Gartners topp 10 strategiske teknologitrendener for 2020

Topp strategiske teknologi-trender

Hva er det som skjer innen teknologi i 2020? Gartners analytikere har tatt en titt på markedet og trekker frem 10 trender for året som kommer.

Med den teknologiske utviklingen vi ser i dag er det ikke lett å finne ut av hva du bør følge med på og ikke. For å hjelpe deg å vite hva du bør fokusere på går Gartners analytikere sammen for å utforske hva som vil bli de største trendene i året som kommer. 

Årets trender er strukturert rundt ideen om «people-centric smart spaces», som handler om å vurdere hvordan teknologiene vil påvirke mennesker (kunder og ansatte) og stedene de beveger seg i (hjemmet, kontoret, bilen). 

– Disse trendene har stor påvirkning på menneskene og miljøet de lever i. I stedet for å bygge en teknologi og deretter utforske potensielle applikasjoner, må organisasjoner vurdere den forretningsmessige og menneskelige konteksten først, sier Brian Burke, Gartner Research VP, på deres nettsider.

Trendene fungerer best sammen og derfor må IT-ledere bestemme hvilken kombinasjon av trendene som vil drive mest innovasjon og strategi for deres virksomhet. 

Her er de største trendene i 2020:

1. Hyperautomasjon

Automasjon bruker teknologi for å automatisere oppgaver som en gang krevde mennesker til å gjøre disse oppgavene. Hyperautomatisering (hyper automation) handler om å bruke teknologier som kunstig intelligens (AI) og maskinlæring, for å i økende grad automatisere prosesser. Målet med hyperautomasjon derfor å automatisere alt som kan automatiseres. 

Ettersom ikke ett enkelt verktøy kan erstatte mennesker innebærer hyperautomasjon i dag en kombinasjon av verktøy, slik som robot prosessautomatisering (RPA), intelligent programvare for forretningsstyring (iBPMS) og AI, med et mål om mer AI-drevet beslutnignstaking

2. Multiopplevelser

Multiopplevelser (multiexperience) fokuserer på hvordan folk samhandler med, opplever og kontrollerer den digitale verdenen i applikasjoner. Man holder ikke lenger datamaskinen i hånden, men i en multipplevelse-verden er nemlig verden din datamaskin. 

Domino’s Pizza har investert i en multiopplevelsesplattform. Det overgår det å bare ha en applikasjon for å bestille pizza. En slik plattform inkluderer også applikasjoner som går ut til en smart høyttaler, en applikasjon for sporing av pizza, droner for levering av pizza og mange andre komponenter som fokuserer på en multiopplevelse for deres kunder. Med andre ord får du en helhetlig opplevelse gjennom flere applikasjoner. 

I fremtiden vil denne trenden bli det som kalles en “ambient experience”, men foreløpig fokuserer multiopplevelser på engasjerende opplevelser som bruker augmented reality (AR), virual reality (VR) og flerkanalgrensesnitt mellom mennesker og sensorer. Kombinasjonen av disse teknologiene kan brukes til et enkelt AR-lag eller en full VR-opplevelse. 

Hvordan benytte analyse, business intelligence og maskinlæring i dine IT-prosjekter? Last ned guide:

Klikk her for å laste ned guiden

3. Demokratisering

Demokratisering av teknologi betyr å gi folk enkel tilgang til teknisk eller forretningsmessig ekspertise uten omfattende (og kostbar) opplæring. Det finnes fire viktige fokusområder innen demokratisering – applikasjonsutvikling, data og analyse, design og kunnskap.

Demokratisering vil for eksempel gjøre det mulig for utviklere å generere datamodeller uten å ha en dataforsker. De vil i stedet stole på AI-drevet utvikling for å generere kode og automatisere testing. Alle personer vil også kunne få tilgang til modulbaserte “programmeringsverktøy” for å lage sine egne løsninger selv basert på delvis eller helt ferdige programdeler som kan settes sammen av en ufaglært. (Low code/no-code development)

4. Human augmentation

Dette handler om bruk av teknologi for å styrke en persons kognitive og fysiske opplevelser og evner gjennom bruk av AI og maskinlæring. Kognitiv augmentation forbedrer et menneske sin evne til å tenke og ta bedre beslutninger, for eksempel ved å utnytte informasjon og applikasjoner til å forbedre læring eller nye opplevelser. 

Menneskelig augmentation eksisterer i den indre delen av noen av de andre trendene for 2020. Multiopplevelser driver bedre grensesnitt og hyperautomasjon automatiserer mer og mer aktiviteter. Alt dette bidrar til en ny utvidet menneskelig opplevelse. 

