Как использовать технотренды, чтобы влиять на компании и людей

По прогнозам Gartner, скорость развития ИИ уже скоро увеличится в несколько раз. Разбираемся, хорошо это или плохо и как использовать ИИ с пользой.

Исследовательская компания в области информационных технологий Gartner назвала десять трендов развития технологий в 2024 году. По мнению аналитиков, они помогут безопасно использовать технологии искусственного интеллекта и оптимизировать работу с помощью инноваций.

Поговорили на эту тему с экспертами SpaceWeb — руководителем разработки Виталием Киреевым и руководителем отдела маркетинга и PR Марией Кузнецовой. Обсуждаем, какие из технотрендов Gartner повлияют на ежедневный быт и производство компаний, а также жизнь обычных пользователей.

Больше брендов и пользователей смогут использовать знания и алгоритмы искусственного интеллекта.

По мнению Gartner, генеративные модели будут популярны. Их можно обучить на любом пользовательском опыте и больших данных. Например, можно создать модель, которая анализирует рентгеновские снимки и определяет диагноз. Это облегчит работу специалиста рентгенолога. Похожие модели в IT-сфере помогают разработчикам писать код, а в сфере контента — создавать тексты.

Стоимость обучения ИИ обычно высокая, но обучить модель нужно только один раз. Дообучать её нужно, только если процессы в компании сильно меняются. Сотрудники чаще сменяют друг друга: когда один человек уволится, нужно будет каждый раз с нуля обучать уже нового работника.

Поэтому в перспективе внедрить и работать с помощью ИИ дешевле, чем с сотрудниками. Согласно Gartner, к 2026 году генеративные модели будут использовать более 80% компаний. Значит ли это, что существующий рынок труда сильно изменится и нас заменит искусственный интеллект?

Скорее нет. ИИ хорошо справляется с типовыми задачами, для которых не нужны глубокие знания алгоритмов, например с генерацией тестов для уже написанных программ.

Также и современные модели для генерации изображений могут создавать картинки с заданными условиями, но эффективно детализировать или доработать их сможет только человек. Например, ИИ может сгенерировать несколько вариантов иллюстраций, из которых дизайнер выберет подходящую и на её основе сделает окончательный вариант.

Доступность технологий повысит продуктивность компаний. Но потребуются чёткие инструменты регулирования этой сферы. Уже сейчас формируется «Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта» — сборник этических норм и правил использования ИИ. И SpaceWeb вместе с другими российскими компаниями уже придерживается его.

Суть тренда: использовать генеративные модели и машинное обучение для помощи разработчикам ПО в создании, тестировании и доставке приложений.

По прогнозам Gartner, за ближайшие три года доля программистов, которые используют ИИ-ассистентов для разработки, вырастет. В 2023 году их менее 10%, а в 2027-м будет 75%. Возможные работы с ИИ: использовать инструменты для переноса дизайна в код, ИИ-ассистенты для работы с кодом и умные инструменты тестирования.

Программный код, который ИИ пишет сейчас, не заменит кода от человека. ИИ пока плохо справляется со сложными алгоритмами, а генерируемый код небезопасен. Даже если вы напишете максимально подробный промпт со всеми условиями и зависимостями, предложенное решение может не совпадать с запросом.

Но тренд на разработку с ИИ нарастает неспроста. Когда программное обеспечение помогает создавать искусственный интеллект, это повышает производительность разработчиков. Технологии с ИИ помогают переводить код на современные языки, сокращают время работы и расширяют возможности тестирования приложений. Разработчики тратят меньше времени на рутину и могут брать другие задачи.

Разработка с технологиями ИИ выгодна для бизнеса и пользователей. Если разработчики будут быстрее писать код, который затем протестирует ИИ, клиенты будут получать готовый продукт быстрее. Он будет стабильнее работать, безопасность данных будет выше, а опыт использования — приятнее.

Суть тренда: клиентские и бизнес-приложения с искусственным интеллектом и массивы данных о транзакциях и других показателях.

Вице-президент Gartner Джим Хэйр утверждает, что такие приложения улучшают пользовательский опыт и становятся все популярнее у клиентов. По данным Gartner, сейчас только 5% приложений используют ИИ, чтобы улучшить пользовательский опыт. К 2026 году их число вырастет до 30%.

ИИ заменит внешние инструменты компаний и поможет анализировать данные о бизнесе и клиентах, а клиенты будут получать индивидуальный опыт работы в приложениях. Например, приложения по страхованию имущества будут отслеживать погоду и спутниковые данные и автоматически застрахуют ваш автомобиль при риске паводка.

К 2030 году покупки за человека будут совершать умные помощники — ИИ-алгоритмы, которые обучены на предпочтениях пользователей.

По данным Gartner, ИИ-ассистенты помогут людям экономить время на поиске товаров и оптимизировать расходы: будут торговаться, отслеживать акции и скидки, следить за качеством обслуживания, получать заказы. Такие потребители потратят триллионы долларов на покупки.

Уже сейчас компаниям важно адаптировать коммуникации под работу с ИИ: учиться выявлять ИИ-покупателей, продавать им нужные товары и подстраивать маркетинговую стратегию.

ИИ-покупатель — частный случай тренда на разработку приложений с технологиями ИИ. Он не анализирует предыдущие покупки, потому что замена может ещё долго не потребоваться. Принцип работы ИИ-покупателя: на основе опыта больших данных советовать товары и предугадывать последующие покупки.

Gartner предсказывает, что компании будут объединять существующие SaaS-, PaaS- и IaaS-решения в комплексные платформы с возможностью выбирать нужные опции.

Отраслевые облачные платформы — решения, структура которых основана на облачных технологиях для конкретной сферы. Например, финансовой или медицинской.

По данным Gartner, в ближайшие три года количество компаний, которые используют отраслевые облачные платформы для достижения бизнес-целей, увеличится на 35%.

В финансовой сфере это может быть CRM или другой инструмент, который помогает интегрироваться с банками. В медицине — сервисы для обмена данными или записи к врачу. Когда мы говорим именно об отраслевых облаках, то из общего функционала выбираем необходимые элементы, дополняем их чем-то нужным и получаем набор облачных сервисов.

Платформенный инжиниринг — создание платформ для автоматизации задач. Gartner рассказывает, что к 2026 году 80% организаций в сфере разработки ПО создадут платформенные команды. Команды станут внутренними поставщиками многократно используемых сервисов, компонентов и инструментов для доставки приложений.

Раньше оптимизировать нагрузку на разработчиков помогали две технологии: DevOps и SRE. DevOps помогает «доставлять» контент и развёртывать приложения разработки, а SRE обеспечивает стабильную работу инфраструктуры.

Их заменил платформенный инжиниринг. Ручные или полуавтоматизированные процессы стандартизирует и заменяет платформа. Она содержит нужный набор инструментов: базы данных, средства разработки. Например, как у Netflix. Платформа помогает оптимизировать работу разработчиков и ускорить получение ценности для бизнеса.

Подход платформенной инженерии — естественный этап развития DevOps и SRE, который позволяет масштабировать решения. Инфраструктура оптимизирована, чтобы эффективно работать в случае увеличения нагрузки.

ИИ продолжит развиваться, экономить время сотрудников и средства пользователей. Например, как и сейчас, будет помогать разработчикам тестировать приложения, а дизайнерам — генерировать идеи. ИИ — для человека удобный и эффективный помощник, который при этом не заменит его.

А как вы используете алгоритмы ИИ? Поделитесь в комментариях.