У каждого есть ежегодные списки технологий, за которыми нужно следить. Существует множество технологий, которые вы должны отслеживать и тестировать, но здесь основное внимание уделяется общим технологическим кластерам , которые вам необходимы для достижения успеха: самой технологии, навыкам и компетенциям, необходимым для ее понимания и оценки, стратегиям проверить влияние технологии на производительность и решения, связанные с поиском поставщиков.
Как вы планируете понимать, оценивать и тестировать технологии, которые могут улучшить, автоматизировать, устранить или заново изобрести ваши процессы? Планируете ли вы создавать кластеры самостоятельно, совместно или на аутсорсинге? Мой голос? Внутренний источник с небольшим косорсингом. После того, как он пройдет все тесты и вы захотите масштабировать его, отдайте мускулы на аутсорсинг, продолжая при этом сосредотачивать свой мозг на кластеризации на ранчо. Рекрутинг связан с поиском. Планируете ли вы нанимать технических специалистов? Будете ли вы инвестировать достаточно, чтобы сохранить их? Будете ли вы строить реальный или де-факто центр передового опыта вокруг технологий? Я не знаю, как можно кластеризовать что-либо без внутренней команды.
Подумайте о кластеризации этих пяти технологий в 2023 году:
1. Платформы с низким кодом
2. Приложения устойчивого развития
3. Озера данных/ткани/архитектуры
4. Дополненная и виртуальная реальность
5. ИИ и машинное обучение
Те, которые вы можете игнорировать (пока)?
1. Метавселенная
2. Квантовые вычисления
3. 6G
4. 3D-производство
5. Общий опыт
Кластеры 2023
1. Разработка приложений с минимальным кодом
«Программирование», как мы его понимаем, исчезнет менее чем через десять лет (за исключением программирования, необходимого для разработки платформ с низким кодом и без кода). Значит ли это, что программирование полностью исчезнет? Нет, но это означает, что значительная часть разработки приложений будет осуществляться на платформах с низким кодом/без кода «разработчиками», не имеющими формального обучения программированию.
Невозможно переоценить влияние платформ low-code/no-code, которые позволяют непрограммистам разрабатывать приложения. Ваша команда может разрабатывать приложения быстрее и с меньшими затратами, чем традиционная разработка приложений на основе программирования на основе требований. Только представьте, что происходит, когда «программирование» исчезает?
Вам нужны жокеи платформы с низким кодом / без кода. Расширьте опыт low-code за пределами технологического отдела и распространите его среди своих бизнес-аналитиков. 2023 год — это год, когда вы должны начать переход. Найдите партнера по платформе и вперед.
2. Экологичность
Недавно объявленное партнерство между Google и mCloud Technologies подтверждает это: брак между цифровыми технологиями и устойчивостью официально заключен. Результатом этого партнерства станут приложения, которые, среди прочего, повлияют на наше выживание. Никто иной, как Организация Объединенных Наций, сосредоточена на достижении экологической устойчивости с помощью цифровых технологий.
Но внимание к устойчивости включает в себя гораздо больше. Первый шаг? Определите, какие кластеры вам нужны. Нужны ли ваши продукты и услуги в области устойчивого развития? Есть ли возможности, которые вы еще не рассмотрели? Google и mCloud сосредоточатся на приложениях устойчивого развития, направленных на сокращение выбросов углерода во всем мире:
«В нефтегазовой отрасли:Цифровое управление выбросами оптимизирует программы по борьбе с выбросами метана, сочетая уникальное обнаружение выбросов на основе ИИ с Google Earth Engine и возможностями цифрового двойника 3D для измерения, обнаруживать и устранять утечки метана с высокой точностью
«В зданиях:экономия энергии с помощью ИИ автоматически устраняет потери энергии и минимизирует энергоемкость коммерческих и промышленных объектов, используя данные о солнечном излучении из Google Earth Engine для оптимизации сайтов с высоким спросом прямо сейчас. развертывание инфраструктуры зарядки электромобилей
«На ветру: возможность наблюдения за производительностью ветряных турбин в сочетании с данными о ветре и погоде в режиме реального времени, предоставляемыми Google Earth Engine, постоянно оптимизирует производство энергии ветра, а искусственный интеллект для обработки изображений с поддержкой Google Cloud упрощает проверку ветра. лопасти турбины, чтобы максимизировать потенциал возобновляемой энергии».
Где вы живете? Вы что-нибудь производите? Вы отправляете товары в контейнерах? Вы что-нибудь доставляете? Какие приложения, связанные с вашими продуктами и услугами, должны быть переработаны с учетом принципов устойчивого развития? Развитие и применение программного обеспечения устойчивого развития стремительно растет. Во что ты здесь играешь? Потребители готовы принять приложения, обеспечивающие устойчивость.
