facebook LinkedIN LinkedIN - follow
Aktuality -> Analýzy - 2. 11. 2015

Top 10 technologických trendů pro rok 2016 podle společnosti Gartner

trendy 2016Analytici společnosti Gartner vybrali deset hlavních technologických trendů, které budou hrát v roce 2016 strategickou roli, což znamená, že mají potenciál zásadně ovlivnit podniky a mohou vyžadovat významné investice. Velmi důležité je přitom pochopit, jak na sebe jednotlivé trendy navazují. Mezi hlavními trendy se už delší dobu objevují pojmy jako internet věcí, uživatelský zážitek a 3D tisk, nově ale také strojové učení a volnější architektura aplikací a služeb.



„Deset hlavních strategických technologických trendů bude formovat příležitosti v oblasti digitálního byznysu až do roku 2020,“ vysvětluje David Cearley, viceprezident společnosti Gartner. „První tři trendy souvisejí s prolínáním fyzických a virtuálních světů a vznikem takzvané digitální sítě (digital mesh). Zatímco dnes se firmy soustředí zejména na digitální byznys, začínají se objevovat první příklady algoritmického byznysu. Ve světě algoritmického obchodu se v pozadí děje mnoho věcí, do nichž lidé nejsou přímo zapojeni. Umožňují to především chytré stroje, s nimiž souvisí další tři trendy. A konečně poslední skupinou jsou trendy, které odrážejí novou realitu IT – nové architekturní a platformní trendy potřebné pro podporu digitálního a algoritmického byznysu.“

Deset hlavních strategických technologických trendů pro rok 2016 podle předpovědi společnosti Gartner:

  1. Provázaná zařízení (Device Mesh) – Nejen připojená, ale zároveň mezi sebou komunikující zařízení – mobilní přístroje, elektronika, připojená auta senzory IoT a další.
  2. Ambientní uživatelský zážitek – Aplikace a služby, které dokáží uživatele bez přerušení „provázet“ při přechodu od jednoho zařízení na jiné a pohybu z místa na místo. Už v roce 2018 se bude jednat o klíčovou konkurenční výhodu.
  3. Materiály pro 3D tisk – Nové materiály a způsoby 3D tisku umožní jeho využití v dalších odvětvích a zásadně ovlivní výrobu a dodavatelské řetězce.
  4. Informace o všem – Všechna zařízení provázaná v digitální síti vytvářejí, používají a přenášejí informace. Koncept informací ovšem zahrnuje příval nových strategií a technologií, které propojují data ze všech těchto rozličných zdrojů.
  5. Pokročilé strojové učení – V případě pokročilého strojového učení jde zejména o posun technologií hlubokých neuronových sítí (DNN – Deep Neural Networks) směrem k systémům, které se dokáží nezávisle učit a vnímat svět.
  6. Autonomní agenti a věci – Strojové učení přinese řadu způsobů, jak nasadit chytré stroje v praxi – počínaje roboty, autonomními automobily, virtuálními osobními asistenty (VPA) a chytrými poradci – všechny navíc budou fungovat v autonomním (nebo částečně autonomním) režimu.
  7. Adaptivní bezpečnostní architektura – Vedení IT se musí zaměřit na detekci a odezvu na hrozby a zároveň na blokování a další prevenci útoků. Postupy jako je analýza chování uživatelů a dalších entit jsou důležitými prvky pro vytvoření adaptivní bezpečnostní architektury.
  8. Pokročilá systémová architektura – Uspokojit výrazně vyšší výpočetní nároky digitální sítě a chytrých strojů by měly vysoce výkonné a efektivní neuromorfní architektury. Jejich základem budou především speciální zákaznické obvody, které jsou „personifikovány“ – konfigurovány na míru u zákazníka.
  9. Architektura pro aplikace a služby digitální sítě – Monolitické lineární aplikační modely (například třívrstvá architektura), ustupují volněji provázanému iterativnímu přístupu: architektuře aplikací a služeb. Dalším rodícím se typem architektury pro tvorbu distribuovaných aplikací jsou mikroslužby (microservice architecture). Novou klíčovou technologií pro podporu agilního vývoje a mikroslužeb jsou kontejnery.
  10. Platformy internetu věcí – Platformy internetu věcí zahrnují vše, co IT dělá „v pozadí“ z hlediska architektonického a technologického aby se IoT stalo realitou.

 
  

- PR -

Pět způsobů, jak AI změní náš svět k nepoznání

AI_analyzuje_data-PR.jpegUmělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) přináší už více než 10 let podnikům i výzkumníkům stále možnosti. Ať už jde o využití prediktivní analýzy k předvídání údržby zařízení, nástroje počítačového vidění, které dávají oči robotům na automatických montážních linkách, nebo digitální dvojčata sloužící k simulaci fungování továren, měst, a dokonce i celých ekonomik, seznam aplikací poháněných AI je dlouhý a stále se prodlužuje.

  

- PR -

Transformace bankovnictví a pojišťovnictví v éře umělé inteligence

Umělá inteligence se stala hy­ba­te­lem digitální revoluce ve finančním sektoru. Přináší bezprecedentní možnosti automatizace, personalizace služeb a optimalizace rizik. Přestože potenciál AI je enormní, jen malá část bank má připravenou komplexní strategii pro její implementaci.