Vil du vite mer om maskinlæring? Meld deg på vårt gratis introduksjonskurs i maskinlæring her. 

5. Åpenhet og sporbarhet

Utviklingen som skjer innenfor teknologi skaper en tillitskrise. Forbrukere har blitt mer bevisste på hvordan dataene deres blir samlet inn og brukes, og derfor erkjenner også virksomheter det økende ansvaret for å lagre og samle data. Denne trenden krever fokus på seks viktige elementer for å skape tillit: Etikk, integritet, åpenhet, ansvarlighet, kompetanse og konsistens. Det handler om at virksomheter på sørge for åpenhet om hvordan man bruker data og sørge for at sporbarhet er mulig. 

6. Forsterket «edge computing»

“Edge computing” er en databehandlingstopologi der informasjonsprosessering og datasamling og -leveranse skjer nært kilde og forbruker av denne informasjonen. Den forsøker å holde datatrafikken lokal for å unngå forsinkelser, utvide evnene og bedre beslutningsevnen direkte der ting skjer.

«The edge» referer for eksempel til all teknologi som er innebygd i IoT i verden rundt oss. «The empowered egde» ser på hvordan disse enhetene øker og danner grunnlaget for smarte rom, og flytter viktige applikasjoner og tjenester nærmere menneskene og enhetene som bruker dem. I 2023 kan det være mer enn 20 ganger så mange smarte enheter i utkanten av nettverket som i konvensjonelle IT-roller.

7. Den distribuerte skyen

Distribuert sky refererer til distribusjon av offentlige skytjenester til steder utenfor skyleverandørens fysiske datasentre, men som fortsatt kontrolleres av leverandøren. I distribuert sky er skyleverandøren ansvarlig for alle aspekter av skytjenestearkitekturen, levering, drift, styring og oppdateringer. Evolusjonen fra sentralisert offentlig sky til distribuerte offentlige skysentre er en ny epoke med cloud computing.

Les også: 8 risikoer ved å benytte Github eller andre kodehus

Distribuert sky gjør at datasentre kan være plassert hvor som helst men er fortsatt knyttet sammen. Dette løser både tekniske problemer som ventetid og også myndighetsutfordringer som datasuverenitet. 

Vil du vite mer om hva som skjer innenfor skyteknologi? Meld deg på vårt seminar om hvordan lykkes med migrering til skyen.

8. Autonome ting

Autonome ting utnytter AI til å utføre oppgaver som vanligvis er utført av mennesker. Altså ser man på hvordan AI og maskinlæring muliggjør autonome aktiviteter på fysiske ting, slik som droner, roboter, biler og skip. Denne teknologien opererer på et spekter av intelligens som spenner fra semiautonomisk til fullstendig autonomt og på tvers av en rekke miljøer.

Selv om autonome ting i dag hovedsakelig eksisterer i kontrollerte miljøer, vil de etterhvert utvikle seg til omfatte åpne offentlige rom. Imidlertid kan ikke denne teknologien i øyeblikket erstatte den menneskelige hjernen og den opererer mest effektivt med et smalt definert og godt utformet formål. 

9. Praktisk blokkjede

I en blokkjede er en type distribuert hovedbok, en utvidende kronologisk ordnet liste over kryptografisk signerte, ugjenkallelige transaksjonsposter som deles av alle deltakerne i et nettverk. 

Siden det først ble introdusert i 2009 har det dukket opp flere alternative blokkjeder som eksperimenter med denne teknologien. Ifølge Gartner vil noen av de blokkjedene vi ser i eksperimenter eller småprosjekter i dag, kunne bli skalert fullt ut innen 2023. 

10. AI sikkerhet

Teknologier som hyperautomasjon og autonome ting bidrar til store muligheter i næringslivet, men det skaper også sikkerhetsutfordringer gjennom nye potensielle angrepspunkter. Sikkerhetsteamene må ta tak i disse utfordringene og være klar over hvordan AI vil påvirke sikkerhetsrommet. 

AI-sikkerhet har tre hovedperspektiver:

  1. Beskyttelse av AI-drevne systemer: Sikring av AI-treningsdata og ML-modeller
  2. Utnytte AI for å forbedre sikkerhetsforsvaret: Bruke maskinlæring for å forstå mønstre, avdekke angrep og automatisere deler av sikkerhetsprosessene
  3. Å forutse angriperens utspekulerte bruk av AI: Identifisere angrep og forsvare mot dem

Hvordan benytte analyse, business intelligence og maskinlæring i dine IT-prosjekter? 

I denne guiden vil du kunne lese mer om hvordan du kan ta i bruk maskinlæring og kognitive teknikker for å verdiøke analyse- og business intelligence-arbeidet.

Klikk her for å laste ned guiden