Фирма Gartner опубликовала свой «магический квадрант» на 2026 год для систем управления контентом

Данный пост является переводом на русский язык поста управляющего директора и владельца немецкой консалтинговой компании PROJECT CONSULT Ульриха Кампфмайера (Ulrich Kampffmeyer, на фото), который был выложен 13 мая 2026 года в социальной сети LinkedIn.

Новый магический квадрант Gartner для управления контентом (Document Management) не является новой версией ранее опубликованного магического квадранта для систем управления корпоративным контент (Enterprise Content Management, ECM), который имел более широкий охват. 

Новый магический квадрант, опубликованный 28 апреля 2026 года (см. https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-2NA76TJP&ct=260430&st=sb ) характеризуется новыми критериями и большим вниманием к вопросам традиционного управление контентом. 

Некоторые поставщики, такие как Hyland или Doxis, предлагают бесплатный доступ к полному тексту соответствующего отчёта Gartner (при условии предоставления своих контактных данных, см. https://www.doxis.com/de/analysten/gartner и https://www.hyland.com/en/resources/analyst-reports/gartner-magic-quadrant-document-management-report#Access%20the%20report ).

Бывшие немецкие, а ныне международные компании сумели занять хорошие позиции. Doxis (SER)– лидер, а d.velop и Docuware – претенденты. 

Довольно много важных поставщиков не представлены, а некоторые из упомянутых в отчёте Gartner компаний не относятся к классической сфере управления контентом. Фактически мы видим две категории поставщиков – традиционные поставщики ECM-решений (d.velop, Docuware, Doxis, Hyland, IBM, Laserfiche, M-Files, Objective, OpenText, Newgen) и платформы для обмена офисными документами и контентом (Box, Dropbox, Google, Microsoft, Zoho). 

Критерии оценки автоматизации и использования ИИ оцениваются слишком малый вес, а ведь именно они определяют будущее рынка.

Ульрих Кампфмайер (Ulrich Kampffmeyer)

Источник: сайт LinkedIn / сайт Gartner
https://www.linkedin.com/posts/ulrichkampffmeyer_gartner-magic-quadrant-document-management-activity-7460259964482338816-wCpv 
https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-2NA76TJP&ct=260430&st=sb

Фирма Гартнер: Цикл ажиотажа для генеративного ИИ на 2025 год выделяет критически-важные инновации

Следите за динамичным, но пугающим ландшафтом инноваций генеративного ИИ (GenAI)!

Заметка вице-президента и аналитика компании Gartner Аруна Чандрасекарана (Arun Chandrasekaran, см. https://www.gartner.com/en/experts/arun-chandrasekaran – на фото) была опубликована на сайте компании 29 июля 2025 года.

Мой комментарий: В последнее время несколько угас интерес к когда-то очень авторитетной в ИТ-мире консультационной фирме Гартнер (Gartner) и к выпускающимся ею аналитическим материалам, включая так называемые «Цикл ажиотажа» (Hype Cycle) для различных технологий и методов работы – см., подборку постов на блоге http://rusrim.blogspot.com/search/label/Gartner . Тем не менее, я продолжаю следить за её деятельностью – да и, к тому же, число аналитиков в ИТ-отрасли сейчас поубавилось …

Не обращайте внимания на шумиху вокруг технологий генеративного ИИ, и старайтесь смотреть в корень

К 2028 году более 95% организаций будут использовать API-интерфейсы или модели генеративного ИИ (GenAI), и/или развёрнут приложения на базе генеративного ИИ в своих средах эксплуатации. Тем временем ИТ-лидерам предстоит найти свой курс в море множества чрезмерно разрекламированных технологий и высоких ожиданий, чтобы обеспечить деловую отдачу и соответствие стратегии своей организации.

Инновации, появление которых сопровождалось амбициозными обещаниями, сталкиваются с трудностями, пытаясь оправдать завышенные ожидания и перейти от стадии проверки концепции к стадии промышленной эксплуатации. «Цикл ажиотажа для генеративного ИИ по состоянию на 2025 год» (2025 Hype Cycle for Generative AI) снимает покров таинственности с основных технологий, лежащие в основе трансформирующей тенденции внедрения генеративного ИИ, давая читателю возможность определить, какие инновации наилучшим образом соответствуют приемлемому уровню риска и стратегическим целям его организации, - одновременно максимизируя потенциальную полезную отдачу.

Цикл ажиотажа для генеративного ИИ – это разработанное компанией Gartner графическое представление уровня зрелости, показателей внедрения и воздействия на деловую деятельность технологий генеративного ИИ. Оно помогает ИТ-директорам и другим лидерам ИТ выявлять инновации в этой сфере, которые они могли бы использовать, в зависимости от своего риск-аппетита, в погоне за потенциальными выгодами.

Ключевые области инвестиций формируют цикл ажиотажа для генеративного ИИ

Чтобы помочь лидерам в сфере ИИ выявить конкретные технологии, достойные стратегических инвестиций, цикл ажиотажа для генеративного ИИ обращает основное внимание на четырёх ключевых технологических области.

Модели генеративного ИИ

Предварительно обученные на данных большие языковые модели (large language models LLM) остаются краеугольным камнем генеративного ИИ и наиболее зрелой технологией создания моделей в цикле ажиотажа. Эти универсальные базовые модели могут быть адаптированы для широкого спектра вариантов использования и обладают значительными возможностями, что и объясняет их популярность. Однако другие типы моделей, такие как LLM с открытым исходным кодом, предметно-ориентированные модели генеративного ИИ и большие модели рассуждений (large reasoning models), быстро эволюционируют в жизнеспособные решения для организаций.

Пример технологии: Мультимодальный генеративный ИИ (multimodal generative AI)

Инженерия ИИ

По мере подготовки организаций к масштабированию программ генеративного ИИ, критически важное значение приобретает способность создавать, осуществлять стратегическое управление и настраивать приложения на базе генеративного ИИ. Инженерия ИИ охватывает растущую экосистему инструментов и методов генеративного ИИ, позволяющую организациям обеспечить поддержку приложениями на основе генеративного ИИ более широкой стратегии их организации. Эти инструменты предлагают эффективные рамочные структуры оркестровки приложений, уменьшают галлюцинации, смягчают проблему дезинформации и обеспечивают соблюдение законодательно-нормативных требований.

Инженерия ИИ также включает в себя группу инструментов и методов, направленных на обеспечение безопасного и эффективного использования ИИ.

Пример технологии: AI TRiSM (от Artificial Intelligence Trust, Risk, and Security Management – «Управление доверием, рисками и безопасностью искусственного интеллекта», концепция, разработанная компанией Gartner для обеспечения надежности, этичности и безопасности моделей и приложений ИИ – Н.Х.).

Агенты, приложения и варианты использования ИИ

Виртуальные помощники на основе генеративного ИИ, - например, ChatGPT,  -используют большие языковые модели для обеспечения функциональности, выходящей за рамки традиционной технологии диалогового ИИ (conversational AI), и представляют собой наиболее известные примеры используемых сегодня приложений генеративного ИИ.

