Искусственный интеллект и все, все, все...

Технология искусственного интеллекта, которая развивалась с 60-х годов прошлого столетия, наконец достигла своего пика - практически все тенденции развития информационных технологий так или иначе связаны с ней. Например, компания IDC в октябре прошлого года представила прогноз для ИТ-отрасли на 2021 год. Попробуем показать, что искусственный интеллект влияет практически на каждый пункт этого прогноза. Итак, вот какие тенденции по мнению аналитиков IDC определят развитие ИТ в 2021 году.

ИТ-наследие пандемии

Принудительная миграция пользователей на домашние устройства и компьютеры, а также на использование облачных сервисов, будет давать о себе знать еще до 2023 года. ИТ-директора продолжат искать возможности для создания устойчивых распределенных цифровых инфраструктур. Однако управление территориально распределенными устройствами, контроль работающих на них приложений и передачи данных между офисными приложениями, конечными пользователями и облачными сервисами требуют использования сложных механизмов мониторинга, управления и оркестрации. Их сложно обеспечить без приложений, работающих на базе искусственного интеллекта.  

Интеллектуальное цифровое рабочее пространство

По данным IDC, к 2023 году 75% компаний из списка Global 2000 сосредоточат свое внимание на интеллектуальном рабочем пространстве, которое позволит сотрудникам более эффективно работать как над своими, так и над совместными проектами. Уже сейчас появляются технологии, которые позволяют автоматизировать рабочий процесс и подсказывать сотрудникам действия, которые они должны делать. Электронные помощники постепенно превращаются из бесполезной "Скрепки" Microsoft Office в полноценных участников делового процесса, которые обрабатывают большой объем информации из различных источников, отбирают важное и моделируют будущее. Естественно, что все подобные решения основаны на технологиях искусственного интеллекта.

Переход к автономным ИТ-операциям

Анализ IDC показал, что к 2023 году все инициативы в области ИТ и автоматизации должны быть основаны на облачных экосистемах в качестве базовой структуры, которая расширяет возможности управления ресурсами и аналитики в реальном времени. Системы называются автономными, поскольку самостоятельно принимают решения, однако они в большинстве своем используют нейросети, обученные в облаке на основе анализа собираемых в них данных. Современная технология искусственного интеллекта как раз и позволяет отделить сложную вычислительную задачу анализа большого количества данных от системы быстрого принятия решений. То есть собираемые в облачных сервисах большие данные обрабатываются с помощью методов искусственного интеллекта, и в результате получаются достаточно компактные и быстро работающие нейросети. Именно они принимают решения в составе автономных систем. Однако для того, чтобы компании могли использовать подобную систему разделения обработки и принятия решений, им необходимо интегрировать свои хранилища данных с системами аналитики на основе искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения.

Использование ИИ в коммерческих продуктах

К 2023 году 25% компаний из списка Global 2000 приобретут хотя бы один стартап по разработке ИИ. Хотя вероятнее создание собственных лабораторий искусственного интеллекта, которые позволяли бы анализировать накапливаемые в компаниях данные и создавать на их основе нейросети. Сейчас уже активно разрабатываются нейропроцессоры, которые позволяют ускорить обсчет крупных нейросетей, причем делать это с небольшими затратами энергии. Это позволяет строить на такой элементной базе автономные устройства или IoT-решения. Аналитики также предупреждают, что организации, которые разрабатывают собственные решения на основе ИИ и сервисов облачной обработки данных, перейдут на модели подписки.

Важность естественного интеллекта

Автоматизация бизнеса и повсеместное внедрение искусственного интеллекта не обойдутся без инвестиций в создание ИТ-команд или групп DevOps, которые постоянно контролируют деятельность нейронных сетей, выявляют их неправильное или неоптимальное поведение и переобучают модели. Причем важны будут не столько универсальные ИТ-специалисты, сколько профессионалы в конкретных отраслях. Это связано с тем, что переносить нейронные сети из одной отрасли в другую не получается. Нейронная сеть настолько плотно упаковывает схему принятия решений, что даже небольшое отклонение может приводить к неправильному результату. Поэтому будут востребованы прикладные специалисты, которые разбираются в узких отраслях. Организации будут активно искать таланты для своих ключевых отраслей, используя краудсорсинг, повышение квалификации или переподготовку сотрудников. Собственно, технологии предобученных нейронных сетей позволяют выстроить иерархию создания ИИ-решений: базовые элементы, такие как распознавание лиц, голоса и видео, уже сейчас предлагаются в виде предобученных библиотек нейронных сетей, которые специалист в конкретной отрасли может взять и дообучить для создания полноценного ИИ-продукта, привязанного к решению конкретной отраслевой задачи клиента.

