитик, руководитель исследования и почетный сотрудник (Fellow) Gartner. — Искусственный интеллект развивается по мере его растущего использования, и прежде, чем мы достигнем момента, когда уже не сможем за ним поспевать, стоит осознать, насколько лучше мы можем стать благодаря этой технологии».

• К концу 2026 года 20% организаций будут использовать ИИ для упрощения своей организационной структуры, сократив более половины сегодняшних должностных позиций менеджеров среднего звена, что позволит снизить расходы на персонал в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

Внедрение ИИ позволит также повысить производительность и расширить сферу контроля за счет автоматизации и планирования задач, отчетности и мониторинга KPI оставшегося персонала, а оставленные менеджеры смогут сосредоточиться на более стратегических, масштабируемых и создающих бизнес-ценность задачах.

Внедрение ИИ создаст определенные трудности: боязнь сотрудников потерять должность, перегруженность менеджеров бОльшим количеством непосредственных подчиненных и, возможно, нежелание оставшихся сотрудников менять или осваивать новые формы взаимодействия с ИИ. Кроме того, может нарушиться сложившаяся система наставничества и обучения, и более молодые сотрудники могут страдать от отсутствия возможностей развития.

• К 2028 году растущая погруженность в цифровые технологии негативно скажется на людях с цифровой зависимостью и социальной изоляцией, и 70% организаций решат внедрить политики цифрового сдерживания.

Gartner прогнозирует, что к 2028 году около миллиарда человек будут подвержены цифровой зависимости, что приведет к снижению продуктивности, растущему стрессу и расстройствам психического здоровья, вызывая тревожность и депрессию. Кроме того, такая погруженность негативно скажется на навыках коммуникации, особенно среди молодого поколения, которое более подвержено этим тенденциям.

«Изолирующий эффект цифровой погруженности приведет к разобщенности сотрудников, результатом чего будет значительное снижение их продуктивности, — предупреждает Пламмер. — Организациям следует ввести меры цифровой „детоксикации“ для сотрудников, запретив обсуждение дел после работы и вернув нецифровые формы взаимодействия: живое присутствие на совещаниях, пятницы без электронной почты и обеденный перерыв вне рабочего места».

• К 2029 году 10% советов директоров во всем мире будут использовать рекомендации ИИ, чтобы оспаривать решения CEO, существенные для бизнеса.

Генерируемые искусственным интеллектом инсайты будут оказывать значительное влияние на принятие управленческих решений и дадут возможность советам директоров оспаривать управленческие решения менеджмента, что положит конец волюнтаристским, необоснованным решениям CEO.

«Инсайты ИИ покажутся вначале отдельным мнением, не отражающим мнение большинства членов правления, — пишет Пламмер. — Но поскольку эти инсайты будут доказывать свою эффективность, они будут приниматься высшим звеном руководства благодаря обоснованности решений по улучшению бизнес-результатов».

• К 2028 году 40% крупных компаний будут внедрять ИИ для изучения настроений и поведения сотрудников и управления их поведением во имя прибыли.

ИИ способен осуществлять анализ эмоциональной канвы взаимодействий и коммуникации на рабочем месте, что поможет формировать нужное настроение, отвечающее желаемым формам поведения, и стимулировать мотивированность и вовлечённость персонала.

«При этом сотрудники могут посчитать, что их автономия и конфиденциальность под угрозой, что будет вызывать недовольство и подрывать доверие, — указывает Пламмер. — Потенциальные преимущества поведенческих ИИ-технологий вполне ощутимы, но компаниям следует соразмерять рост эффективности с подлинной заботой о благополучии сотрудников, чтобы избежать долговременных негативных последствий с точки зрения морального духа и лояльности».

• К 2027 году 70% новых контрактов с сотрудниками будут включать пункты о согласии на добросовестное использование цифрового представления их персоны для ИИ.

Существующие большие языковые модели (LLM) не имеют установленной даты истечения срока, так что персональные данные сотрудников, собранные корпоративной LLM, будут оставаться в базе не только на протяжении срока найма, но и после этого.

Это приведет к публичному обсуждению того, кто — сотрудник или работодатель — имеет право собственности на такую цифровую личность, и в конечном счете может привести к судебным искам. Компании будут включать в трудовой договор пункт о добросовестном использовании для защиты от исков, однако он окажется спорным.

• К 2027 году 70% поставщиков медицинских услуг будут включать в условия договоров об оказании ИТ-услуг пункты об эмоциональном ИИ, в противном случае они рискуют миллиардами финансового ущерба.