В долгосрочной перспективе организации стремятся использовать агентов ИИ для автоматизации сложных многоэтапных процессов в больших масштабах, чтобы повысить производительность, снизить эксплуатационные расходы и улучшить качество обслуживания клиентов.

Агентный ИИ (agentic AI), интерес к которому стремительно растет, автономно или полуавтономно использует методы ИИ для восприятия, принятия решений, выполнения действий и достижения целей в цифровой и/или физической среде. Переход от пассивных чат-ботов ИИ к агентному ИИ знаменует собой фундаментальное изменение того, как организации взаимодействуют с системами ИИ и получают от них деловую отдачу.

Пример технологии: Воплощенный ИИ (embodied AI – ИИ, который обладает «телом» (физическим в случае робота или виртуальным в случае сложной симуляции). Такой ИИ сможет учиться, осваивая законы объемного мира с физическими предметами в нем. Взаимодействуя с окружающими объектами, он будет получать обратную связь от своих действий и познавать реальность на новом для подобных систем уровне – Н.Х.).

Инфраструктура и методы реализации возможностей

Ход эволюции генеративного ИИ определяется сочетанием новых методов и устоявшихся фундаментальных практик ИИ. Такие инновации, как обучение с самоконтролем (self-supervised learning), снижающее потребность в больших объёмах размеченных обучающих данных, предлагают решения для практических задач в области генеративного ИИ. В настоящее время обучение с самоконтролем используется в основном в таких областях применения, как автономное вождение и медицинская диагностика, но все большее число отраслей начинает экспериментировать с этой технологией.

Специализированная инфраструктура также привлекает внимание благодаря своей роли в обучении моделей и процессе получения выводов. Специализированные ИИ-чипы и инструменты могут помочь повысить эффективность и снизить сопутствующие затраты.

Пример технологии: суперкомпьютерные ИИ-вычисления

Арун Чандрасекаран (Arun Chandrasekaran)

Источник: сайт компании Gartner
https://www.gartner.com/en/articles/hype-cycle-for-genai 

Геополитические риски облачных сервисов

Данный пост эксперта по облачным вычислениям и почетного вице-президента по аналитике фирмы Gartner Лидии Леон (Lydia Leong – на фото) был опубликован 7 марта 2025 года в социальной сети LinkedIn.

В течение последних пары недель мне с моими коллегами по консультационной фирме Gartner пришлось отвечать на растущее количество запросов наших клиентов относительно геополитических рисков облачных сервисов. (Мне очень интересно Ваше мнение о том, как Ваша организация рассматривает эти риски и реагирует на них - как внутри, так и за пределами США. Если Вы не хотите публично комментировать ситуацию, пожалуйста, не стесняйтесь писать мне в личку; я с удовольствием пообщаюсь с Вами в конфиденциальном режиме.)

Мой коллега Дуг Тумбс (Doug Toombs) вдохновил меня на создание приведено ниже диаграммы, которая позволяет грубо оценить, что Вам стоит делать с Вашими подверженными риску работами, которые сегодня размещаются в гипермасштабируемом вычислительном комплексе. (Кстати, я буду благодарна, если кто-то сможет предложить слово получше на букву R, чем «redistribute» (перераспределить)!).

Основная проблема гипермасштабируемых систем (hyperscalers) заключается в том, что они очень затягивающие. Организация попадает в зависимость от поставщика не только на уровне PaaS, но также и на уровне возможностей управления и обеспечения безопасности, а также экосистемы поставщика (от которой клиенты зависят в плане инструментов, аутсорсинга рабочей силы, интеграции и т.д.). Однако не все переходят на изначально-облачные или даже оптимизированные для облака решения. Многие используют подход «взять и перенести» (lift-and-shift - перемещение приложения и связанных с ним данных в облачную платформу без изменения структуры приложения – Н.Х.), при котором возникает относительно слабая зависимость от поставщика.

Таким образом, при классификации рекомендуемых действий в зависимости от положения на плоскости «степень зависимости от поставщика -  степень критичности работ», Вы получаете четыре варианта:

• Остаться (Remain): Вы сильно зависите от поставщика, а выполняемые работы критически важны. Перемещение рискованно, Вы не в состоянии заменить все возможности и т.д. Поэтому, как и в случае с другими формами риска концентрации (concentration risk – риск потерь из-за концентрации риска на отдельно взятом финансовом инструменте, на отдельных операциях, или в отдельно взятом секторе экономики – Н.Х.), Вы фокусируете внимание на простых альтернативных решениях, которые позволяют Вам достичь целей в плане обеспечения минимальной непрерывности деловой деятельности.
  
  
• Перераспределить (Redistribute): Вы сильно зависите от поставщика, но рабочая нагрузка менее критична, поэтому Вы можете с большей готовностью устранять риск, перемещая обработку в другие регионы или переходя на суверенное (или распределённо-облачное) решение от того же поставщика, - возможно, с некоторой потерей возможностей в последнем случае.
  
  
• Переместить (Relocate): Вы можете переместиться на предоставляемую как услугу инфраструктуру (IaaS) или даже воспользоваться услугами локального поставщика. Услуги локальных поставщиков часто довольно рискованны, но Вы, скорее всего, сохраните больше облачных возможностей, чем получили бы от локальных решений на собственной площадке, поэтому компромисс оправдан.
  
  
• Провести репатриацию (Repatriate): Вы можете вернуть свои приложения и данный обратно в локальные системы. Чем выше критичность и чем ниже зависимость от поставщика, и чем более параноидально Вы относитесь к геополитическим рискам, тем больше вероятность того, что Вы захотите положиться на собственные серверы.

Лидия Леон (Lydia Leong)
 
Мой комментарий: Очень известный в прошлом аналитик фирмы Gartner Андреа Ди Майо (Andrea Di Maio) так прокомментировал этот пост:

«Забавно вспомнить, что я в свои ранние годы консультационной работы по облачной тематике для клиентов из государственного сектора государственных рекомендовал им с самого начала внимательно продумать их стратегию прекращения отношений с поставщиком.

Глобальные поставщики подвержены внезапным политическим ограничениям, а местные поставщики могут столкнуться с проблемой недостаточной инфраструктурой и/или навыка и опыта – всё это создаёт значительные риски для непрерывности деловой деятельности. Создание европейской облачной инфраструктуры для государственных служб и приложений, вероятно, сейчас является столь же неотложным (если не больше), как и перевооружение Европы.»

Источник: Сайт LinkedIn
https://www.linkedin.com/posts/lydialeong_gartner-cloud-sovereignty-activity-7303815396892004357-qzrZ

Аналитик Андреа ди Майо о необходимости изучения чужого опыта

Данный пост недавно ушедшего на пенсию авторитетного аналитика консультационной фирмы Гартнер (Gartner) Андреа ди Майо (Andrea Di Maio – на фото) был опубликован 15 октября 2024 года в его учётной записи в социальной сети LinkedIn.

За 30 с лишним лет консультирования государственных служащих по всему миру по вопросам технологий я усвоил одну вещь: возможности и ограничения удивительно похожи, где бы Вы ни находились.

Поэтому каждая организация, вне зависимости от её размера и местоположения, может учиться у другой организации из другого уголка мира или же учить её. Притворяться, что какие-то проблемы уникальны для определённой юрисдикции, просто наивно, - если не хуже.