3. Озера данных | Ткани данных | Архитектура данных
Данные по-прежнему правят. Или, как это было описано сообществом ИИ, данные теперь являются новой нефтью. Здесь нужен реальный план. В 20-м веке у нас были базы данных, которые стали хранилищами данных, которые теперь являются озерами данных, оптимизированными с помощью структур данных. Поскольку большинство данных неструктурированы, у вас нет другого выбора, кроме как создавать озера данных под «руководством» структуры данных, которая включает в себя корпоративную архитектуру данных.
С точки зрения архитектуры вам нужна инфраструктура данных, обеспечивающая гибкую аналитику данных. Вы не можете конкурировать без такого дизайна. Пришло время переосмыслить корпоративную архитектуру, отказаться от гамбургерных картинок 20-го века и начать рассматривать ее как упреждающий план. Как? Начните со своего собственного гамбургера из слоев ингредиентов — помните такие? — и переосмыслить «архитектуру» стратегически, а затем тактически — в таком порядке.
Озера данных — это недискриминационные репозитории данных, которые позволяют анализировать все виды данных. Структуры данных говорят об общей философии аналитики, которую вы должны принять. Архитектуры данных — это руководство, управление и связующее звено.
Существует множество инструментов, которые помогут вам в этом. Начните с ваших текущих поставщиков данных. Посмотрите, что у них есть. Если вы не впечатлены (из-за должной осмотрительности), продолжайте, но помните, что в долгосрочной перспективе вам нужны мозги озера данных / структуры данных / архитектуры. Вы можете оставить мускулы кому-то другому. Процесс должен начинаться с разработки адаптивной архитектуры, а затем обратного проектирования тканей и озер. Это как раз тот случай, когда важно движение сверху вниз.
4. Дополненная и виртуальная реальность
Технологии дополненной и виртуальной реальности продолжают развиваться. Apple, например, вступила в гонку гарнитур. Майкрософт продает большие суммы американским военным. Игровая индустрия полностью привержена делу, и не может быть метавселенной — когда бы она наконец ни появилась — без AR/VR.
Как и многие кластеры, обсуждаемые здесь, технологии AR и VR обладают огромным потенциалом — даже в отраслях, которые вы не сразу связываете с AR и VR, в том числе, возможно, и в вашей. Ваша комплексная проверка должна быть сосредоточена на бизнес-процессах, моделировании и анализе данных, которые позволят вам решить, достойны ли AR и VR пилотные проекты.
Если вы работаете в сфере образования, путешествий, развлечений, игр и здравоохранения, вам следует назначить специальные группы для более глубокого изучения потенциала технологий AR и VR. Пилотируйте приложения и создавайте финансовые модели для продуктов и услуг, поддерживаемых AR и VR. Если вы еще этого не сделали, отследите, как ваши конкуренты используют AR/VR.
5. ИИ и машинное обучение
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — самые интересные и важные бизнес-технологии последних нескольких десятилетий. Применения AI/ML к бизнес-моделям и процессам безграничны. AI/ML фокусируется на автоматизации бизнес-процессов и задач, интеллектуальном принятии решений, прогнозной аналитике, персонализации и диалоговых интерфейсах, а также во многих других областях. Существует «узкий» AI/ML и «обобщенный» AI/ML, который относится к «ограниченности» проблем. Большинство проблем являются хорошо ограниченными проблемами, то есть проблемами, которые можно смоделировать. Например, автоматизация процесса, посредством которого кто-то должен получить ссуду или должен ли кто-то быть принятым в университет, может быть смоделирована довольно легко, поскольку переменные, которые предсказывают принятие/отклонение, известны и могут быть помечены.
ИИ и машинное обучение могут буквально изменить ваши бизнес-процессы и, возможно, всю вашу бизнес-модель. В это верит венчурное сообщество, это знают бесчисленные корпоративные венчурные капиталисты, и предприниматели собираются у ворот каждой отрасли на планете. Вам нужна команда, которая проанализирует ваши процессы, чтобы оценить, где будут играть AI/ML.
Чего нет в списке на 2023 год
Давайте завершим это хорошими новостями: вы можете сэкономить время, усилия и деньги, отложив некоторые технологии — по крайней мере, в 2023 году. Среди них Метавселенная, которая сильно отстает от графика и не созреет в течение многих лет; квантовые вычисления, у которых в ближайшие 3–5 лет будут очень специализированные приложения; 6G, который отстает от медленного развертывания 5G; 3D-производство, которое врезалось в стены некоторых приложений, и общий опыт (TX), который уже был разбавлен такими технологиями, как диалоговый ИИ, и определение которого означает слишком много разных вещей для слишком многих компаний (не говоря уже о проблемах интеграции технологий, которые угрожают полной интеграции). масштаб ТХ).