Возросшая нагрузка на работников здравоохранения привела к уходу сотрудников, росту спроса со стороны пациентов и выгоранию врачей, порождая падение эмпатии. Использование эмоционального ИИ для таких задач, как сбор данных о пациентах, может высвободить время медицинских работников, уменьшив их выгорание и неудовлетворенность из-за возросшей нагрузки.

• К 2028 году 30% компаний списка S&P будут использовать маркировку GenAI типа «xxGPT», чтобы освежить брендинг и привлечь новые доходы.

Директора по маркетингу рассматривают GenAI как инструмент, который поможет запустить новые продукты и новые бизнес-модели: он позволит привлечь новые источники дохода, быстрее выводя продукты на рынок, улучшая при этом клиентский опыт и автоматизируя процессы. Развитие GenAI позволяет компаниям выделиться на рынке, разрабатывая специализированные модели, адаптированные к их отрасли.

• К 2028 году 25% корпоративных ИБ-инцидентов будут вызваны использованием злонамеренных ИИ-агентов как внешними, так и внутренними акторами.

Потребуются новые решения по ИБ и рискам, поскольку ИИ-агенты значительно расширяют и без того невидимую поверхность атак в организациях. Это заставит компании защитить свой бизнес не только от внешних злоумышленников, но и от недовольных сотрудников, создающих ИИ-агенты для выполнения вредоносных действий.

«Нельзя откладывать внедрение мер по нейтрализации угроз от ИИ-агентов, — акцентирует Пламмер. — Гораздо проще заранее встроить меры защиты в продукты и ПО, чем устранять последствия атак».

• К 2028 году 40% ИТ-директоров создадут запрос на «агенты-хранители» (Guardian Agents) для автономного отслеживания и контроля/сдерживания результатов действий ИИ-агентов.

Интерес компаний к ИИ-агентам растет, но с появлением нового уровня интеллекта будет быстро расти использование GenAI-агентов продакт-менеджерами в стратегическом планировании. «Агенты-хранители» строятся на принципах мониторинга безопасности, наблюдаемости, проверки комплаенса, этики, фильтрации данных, анализа логов и множества других механизмов ИИ-агентов. До конца 2025 года количество релизов продуктов с несколькими агентами будет неуклонно расти по мере усложнения сценариев использования.

«В ближайшей перспективе атаки на ИИ-агенты, связанные с безопасностью, станут новой поверхностью угроз, — указывает Пламмер. — Внедрение жестких ограничений, фильтров безопасности, контроля человеком и даже наблюдаемость состояния безопасности недостаточны для обеспечения строго надлежащего использования агентов».

• К концу 2027 года компании списка Fortune 500 перебросят 500 млрд долл. энергетических операционных затрат на микрогриды, чтобы снизить хронические риски перебоев энергоснабжения и потребность в ИИ.

Микрогриды это сети электроснабжения, объединяющие генерацию, накопление энергии и подключенные нагрузки в независимую энергосистему, которая может работать автономно или вместе с магистральной сетью для удовлетворения потребностей определенной территории или объекта.

Это создаст конкурентное преимущество в каждодневной эксплуатации и снизит энергетические риски в будущем. Компаниям Fortune 500, тратящим часть своих операционных расходов на электроэнергию, следует подумать об инвестировании в микрогриды, что принесет бОльшую отдачу, чем продолжение оплаты растущих коммунальных платежей.

Источник: Пресс-служба компании Gartner

Прогнозы Gartner для ИТ-организаций и пользователей на 2024 и последующие годы

24 июля, 2024

https://otus.ru/journal/prognozy-gartner-dlya-it-organizacij-i-polzovatelej-na-2024-i-posledujushhie-gody/

В рамках мероприятия Gartner IT Symposium/Xpo 2023, состоявшегося 16-19 октября в Орландо, аналитики обсудили вопросы проникновения генеративного искусственного интеллекта в ИТ-тенденции.

Компания Gartner, Inc. опубликовала свои главные стратегические прогнозы на 2024 год и далее. Основные прогнозы Gartner посвящены тому, как генеративный искусственный интеллект (GenAI) изменил образ мышления руководителей по каждому вопросу и каким образом можно создать более гибкую и адаптируемую организацию, которая лучше подготовлена к будущему.

«GenAI позволяет достичь невиданных ранее результатов за все время существования человечества», – отмечает Дэрил Пламмер, заслуженный вице-президент и аналитик Gartner. «ИТ-директора и руководители компаний должны принять на себя риски, возникающие при использовании GenAI, чтобы получить беспрецедентные преимущества».