Мой комментарий: Свои комментарии под этим постом оставил ряд других экспертов. Самые интересные из них приведены ниже:

Исполнительный директор Совета по новым технологиям Маврикия Вригеш Футта (Vrigesh Futta  - на фото слева) написал:

«Я полностью согласен с Вашими словами. Удивительно, что, несмотря на одинаковые возможности и ограничения, имеющиеся в различных юрисдикциях, все по-прежнему странным образом верят, что всё, что происходит в пределах их собственных границ, каким-то образом является уникальным. Подобный образ мышления часто ограничивает потенциал ценного трансграничного обучения и сотрудничества. На самом же деле проблемы и возможности, создаваемые технологиями, универсальны, и чем больше мы это принимаем, тем быстрее мы все можем продвигаться вперед, учась на успехах и ошибках друг друга.»

Специалист из Казахстана Саян Доржиев (Sayan Dorzhiev – на фото) отметил:

«Полностью согласен в Вами, Андреа. Я слышал подобные высказывания в Москве, в Киеве, в Хельсинки, даже в Лондоне - и довольно часто слышу в Алматы. Это отражает одно - способность и желание чему-то научиться или... разучиться.»

Источник: сайт LinkedIn
https://www.linkedin.com/posts/andrea-di-maio-800817_one-thing-i-have-learned-in-30-years-advising-activity-7251581534481039361-tLhR

ИИ является движущей силой для 10 основных стратегических тенденции развития технологий, выявленных фирмой Gartner

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 30 января 2024 года на блоге компании Formtek.

Искусственный интеллект (ИИ) является движущей силой многих из 10 основных стратегических тенденций развития технологий по состоянию на 2024 год, выявленных консультационной фирмой Gartner ( https://www.gartner.com/en/articles/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2024 ). Эти тенденции отражают возрастающую роль и воздействие ИИ в различных областях и приложениях, равно как и необходимость обеспечения возможности доверять ему, его безопасности и жизнеспособности.

Согласно мнению фирмы Gartner, десятью главными стратегическими тенденциями на 2024 год являются следующие:

• Демократизированный порождающий (генеративный) ИИ: Использование предварительно обученных моделей, облачных вычислений и открытого исходного кода дают возможность всем желающим создавать и использовать генерируемые ИИ контент и данные.
  
  
• Управление доверием, рисками и безопасностью ИИ: Применение инструментов и практик для обеспечения качества, надежности и безопасности ИИ-систем и результатов ИИ.
  
  
• Поддерживаемые ИИ разработка и проектирование: Интеграция возможностей искусственного интеллекта в процесс разработки программного обеспечения - например, использование ИИ при генерации кода, тестировании и отладке.
  
  
• Интеллектуальные приложения: Расширение возможностей существующих приложений благодаря функциональным возможностям на основе ИИ, такими как обработка естественного языка, компьютерное зрение и рекомендательные системы.
  
  
• Использование сотрудниками средств расширенной реальности и сетевых возможностей: Сочетание дополненной реальности, виртуальной реальности и 5G-сетей для поддержки удаленной и «с погружением» совместной работы и информационного обмена.
  
  
• Машины-клиенты: Выполнение автономными и интеллектуальными машинами, такими как дроны, роботы и интеллектуальные устройства, роли клиентов и партнёров в ходе деловой деятельности.
  
  
• Непрерывное управление уязвимостью к рискам: Внедрение упреждающих (профилактических) и автоматизированных подходов (таких как «нулевое доверие», XDR и SOAR) для детектирования и реагирования на киберугрозы.
  
  
• Экологически щадящие технологии: Разработка и использование технологий, которые сводят к минимуму экологическое и социальное воздействие цифровой деятельности, таких как «зелёные» ИТ, экономика замкнутого цикла и цифровая этика.
  
  
• Разработка платформ: Проектирование и внедрение платформ, позволяющих предоставлять и потреблять цифровые продукты и услуги, таких как API-интерфейсы, микросервисы и контейнеры.
  
  
• Отраслевые облачные платформы: Создание и использование облачных платформ, обслуживающих специфические потребности и задачи различных отраслей, таких как здравоохранение, образование и промышленное производство.

Названные тенденции влекут за собой значительные последствия и возможности для деловых и ИТ-лидеров, поскольку они способны помочь им стимулировать инновации, повышать эффективность и удовлетворённость клиентов. Однако они также создают определённые проблемы и риски, такие как необходимость управления сложностью и затратами и стратегического управления ИИ-системами, а также этические и социальные вопросы, связанные с использованием и воздействием ИИ.

Фирма Gartner ожидает, что эти тенденции будут развиваться и становиться всё более зрелыми на протяжении ближайших нескольких лет по мере роста спроса и усиления конкуренции на рынке ИИ-решений, а также по мере совершенствования технологий. В числе возможных будущих улучшений можно назвать большую интеграцию и интероперабельность с другими системами и платформами, большую автоматизацию и интеллектуальность, которые будут использоваться для упрощения и оптимизации задач ИИ, а также большую персонализацию и индивидуальную настройку в соответствии с потребностями и предпочтениями различных пользователей и ролей.

Тема ИИ является доминирующей среди десяти главных стратегических тенденций развития технологий на 2024 год, выявленных фирмой Gartner, поскольку ИИ поддерживает и улучшает различные аспекты цифровой трансформации и инноваций. Изучая и реализуя эти тенденции, деловые и ИТ-лидеры могут использовать мощь и потенциал ИИ, одновременно реагируя на связанные с ИИ проблемы и риски.

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/ai-leads-the-way-in-gartners-top-10-strategic-technology-trends/

Тенденции в области искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики данных на 2024 год: Чего ожидать и как подготовиться

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 26 декабря 2023 года на блоге компании Formtek.

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и аналитика данных (data science, DS) беспрецедентным образом изменяют мир. От здравоохранения и образования до бизнеса и развлечений, эти дисциплины открывают новые возможности и предлагают новые решения различных задач и проблем. Но каковы ключевые тенденции, которые будут определять будущее ИИ, машинного обучения и аналитики данных в 2024 году? Вот некоторые из наиболее важных тенденций, на которые стоит обратить внимание:

• Экосистемы облачных данных. Экосистемы данных переходят от самодостаточного программного обеспечения или смешанных вариантов развертывания к полностью изначально-облачным решениям. Это означает, что сбор, хранение, анализ и обмен данными станут более эффективными, масштабируемыми и интегрированными в облако. Консультационная фирма Gartner ожидает, что к 2024 году 50% развертываний новых систем в облаке будут основаны на целостной экосистеме облачных данных, а не на интегрируемых вручную «точечных» решениях.
  
  
• Периферийный ИИ (Edge AI): Под периферийным ИИ понимается обработка данных в точке их создания на периферии, например, на устройствах, датчиках или машинах. Он позволяет получать ценные знания в режиме реального времени, выявлять закономерности и обеспечивать защиту персональных данных. Периферийный ИИ также улучшает разработку, оркестрацию, интеграцию и развертывание ИИ-моделей. Gartner прогнозирует, что к 2025 году более 55% всего анализа данных с помощью глубоких нейронных сетей будет происходить в точке захвата в периферийной системе, по сравнению с менее чем 10% в 2021 году.
  