Отказоустойчивость - центральный элемент

Организации должны искать новые подходы к сохранению конкурентного преимущества в нестабильной окружающей среде. Как известно, жизнь - это устойчивое состояние неустойчивости, то есть невозможно раз и навсегда создать систему, ввести ее в эксплуатацию и постоянно пользоваться результатами ее деятельности. Компаниям потребуются механизмы обеспечения такого постоянного состояния неустойчивости - цифровой отказоустойчивости. Эксперты IDC прогнозируют, что уже в 2022 году предприятия, ориентированные на цифровую отказоустойчивость, будут адаптироваться к сбоям на 50% быстрее, чем предприятия, сосредоточенные на восстановлении существующих схем ведения бизнеса и «статус-кво». Как и в реальной жизни, так и в информационных системах цифровую отказоустойчивость невозможно обеспечить без искусственного интеллекта, который позволяет оценить, чем именно текущая ситуация отличается от той, что была до кризиса, и в какую сторону нужно двигаться, чтобы прийти в новое равновесное состояние.

Переход на граничные вычисления

Согласно отчету IDC, 80% инвестиций будут ориентироваться на граничные вычисления (edge computing), а бизнес-модели будут учитывать изменения в офисной и надомной работе, связанные с пандемией. Граничные вычисления позволяют максимально приблизить вычислительные мощности к клиентам. Это необходимо, чтобы не передавать огромные объемы данных в облачные сервисы, но предварительно их обрабатывать в максимально близком граничном ЦОДе. Для этого также используются возможности нейронных сетей по разделению принятия решения и сложного анализа больших объемов данных. В граничных ЦОДах будут работать нейронные сети, но аномальные данные будут передаваться в центральные облака для переобучения используемых моделей. В результате должно увеличиться количество облачных решений, которые позволят организациям быстрее и эффективнее реагировать на меняющиеся потребности - нейронные сети, работающие в граничных ЦОДах, располагаются максимально близко к источникам данных.

Ускоренный переход к облачным технологиям

По мнению экспертов IDC, чтобы ИТ-директора оставались конкурентоспособными, они должны перевести свои решения в облака. В отчете IDC указывается, что к концу 2021 года 80% предприятий станут вдвое быстрее переходить на облачную инфраструктуру и приложения, чем в условиях до пандемии. Это также связано с искусственным интеллектом, поскольку именно облачные сервисы дают необходимые возможности для обучения нейронных сетей. Компаниям нет необходимости держать собственную ферму серверов с нейропроцессорами для того, чтобы, например, раз в три месяца переобучать используемые модели нейронных сетей. В остальное время эти мощности, скорее всего, будут простаивать, поскольку использование нейронных сетей требует небольших ресурсов, о чем уже было сказано выше. Так что если мы используем автоматизацию, элементы искусственного интеллекта в собственных продуктах или автономные решения, то нам не обойтись без задействования для этого облачных сервисов.

Переоценка бизнес-моделей и услуг

После пандемии ИТ-среда претерпевает невероятные изменения, поэтому, по данным IDC, 80% организаций будут модернизировать свои продукты, услуги и взаимоотношения с поставщиками, чтобы внедрить оптимальные цифровые стратегии. Собственно, именно этот процесс называется цифровой трансформацией, когда предоставление цифровых сервисов для клиентов будет приносить компаниям больше дохода, чем продажа физических продуктов - продукт продается один раз, а сервис можно предоставлять постоянно и достаточно долго. Это способы привязки клиента к поставщику сервиса, но при правильном подходе и построении сервиса клиент также начинает влиять на поставщика, требуя встраивания в сервисы необходимых ему инструментов. Пандемия сделала для цифровой трансформации всех бизнесов куда больше, чем все евангилисты ЦТ вместе взятые. И этот процесс будет только ускоряться. Основой для оптимизации будет именно искусственный интеллект, поскольку он позволяет выявлять аномальные процессы и стабилизировать их в режиме реального времени.

Экологические требования

На западе, по данным IDC, ИТ-отделы уже стали отвечать за внедрение экологически чистых методов ведения бизнеса. К 2025 году этот процесс должен затронуть 90% компаний из списка Global 2000, которые будут требовать повторного использования материалов в цепочках поставок ИТ-оборудования, а также обеспечения нулевого углеродного следа и снижения энергопотребления.

Насколько это будет характерно для России, пока не совсем понятно, но даже в этой части есть место для технологий искусственного интеллекта. Это предикативное обслуживание продуктов, то есть такая организация жизненного цикла решений, при которой максимально полно используются все ресурсы оборудования. Понятно, что для такого метода обслуживания продуктов просто необходим искусственный интеллект, который по показаниям встроенных в оборудование датчиков может максимально точно предсказать момент выхода из строя того или иного агрегата. Своевременный ремонт и замена деталей, которые по предсказаниям ИИ должны вот-вот выйти из строя, позволит не допускать аварий, но полностью использовать ресурсы оборудования.

Таким образом, видно, что искусственный интеллект так или иначе определяет путь развития всей отрасли информационных технологий и вообще всего бизнеса, поскольку в постковидном мире уже невозможно вести бизнес без ИТ-составляющей.