«Впервые за весь год GenAI занимал центральное место во всех стратегических решениях, а все остальные технологические инновации были вытеснены из центра внимания», – добавил Лей Макмаллен, заслуженный вице-президент и аналитик Gartner. «GenAI разрушил плесень и продолжает вызывать все больший ажиотаж».

Аналитики компании Gartner представили 10 лучших стратегических прогнозов в рамках Gartner IT Symposium/Xpo, который проходил здесь с четверга по пятницу.

К 2027 году величина производительности ИИ будет признана основным экономическим показателем национальной мощи.

Национальные правительства демонстрируют твердую приверженность внедрению ИИ и уделяют приоритетное внимание стратегиям и планам, в которых ИИ признается одной из ключевых технологий как в частном, так и в государственном секторах. Интеграция ИИ в долгосрочное национальное планирование сопровождается внедрением соответствующих законов и нормативных актов для поддержки инициатив в области ИИ.

«Внедрение на национальном уровне позволит закрепить ИИ в роли катализатора для повышения производительности труда в целях развития цифровой экономики», – говорит Пламмер. «Успешная реализация крупномасштабных инициатив по ИИ требует поддержки и сотрудничества различных заинтересованных сторон, что свидетельствует о способности национальных ресурсов к мобилизации и объединению».

К 2027 году инструменты GenAI будут использоваться для объяснения устаревших бизнес-приложений и создания подходящих альтернатив, что позволит сократить расходы на модернизацию на 70%.

«Развитость больших языковых моделей (LLM) открывает перед ИТ-директорами возможность отыскать надежный и долгожданный механизм для модернизации устаревших бизнес-приложений с минимальными затратами», – заявил Пламмер. «ИТ-директора могут создавать специальные отделы тестирования для проверки результатов, генерируемых GenAI LLM, а также внедрять процессы управления изменениями и повышения квалификации, что позволит работникам добиться максимальной производительности на протяжении всего цикла модернизации».

К 2028 году расходы предприятий по борьбе с дезинформацией превысят 30 миллиардов долларов, что приведет к тому, что 10% бюджетных средств, выделяемых на маркетинг и кибербезопасность, будут брошены на борьбу с многофронтовой угрозой.

Наиболее эффективная дезинформация оказывает влияние на механизмы принятия решений людьми и машинами, и ее крайне сложно обнаружить и остановить. Вредоносная информация представляет собой угрозу с точки зрения трех разрозненных функциональных областей: кибербезопасности, маркетинга и искусственного интеллекта.

«Стремительное развитие GenAI подтолкнуло регулирующих органов к тому, чтобы включить дезинформацию в число рисков, обусловленных ростом возможностей и доступности GenAI для злоумышленников», – говорит Пламмер. «Предприятия, тщательно следящие за действиями злоумышленников, регулирующих органов и поставщиков инструментов и технологий, помогающих бороться с дезинформацией, скорее всего, получат значительное преимущество перед конкурентами».

К 2027 году 45% руководителей служб информационной безопасности (CISO) выйдут за рамки кибербезопасности из-за растущего давления со стороны регулирующих органов и увеличения поверхности атаки.

Ответственность за управление безопасностью и цифровыми активами разделена по нескольким отделам и командам, а общий портфель цифровых активов курируют руководители служб информационной безопасности. Это создает несогласованность при поддержке раскрытия нормативной информации, обеспечении цифровой безопасности и эффективном управлении инцидентами безопасности, что снижает общую эффективность работы организации.

Расширение круга обязанностей руководителя службы информационной безопасности позволит объединить функции управления безопасностью, обеспечив надзор за консолидированным процессом управления инцидентами безопасности в рамках всей организации.

К 2028 году уровень профсоюзного объединения среди работников сферы знаний вырастет на 1000%, что будет обусловлено внедрением GenAI.

Высшие руководители не преминут назвать ИИ в качестве причины ликвидации должностей. Поэтому для руководителей важно четко донести до своих сотрудников намерения по внедрению ИИ внутри компании. Это позволит избежать непредвиденных последствий, вызванных появлением у сотрудников тревоги по поводу искусственного интеллекта. В организациях, которые внедряют GenAI и не могут ясно решить проблему беспокойства по поводу ИИ среди своих работников, занимающихся умственной деятельностью, текучесть кадров увеличится на 20%.

«Организации должны сосредоточить свои усилия по ИИ на расширении возможностей работников для повышения производительности и качества работы, а не на автоматизации ролей», – говорит Пламмер. «Следите за тем, что может дать технология, а что нет, потому что на ожидания руководства по-прежнему влияет значительная доля хайпа».

В 2026 году 30% работников будут использовать цифровые фильтры харизмы для достижения ранее недостижимых успехов в своей карьере.