  
• Ответственный ИИ. Тема ответственного ИИ включает этические и социальные аспекты создания и использования ИИ. Она охватывает такие вопросы, как деловая и общественная ценность, риск, доверие, прозрачность и подотчётность. Ответственный ИИ направлен на то, чтобы сделать ИИ позитивной силой, а не угрозой для общества и для самого себя. Gartner прогнозирует, что концентрация предварительно обученных ИИ-моделей в руках 1% поставщиков ИИ к 2025 году сделает ответственный ИИ проблемой для общества. Надеюсь, что это показатель вскоре увеличится!
  
  
• Демократизация ИИ. Под демократизацией ИИ понимается наличие и доступность ИИ-инструментов и решений для всех и каждого, независимо от их технических знаний, навыков или опыта. Демократизация обеспечивается посредством использования различных приложений, платформ и концептуальных рамок, которые упрощают создание, тестирование и развертывание ИИ-приложений. Компания Forbes сообщает, что постоянно растущее число приложений делает функциональные возможности на основе ИИ доступными каждому, и что становится всё проще создавать собственные ИИ-решения с использованием платформ, не требующих кодирования или требующих его в ограниченном объёме.
  
  
• Порождающий (генеративный) ИИ: Порождающий ИИ - это ветвь ИИ-технологий, способных создавать новый контент или данные, которые являются реалистичными и новыми. Примерами могут служить генерация изображений на основе краткого текстового описания, композиция музыки, синтез видео и передача стиля. Движущей силой развития порождающего ИИ являются достижения в области моделей глубокого обучения, таких как генеративно-состязательные сети (generative adversarial networks, GAN) и преобразователи. Forbes утверждает, что порождающий ИИ производит революцию в различных областях, таких как музыка, искусство, игры и здравоохранение.

Эти тенденции указывают на то, что ИИ, машинное обучение и аналитика данных в 2024 году станут более распространёнными, мощными и доступными. По мере их развития возникнут новые проблемы и возможности для предприятий и организаций, желающих использовать их для своих целей и задач. Чтобы опережающим образом реагировать на эти тенденции, важно:

• Оценивать экосистемы данных на основе их способности решать проблемы распределенных данных, а также получать доступ и интегрироваться с источниками данных за пределами их непосредственного окружения.
  
  
• Выявлять приложения, ИИ-обучение и механизмы вывода, необходимые для перехода к периферийным средам, расположенным рядом с оконечными точками интернета вещей.
  
  
• Внедрить подход пропорциональности риску (risk-proportional approach) для получения отдачи от ИИ и проявления предусмотрительности при применении решений и моделей. Постарайтесь получить от поставщиков заверения и гарантии с целью обеспечить управление теми своими рисками и обязательствами по исполнению законодательно-нормативных требований.
  
  
• Развивать навыки и инструменты «грамотности в отношении данных» с целью проведения критического анализа и интерпретации данных, а также для эффективного распространения полученных на основе данных знаний и представлений.
  
  
• Устранять пробелы и предвзятости в данных, которые могут повлиять на достоверность, надежность и справедливость анализа данных и его результатов.
  
  
• Открыто и ответственно раскрывать данные для соответствующих аудиторий, соблюдая при этом права собственности и суверенитет в отношении данных.

Искусственный интеллект, машинное обучение и аналитика данных - это не только технические, но также социальные и моральные проблемы и вопросы. Они требуют от нас помнить о воздействии нашей деятельности на нас самих и на других лиц, а также стремиться к инновациям и инклюзивности в эпоху больших данных.

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/ai-machine-learning-and-data-science-trends-for-2024-what-to-expect-and-how-to-prepare/

Искусственный интеллект: Тенденции внедрения искусственного интеллекта на предприятиях

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 12 мая 2023 года на блоге компании Formtek.

Искусственный интеллект (ИИ) все еще находится на ранней стадии развития, однако изменения и инновации в этой области происходят стремительными темпами. Проблема заключается в том, что, хотя многие компании и видят большой потенциал в новейших разработках в области ИИ, они в то же время сильно отстают с внедрением ИИ в своей оперативной деятельности с точки зрения имеющихся компетенций и возможностей.

«Цикл ажиотажа» фирмы Gartner для искусственного интеллекта, 2021 год, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-09-07-gartner-identifies-four-trends-driving-near-term-artificial-intelligence-innovation (см. также мой пост http://rusrim.blogspot.com/2022/10/gartner-2022-1.html – Н.Х.)

По прогнозам Garter, есть четыре тенденции в области ИИ, которые в краткосрочной перспективе повлияют на то, как предприятия внедряют технологии искусственного интеллекта:

Ответственный ИИ (Responsible AI)

Вице-президент по исследованиям фирмы Gartner Светлана Сикуляр (Svetlana Sicular, https://www.gartner.com/analyst/40906/Svetlana-Sicular ) считает, что «повышение доверия, прозрачности, справедливости и возможности аудита технологий искусственного интеллекта по-прежнему имеет растущее значение для широкого круга заинтересованных сторон» ( https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-09-07-gartner-identifies-four-trends-driving-near-term-artificial-intelligence-innovation ).

Руководитель группы по этике в Институте Алана Тьюринга (Alan Turing Institut) Дэвид Лесли (David Leslie, https://hdsr.mitpress.mit.edu/user/david-leslie ) отмечает, что «ответственная аналитика данных - это хорошая аналитика данных, существующая вместе с обществом и для общества, и заслуживающая общественного доверия» ( https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/as1p81um/release/3 ).

Извлечение полезных знаний из меньших по объёму наборов данных

Ведущий вице-президент по исследованиям фирмы Gartner Рита Саллам (Rita Sallam, https://www.gartner.com/analyst/34319/Rita-Sallam ) говорит, что «подходы к работе с небольшими наборами данным и данными из широкого круга источников («широкие данные» - wide data) обеспечивают надежные аналитику и ИИ, одновременно снижая зависимость организаций от больших наборов данных. Используя «широкие данные», организации получают более богатую и полную ситуационную осведомленность - «круговой обзор», что позволяет им применять аналитику для принятия более эффективных решений» ( https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-03-16-gartner-identifies-top-10-data-and-analytics-technologies-trends-for-2021 ).

Сокращение интервала времени от создания концепции ИИ до развертывания на предприятии

По оценкам фирмы Garnter, менее половины пилотных проектов в области ИИ когда-либо доходят до запуска в промышленную эксплуатацию. Профессор Бэбсон-колледжа (Babson College) Томас Дэвенпорт (Thomas Davenport, https://ide.mit.edu/people/thomas-davenport/ ), написал в издаваемом Массачусетским технологическим институтом журнале «Обозрение по вопросам управления» (MIT Sloan Management Review, см. https://sloanreview.mit.edu/article/the-problem-with-ai-pilots/ ) , что «реализация ИИ-проектов - единственный способ, с помощью которого организации смогут получить ощутимую деловую отдачу от своих инвестиций в ИИ. Компании тратят значительные суммы на ИИ-технологии, и эти усилия не следует рассматривать исключительно как эксперимент. Только тогда, когда компании перейдут к использованию ИИ на стадии промышленной эксплуатации, ИИ обеспечит организациям окупаемость инвестиций и производительность.»

Повышение эффективности при разработке и развертывании ИИ

В проведенном фирмой Gartner анализе отмечается, что «учитывая сложность и масштаб данных, моделей и вычислительных ресурсов, задействованных в развертывании ИИ, инновации в области ИИ требуют, чтобы такие ресурсы использовались с максимальной эффективностью» ( https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-09-07-gartner-identifies-four-trends-driving-near-term-artificial-intelligence-innovation ).

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/artificial-intelligence-trends-driving-ai-adoption-in-the-enterprise/

Защита персональных данных: Компании сталкиваются с проблемами, связанными с законодательно-нормативными требованиями различных стран мира к защите персональных данных

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 23 декабря 2022 года на блоге компании Formtek.

Консультационная фирма Gartner выделила пять тенденций, связанных с защитой персональных данных, на которые государственным и коммерческим учреждениям и организациям необходимо будет отреагировать в течение следующих двух лет (см. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-05-31-gartner-identifies-top-five-trends-in-privacy-through-2024 ).

Потребность в глобальной стратегии. В стратегии деловой деятельности необходимо принять во внимание многочисленные законодательно-нормативные требования к защите персональных данных различных стран и регионов;

Использование методов вычислений, обеспечивающих повышенную защиту персональных данных (Privacy-Enhancing Computations, PEC). Расширенное использование шифрования и других технологий, позволяющих обмениваться данными в рамках совместной работы, не подвергаю риску чувствительные персональные данные. PEC-вычисления могут исключить возможность раскрытия другим сторонам высокочувствительных персональных данных, таких, как номера счетов и номера социального страхования.

Стратегическое управление применением искусственного интеллекта. Многие из встроенных в приложения существующих концепций и возможностей на основе искусственного интеллекта (ИИ) не включают в явном виде мер и средств контроля и управления для обеспечения неприкосновенности частной жизни и защиты персональных данных. Стратегическое управление применением ИИ обеспечит надлежащую анонимизацию чувствительных данных и их исключение из наборов данных, используемых для обучения ИИ-моделей.

Централизованный пользовательский интерфейс управления защитой своих персональных данных. Доступ пользователей к различным аспектам обеспечения защиты персональных данных и представление этих аспектов будут объединены в единый пользовательский интерфейс. В число отслеживаемой информации попадут такие вещи, как куки-файлы, уведомления и управление согласиями.

Удаленный контроль + личное управление защитой персональных данных. По мере того, как при выполнении работы всё чаще допускается как личный доступ в офисе, так и удалённый доступ, потребности и проблемы управления связанными с персональными данными рисками становятся всё более сложными. В рамках отслеживания потребностей в защите персональных данных необходимо забрасывать более широкую сеть, позволяющую принять во внимание различные типы сценариев доступа, но при этом такое отслеживание также должно применяться с «чёткой целью» и «с созданием минимальных неудобств».

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/data-privacy-businesses-challenged-by-global-privacy-regulations/

Облачные вычисления - движущая сила новых цифровых пользовательских возможностей

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 27 октября 2022 года на блоге компании Formtek.

Тенденция к переходу от локальных вычислений к использованию инфраструктур облачных вычислений продолжается. В отчете консультационной фирмы IDC ( https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS48998722 ) прогнозируется устойчивый рост в течение последующих пяти лет. В отчёте говорится, что «поскольку невыполненные заказы продолжают накапливаться, неудовлетворенный спрос служит хорошим предзнаменованием для будущего роста – до тех пор, пока экономика остается здоровой, а предложение догоняет спрос».

Необлачные/локальные решения по-прежнему имеют смысл для таких вариантов использования, как:

• Интенсивные рабочие нагрузки, требующие больших объемов хранилища и затрат на сеть,
  
  
• Среды с требованиями к безопасности, которые выходят за рамки того, что могут обеспечить варианты коллективного/общедоступного облака.

Однако за рамками этих вариантов использования, поддержка локальных вычислений быстро снижается.

Облачный отчет IDC за март 2022 года

Фирма Gartner называет выбор облачных сервисов «основным элементом новых цифровых пользовательских возможностей» ( https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-11-10-gartner-says-cloud-will-be-the-centerpiece-of-new-digital-experiences ). Согласно её оценкам, к 2025 году 95% новой цифровой рабочей нагрузки будут возложены на облачные платформы.

Вице-президент Gartner Милинд Говекар (Milind Govekar, https://www.gartner.com/analyst/9777/Milind-Govekar ) говорит, что «не может быть бизнес-стратегии без облачной стратегии. Принятие публичных облачных решений и интерес к ним не ослабевают, поскольку организации проводят политику «облако в первую очередь» (cloud first) для размещения новой рабочей нагрузки. Внедрение изначально облачно-ориентированных (cloud-native) платформ означает, что группы по цифровым технологиям и/или по продуктам будут использовать архитектурные принципы и возможности, позволяющие воспользоваться присущими облачной среде преимуществами. Размещение новой рабочей нагрузки в облачной среде станет широко распространенным, а не просто популярным, и всё необлачное будет считаться устаревшим» ( https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-11-10-gartner-says-cloud-will-be-the-centerpiece-of-new-digital-experiences ).

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Мой комментарий: Позволю себе не согласиться с аналитиками фирмы Gartner. За свою долгую карьеру я уже видела несколько «волн» технологий – то непомерно восхвалялись облачные вычисления, то локальные; и уверенно делались аналогичные прогнозы, которые никогда не оправдывались …

Облачные вычисления – не панацея, и у них, помимо преимуществ, есть ряд серьёзных недостатков (характерных для любого вида аутсорсинга какой-либо деятельности третьей стороне). Главными являются риски потери контроля над своей информацией и документами, потери доступа в случае обрыва связи или неработоспособности облака, риски утечек и несанкционированной обработки информации недобросовестным поставщиком облачных услуг.

Не во всех случаях облачные вычисления экономически выгодны – например, крупной организации, способной полностью загрузить крупный вычислительный центр, а то и несколько, скорее всего, дешевле будет содержать эту инфраструктур за свой счёт.

Наконец, истина, как обычно, скорее всего находится где-то посредине – умное совместное использование облачной и локальной инфраструктуры позволит получить преимущества и смягчить недостатки обоих подходов.

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/cloud-computing-driver-of-new-digital-experiences/  

Gartner: Что будет нового в сфере искусственного интеллекта, начиная с 2022 года? Часть 2

(Окончание, начало см. http://rusrim.blogspot.com/2022/10/gartner-2022-1.html )

ИИ, ориентированный на модели

Несмотря на сдвиг в сторону ориентированного на данные ИИ, ИИ-модели по-прежнему требуют внимания, нужного для обеспечения того, чтобы получаемые результаты продолжали помогать нам предпринимать более эффективные действия. Инновации здесь включают знающий физику ИИ (physics-informed AI), составной ИИ (composite AI), причинно-следственный (каузальный) ИИ (causal AI), генеративный ИИ (generative AI), базовые модели (foundation models) и глубокое обучение (deep learning).