Цифровой фильтр харизмы побуждает и отсеивает сообщения, чтобы сделать их более социально эффективными в различных ситуациях. Они стимулируют в момент взаимодействия, а также до и после него, что повышает эффективность лидеров и коллег в тех социальных обстоятельствах, в которых они хотят преуспеть. Цифровые фильтры харизмы помогут организациям расширить возможности найма и привлечь более разнообразных работников.

«Организации могут пополнить свой кадровый резерв за счет цифровых помощников с фильтром харизмы, чтобы улучшить конгруэнтность взаимодействий на всех этапах найма и трудоустройства», – говорит Пламмер. «Можно упростить доступ к цифровым помощникам харизмы, выяснив у поставщиков корпоративных продуктов и приложений, как именно они внедряют эти возможности в свои дорожные карты».

К 2027 году 25% компаний из списка Fortune 500 будут активно нанимать нейроотличных специалистов с аутизмом, СДВГ и дислексией для повышения эффективности бизнеса.

«Организации, которые нанимают и удерживают талантливых нейроотличных профессионалов, отмечают рост вовлеченности сотрудников, производительности труда и инноваций во всем коллективе», – говорит Пламмер.

Компании из списка Fortune 500 уже инвестируют в программы привлечения сотрудников с нейроразнообразием и отмечают их влияние на вовлеченность и производственные результаты. Организациям необходимо начать реализацию программы по налаживанию взаимодействия, чтобы повысить степень выявления одаренных людей с нейроразнообразием. Развивайте усилия, используя передовой опыт экспертов и уроки ведущих организаций, уже работающих в области нейроразнообразия.

«На руководящие должности в компании приглашайте нейроотличных людей», – советует Пламмер. «Открыто выраженное лидерство с участием нейроотличных людей способствует формированию культуры инклюзивности и может стать наиболее ценным поступком с точки зрения сотрудников с нейроотличием».

По состоянию на 2026 год 30% крупных компаний будут иметь специальное подразделение или каналы продаж для выхода на быстрорастущие рынки машинных клиентов.

Благодаря машинным клиентам будут перестроены такие ключевые функции, как цепочка поставок, продажи, маркетинг, обслуживание клиентов, цифровая коммерция и клиентский опыт. Фактически к 2025 году более 25% центров продаж и обслуживания в крупных организациях будут принимать звонки от машинных клиентов.

«Машинным клиентам понадобятся собственные каналы продаж и обслуживания, поскольку они совершают транзакции на высоких скоростях, а объем переменных, используемых ими для принятия решений, значительно превышает возможности человека», – говорит Пламмер. «Для машинных клиентов потребуются другие таланты, навыки и процессы, которых может не быть в подразделениях, ориентированных на обслуживание человеческих клиентов».

К 2028 году в связи с нехваткой рабочей силы на производстве, в розничной торговле и логистике умных роботов будет больше, чем рядовых работников.

Многие производственные, розничные и логистические компании не могут найти и удержать достаточное количество сотрудников для обеспечения своей повседневной деятельности. Это приведет к тому, что в ближайшее десятилетие организациям, занимающимся цепочками поставок, будет сложно найти достаточное количество сотрудников на передовые позиции. Роботы помогут заполнить этот пробел. По результатам исследования, проведенного компанией Gartner в декабре 2022 года, 96% специалистов в области технологий цепочек поставок уже внедрили или планируют внедрить киберфизическую автоматизацию, а 35% уже задействовали роботов, при этом 61% внедрили их в пилотном режиме или в середине первого этапа реализации.

«Робототехника развивается быстрыми темпами, делая роботов пригодными для все большего числа рабочих мест – от заводского цеха до склада, розничного магазина и не только», – говорит Пламмер.

К 2026 году 50% стран G20 будут ежемесячно сокращать потребление электроэнергии, что превратит энергосберегающие операции либо в конкурентное преимущество, либо в серьезный риск сбоев.

Стареющая инфраструктура электросетей ограничивает возможность ввода новых генерирующих мощностей, однако спрос на электроэнергию продолжает расти. Предприятия оценивают цену и доступность энергии как фактор конкурентоспособности, а это значит, стабильный доступ к электроэнергии для клиентов станет конкурентным преимуществом. В этой связи руководители компаний создают энергосберегающие операции путем оптимизации и прямых инвестиций в производство электроэнергии.

«Используйте энергоэффективность для установления долгосрочных конкурентных преимуществ путем структурного снижения энергопотребления», – говорит Пламмер. «Оценивайте капиталовложения предприятия с учетом текущих и будущих предполагаемых затрат на энергию»

Оригинал: Gartner.com