Составной ИИ означает совместное использование различных ИИ-методов для повышения эффективности обучения и для расширения уровня представления знаний. Поскольку ни один из методов искусственного интеллекта не является универсальным решением на все случаи жизни, составной ИИ в конечном итоге обеспечивает платформу для более эффективного решения более широкого круга деловых задач.

Деловая отдача от составного ИИ, широкое распространение которого ожидается через два-пять лет, вероятно, будет иметь трансформирующий характер, делая возможными новые способы ведения деловой деятельности в различных отраслях, что приведёт к серьезным сдвигам в динамике отраслей. Например, составной ИИ:

• Позволяет использовать возможности ИИ более широкой группе организаций, которые не имеют доступа к большим объемам исторических или размеченных данных, однако обладают значительным человеческим опытом;
  
  
• Помогает расширить сферу охвата и качество ИИ-приложений (т.е. можно встроить больше типов логических задач).

Причинно-следственный (каузальный) ИИ включает в себя различные методы, такие как причинно-следственные графы и моделирование, которые помогают выявить причинно-следственные связи и использовать их для совершенствования процесса принятия решений. Хотя широкое использование каузального ИИ ожидается через 5-10 лет, от него ожидается большая деловая отдача – он сделает возможными новые способы выполнения горизонтальных или вертикальных процессов, что приведет к значительному увеличению доходов организации и/или сокращению расходов. Отдача от каузального ИИ включает:

• Повышение эффективности за счет добавления знаний в предметной области, что позволяет «запускать» модели каузального ИИ с использованием меньших по объёму наборов данных;
  
  
• Повышение эффективности принятия решений и автономия в ИИ-системах;
  
  
• Лучшая объяснимость за счет фиксации легко интерпретируемых причинно-следственных связей;
  
  
• Повышение надежности и адаптивности за счет использования причинно-следственных связей, которые остаются в силе в меняющихся условиях;
  
  
• Уменьшение необъективности/предвзятости в ИИ-системах за счет более явного представления причинно-следственных связей.

ИИ, ориентированный на приложения

Инновации в данной области включают ИИ-инженерию (AI engineering), интеллектуальное принятие решений (decision intelligence), операционные ИИ-системы (operational AI systems), операции с моделями (model operations, ModelOps - согласно Википедии, «стратегическое управление и управление жизненным циклом широкого спектра операционализированных моделей искусственного интеллекта и моделей принятия решений, включая машинное обучение, графы знаний, правила, оптимизацию, лингвистические и агентные модели» - Н.Х.), облачные ИИ-сервисы, интеллектуальные роботы, обработку естественного языка (natural language processing, NLP), автономные транспортные средства, интеллектуальные приложения и компьютерное зрение.

Ожидается, что интеллектуальное принятие решений и периферийный ИИ получат широкое распространение через два-пять лет и дадут трансформирующего характера отдачу для деловой деятельности.

Интеллектуальное принятие решений (decision intelligence) - это прикладная дисциплина, используемая для совершенствования процесса принятия решений посредством явного понимания (и соответствующего инженерного проектирования) процесса принятия решений, а также того, как результаты оцениваются, управляются и улучшаются посредством обратной связи.

Интеллектуальное принятие решений помогает:

• Уменьшить объёмы технических недоработок (technical debt) и повысить прозрачность, а также улучшить воздействие деловых процессов за счет существенного повышения жизнеспособности моделей принятия решений организации на основе их актуальности и степени их прозрачности, - делая решения более прозрачными и поддающимися аудиту.
  
  
• Уменьшить непредсказуемость принятых решений за счёт надлежащего выявления и учёта факторов неопределенности в деловом контексте и повышения устойчивости моделей принятия решений.

Под периферийным ИИ (Edge AI) понимается использованию методов ИИ, встроенных в оконечные устройства Интернета вещей (IoT), шлюзы и пограничные серверы, - в приложениях, начиная от автономных транспортных средств и заканчивая потоковой аналитикой. Отдача для деловой деятельности включает:

• Улучшенную эффективность оперативной деятельности, - например, при использовании на производстве систем визуального контроля;
  
  
• Повышение качества обслуживания клиентов;
  
  
• Уменьшение запаздывания при принятии решений, в том числе благодаря использованию локальной аналитики;
  
  
• Снижение затрат на информационный обмен за счёт меньшего трафика данных между периферией и облаком;
  
  
• Постоянная доступность решения независимо от наличия подключения к сети.

ИИ, ориентированный на человека

Эта группа инноваций включает управление доверием, рисками и безопасностью ИИ, (trust, risk and security management, TRiSM), ответственный ИИ (responsible AI), цифровую этику, а также наборы для создания и обучения ИИ.

Когда ИИ начинает принимать решения вместо человека, он в равной степени усиливает как хорошие, так и плохие результаты. Ответственный ИИ обеспечивает «правильные» результаты посредством разрешения дилемм, суть которых связана с нахождением баланса между получением отдачи и допустимым риском. Ответственный ИИ - это зонтичный термин для ряда аспектов надлежащего делового и этического выбора при внедрении ИИ, включая сюда отдачу для деловой деятельности и для общества, риск, доверие, прозрачность, справедливость, смягчение предвзятости, объяснимость, подотчетность, безопасность, неприкосновенность частной жизни и исполнение законодательно-нормативных требований. На широкое распространение ответственному ИИ потребуется от 5 до 10 лет, но в конечном итоге он окажет трансформирующее влияние на деловую деятельность.

Цифровая этика - это более краткосрочная тенденция (от двух до пяти лет), которая, вероятно, окажет большое влияние на деловую деятельность. Цифровая этика включает в себя системы ценностей и моральные принципы, на основе которых строятся электронные взаимодействия между людьми, организациями и вещами. Такие вопросы, особенно связанные с неприкосновенностью частной жизни и предвзятостью, по-прежнему волнуют многих. Всё лучше осознающие ценность их информации люди разочарованы отсутствием прозрачности, неправомерным использованием и утечками. Организации принимают меры для смягчения рисков, связанных с управлением и защитой персональных данных, в то время как правительства вводят более строгое законодательство.

Многие организации по-прежнему игнорируют цифровую этику, полагая, что она не применима к их отрасли или сфере деятельности, однако фирма Gartner прогнозирует, что к 2024 году 30% наиболее крупных организаций будут использовать новую метрику «голос общества» (“voice of society” metric), чтобы реагировать на социальные проблемы и оценивать воздействие на эффективность их деловой деятельности. Организациям необходимо будет интегрировать цифровую этику в свои ИИ-стратегии, чтобы укрепить свое влияние и репутацию среди клиентов, сотрудников, партнеров и общества в целом.

Короче говоря:

• «Цикл ажиотажа для ИИ» 2022 года включает инновации, знать о которых необходимо и которые, как ожидается, дадут значительную отдачу любой организации;
  
  
• Эти инновации выходят за рамки повседневно применяемых ИИ-методов, которые уже были использованы для добавления интеллекта к ранее статичным деловым приложениям, устройствам и инструментам повышения производительности;
  
  
• Заблаговременно обратите внимание на инновации, которые, как ожидается, получат широкое распространение через два-пять лет, включая составной ИИ, интеллектуальное принятие решений и периферийный ИИ.

Джеки Уайлс (Jackie Wiles)

Источник: сайт фирмы Gartner
https://www.gartner.com/en/articles/what-s-new-in-artificial-intelligence-from-the-2022-gartner-hype-cycle

Gartner: Что будет нового в сфере искусственного интеллекта, начиная с 2022 года? Часть 1

Данная статья директора по контент-маркетингу консультационной фирмы Gartner Джеки Уайлс (Jackie Wiles – на фото) была опубликован на сайте фирмы 15 сентября 2022 года.

Инновации в области искусственного интеллекта продолжают давать большую отдачу коммерческим организациям, и в ближайшие годы темпы внедрения ИИ ускорятся.

«Цикл ажиотажа» (Hype Cycle™) фирмы Gartner для искусственного интеллекта (ИИ) по состоянию на 2022 год выделяет ключевые инновации в технологиях и методах ИИ, выходящие за рамки «повседневного» ИИ, уже используемого для добавления интеллекта к ранее статичным деловым приложениям, устройствам и инструментам повышения производительности.

«Примечательно, что «Цикл ажиотажа для ИИ» полон инноваций, которые, как ожидается, принесут большую отдачу или даже будут иметь трансформирующий характер», - говорит директор по аналитике фирмы Gartner Афраз Джаффри (Afraz Jaffri). «Обратите особое внимание на инновации, которые, как ожидается, получат широкое распространение через два-пять лет, включая «композитный» ИИ (composite AI), интеллектуальное принятие решений (decision intelligence) и периферийный ИИ (edge AI). Раннее внедрение этих инноваций может дать значительное конкурентное преимущество и большую отдачу для деловой деятельности, а также смягчить проблемы, связанные с хрупкостью ИИ-моделей».

Для справки: Ряд публикаций фирмы Gartner по тематике искусственного интеллекта) можно бесплатно скачать со страницы по адресу https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/artificial-intelligence , при условии предоставления данных о себе и о работодателе.

Четыре категории инноваций в области ИИ

Ожидается, что широкий спектр инноваций в области искусственного интеллекта повлияет на людей и на процессы внутри и вне корпоративного контекста, что делает их понимание важным для многих заинтересованных сторон начиная от руководителей коммерческих организаций и до корпоративных инженерных групп, которым поручается развертывание и ввод в эксплуатацию систем на основе искусственного интеллекта.

Однако от использования отражённого в «Цикле ажиотажа» видения - для разработки на перспективу своих ИИ-стратегий и использования оказывающих сегодня наиболее сильное воздействие технологий - в наибольшей степени должны выиграть лидеры в области данных и аналитики (data and analytics, D&A).

Упомянутые в «Цикле ажиотажа» ИИ-инновации отражают взаимодополняющие, а иногда и противоречащие друг другу приоритеты в четырех основных категориях:

• ИИ, ориентированный на данные (Data-centric AI)
  
  
• ИИ, ориентированный на модели (Model-centric AI)
  
  
• ИИ, ориентированный на приложения (Applications-centric AI)
  
  
• ИИ, ориентированный на человека (Human-centric AI)

«Цикл ажиотажа» фирмы Gartner для искусственного интеллекта 2022 года

ИИ, ориентированный на данные

ИИ-сообщество традиционно фокусировало внимание на улучшении результатов использования ИИ-решений путём настройки самих ИИ-моделей, однако ориентированный на данные ИИ смещает акцент на улучшение и обогащение данных, используемых для обучения алгоритмов.

При решении специфических для ИИ вопросов, связанных с данными, ориентированный на данные ИИ радикально отходит от традиционного управления данными, однако масштабно инвестирующие в ИИ организации будут эволюционировать, чтобы сохранить «вечнозелёные» классические идеи управления данными и распространить их на ИИ двумя способами:

• Добавляя возможности, необходимые для удобного применения искусственного интеллекта ориентированной на ИИ аудиторией, которая не знакома с управлением данными;
  
  
• Используя искусственный интеллект для совершенствования и расширения «вечнозелёных» классических методов стратегического управления данными, обеспечения их жизнестойкости, интеграции и качества.

Инновации в области ориентированного на данные искусственного интеллекта включают синтетические данные, графы знаний, маркировку и аннотирование данных.

Синтетические данные (synthetic data), например, представляют собой класс данных, которые генерируются искусственно, а не получаются из прямых наблюдений над реальным миром. Данные можно генерировать с использованием различных методов, таких как статистически строгая выборка из реальных данных, семантические подходы и генеративные состязательные сети; или путем создания сценариев моделирования, в которых модели и процессы взаимодействуют с целью создания совершенно новых наборов данных о событиях.

Синтетические данные всё шире применяются в различных отраслях, наряду с использованием в компьютерном зрении и в приложениях для обработки естественного языка, - а Gartner прогнозирует значительное расширение внедрения в качестве синтетических данных:

• Во избежание использования персональных данных при обучении моделей машинного обучения (machine learning, ML), с помощью синтетических вариаций исходных данных или синтетической замены частей данных;
  
  
• Для снижения затрат и экономии времени при разработке решений на основе машинного обучения, так как получить данные таким образом дешевле и быстрее;
  
  
• Для повышения производительность ML-алгоритмов и решений, поскольку наличие больших объёмов обучающих данных приводит к лучшим результатам обучения.

(Окончание следует, см. http://rusrim.blogspot.com/2022/10/gartner-2022-2.html )

Джеки Уайлс (Jackie Wiles)

Источник: сайт фирмы Gartner
https://www.gartner.com/en/articles/what-s-new-in-artificial-intelligence-from-the-2022-gartner-hype-cycle

Технологии: Фирма Gartner назвала нарождающиеся технологические тенденции

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 11 августа 2022 года на блоге компании Formtek.

«Цикл ажиотажа фирмы Gartner для нарождающихся технологий» (Gartner’s Hype Cycle for Emerging Technologies) стремится выделить находящиеся на ранней стадии развития технологии, которые потенциально могут стать наиболее трансформирующими для деловой деятельности в ближайшие годы. В списке перечислены области, которые руководителям деловых организаций следует принять во внимание с точки зрения потенциальных инвестиций.

Вице-президент фирмы Gartner Мелисса Дэвис (Melissa Davis, https://www.gartner.com/analyst/58100/Melissa-Davis ) считает, что «нарождающиеся технологии имеют потенциал для трансформирования деловой деятельности, но перед ИТ-директорами и лидерами технологических инноваций стоит задача масштабирования цифровых возможностей при одновременном повышении живучести в условиях растущей нехватки ресурсов. Очень важно, чтобы организации смогли отсечь шум, окружающий нарождающиеся технологии, с тем, чтобы ускорить изменения, опираясь на инновации, которые обеспечивают конкурентное преимущество и эффективность» (см. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-08-10-gartner-identifies-key-emerging-technologies-expanding-immersive-experiences-accelerating-ai-automation-and-optimizing-technologist-delivery ).

В списке преобладают цифровые технологии, в частности технологии искусственного интеллекта: генерация кода на основе машинного обучения (Machine Learning Code Generation), созидательный ИИ (Generative AI), каузальный (использующий причинно-следственное мышление – Н.Х.) ИИ (Causal AI), мастер-модели (Foundation Models) и автономные системы.

Цикл ажиотажа фирмы Gartner для нарождающихся технологий (август 2022 года), https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-08-10-gartner-identifies-key-emerging-technologies-expanding-immersive-experiences-accelerating-ai-automation-and-optimizing-technologist-delivery

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/technology-gartner-picks-emerginging-tech-trends/

Облачные вычисления: Тенденции 2022 года

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 16 марта 2022 года на блоге компании Formtek.

Последние два десятилетия стали свидетелями ошеломляющего роста Интернет. Чего мы можем ожидать в отношении эволюции в будущем облачных вычислений?

Консультационная фирма Gartner выделяет (см. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-08-02-gartner-says-four-trends-are-shaping-the-future-of-public-cloud ) четыре основные тенденции развития облачных вычислений, на которые стоит обратить внимание в ближайшем будущем:

• Вездесущность облачных вычислений – эта тенденция, похоже, уже реализуется. Стало проще выполнять резервное копирование и обеспечивать непрерывность использования данных (data continuity). С точки зрения затрат облако обеспечивает экономию как капитальных затрат, так и затрат на эксплуатацию, а также сокращение потребности в ИТ-персонале. Облако поддерживает возможность расширения и сокращения использование по требованию. Согласно исследованиям, облачная безопасность превосходит безопасность собственных систем организаций. Многие причины заставляют смотреть на облачные вычисления как на очевидный выбор.
  
  
• Региональные облачные экосистемы - Все чаще законодательно-нормативные и отраслевые требования предписывают, чтобы поставщики облачных услуг отделяли друг от друга данные и приложения, относящиеся к отдельным географическим регионам.
  
  
• Экологическая рациональность - Опять же, государственное регулирование, а также общественное мнение подталкивают поставщиков облачных услуг к решению таких вопросов, как углеродная нейтральность (carbon neutrality) и экологическая рациональность / устойчивость (sustainability).
  
  
• Автоматизированная программируемая инфраструктура - Инфраструктура становится всё в большей степени программно-определяемой и программируемой. Программируемость в сочетании с такими технологиями, как искусственный интеллект и машинное обучение, устранит многие задачи, которые в настоящее время выполняются вручную службой поддержки.

Директор по исследованиям фирмы Gartner Энрике Чеччи (Henrique Cecci, https://www.gartner.com/analyst/40685/Henrique-Cecci ) считает, что «экономические, организационные и социальные последствия пандемии коронавируса продолжат служить катализатором цифровых инноваций и внедрения облачных сервисов. Это особенно актуально для таких вариантов использования, как коллективная работа, дистанционная работа и новые цифровые услуги для поддержки гибридной рабочей силы». (см. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-08-02-gartner-says-four-trends-are-shaping-the-future-of-public-cloud ).

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/cloud-computing-trends-in-2022/

Инструменты для общения и совместной работы стали для корпоративного программного обеспечения необходимыми функциональными возможностями

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 20 декабря 2021 года на блоге компании Formtek.

Пандемия COVID-19 стала катализатором развития и внедрения коммерческими организациями программного обеспечения для совместной / коллективной работы. Консультационная фирма Gartner прогнозирует, что тенденция роста сохранится даже после того, как улягутся опасения по поводу коронавируса.

Соучредитель и директор по стратегии компании SocialChorus Николь Альвино (Nicole Alvino, https://socialchorus.com/team/nicole-alvino/ ) говорит, что «COVID-19, несомненно, ускорил процессы взаимодействия команд и групп, и многие коммерческие организации анализируют и модернизируют свои коммуникационные системы и процессы» (см. https://www.raconteur.net/hr/employee-engagement/how-collaboration-will-change-post-pandemic/ ).

Вице-президент Gartner по исследованиям Крейг Рот (Craig Roth, https://www.gartner.com/analyst/37114/Craig-Roth ) считает, что «многие из существующих сценариев использования, способствующих росту рынка социальных сетей и инструментов коллективной работы, такие, как координация распределенной рабочей силы и создание «виртуального кулера для воды» внезапно испытали встряску в связи с пандемией. Эти инструменты за считанные недели превратились из «того, что неплохо бы иметь» в «незаменимые»». В результате ожидается, что в ближайшие пару лет рынок корпоративных инструментов для совместной работы будет быстро расти (см. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-03-23-gartner-forecasts-worldwide-social-software-and-collaboration-market-to-grow-17-percent-in-2021 ).

Gartner, март 2021 года: Мировые сборы от продаж программного обеспечения для социальных сетей и совместной работы, 2020-2022 гг., в миллионах долларов, см. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-03-23-gartner-forecasts-worldwide-social-software-and-collaboration-market-to-grow-17-percent-in-2021

Фирма Gartner отмечает, что интеграция инструментов коллективной работы с другими категориями корпоративного программного обеспечения, такими как системы управления клиентами, кадрами и ERP-системы, будет становиться всё более распространенной и более тесной. К 2025 году, по мнению Gartner, 65% всех корпоративных программных инструментов будут включать в себя функциональные возможности для коллективной работы.

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/social-and-collaboration-tools-now-a-must-have-feature-for-enterprise-software/ 

Современная стратегия управления бумажными документами требует укрепления работы с аналоговыми материалами

Данный, весьма необычный пост аналитика консультационной фирмы Gartner Марко Силланпяя (Marko Sillanpaa – на фото) был опубликован на блоге Gartner 02 ноября 2021 года.

Документальные материалы, будь то физические или цифровые, являются официальными документами организации. Необходимо наличие средств контроля и управления для того, чтобы обеспечить соблюдение касающихся этих документов требований к надлежащему установлению и отслеживанию сроков хранения, аудиту, а также требований, связанных с судебными разбирательствами. Вот некоторые из возникающих проблем:

• Доступ к ключевому для деловой деятельности документу часто может потребоваться спустя несколько лет после его создания - для целей аудита или для юридических целей;
  
  
• Законодательство требует, чтобы хранители персональных или медицинских данных обеспечивали защиту этой информации;
  
  
• Должны своевременно исполняться запросы на поиск и раскрытие информации и документов в рамках судебных разбирательств или для целей аудита.

«Альтернативой отказу от бумаги не всегда является сохранение статус-кво. Изменения в управлении информацией влияют и на управление физическими документами».

И хотя большинство организаций выбирают путь цифровой трансформации, есть возможность по-прежнему работать с бумагой (Интересно, в каком «подземелье» живёт уважаемый аналитик фирмы Gartner? В большинстве стран мира давно уже невозможно в полной мере сохранить чисто бумажный документооборот ввиду введения обязательных по закону требований к переходу на электронное взаимодействие по очень многим направлениям – Н.Х.). Однако организации, которые предпочитают сохранить бумажные процессы, не могут игнорировать эти перемены, и им потребуется внедрить новые процессы, чтобы обеспечить соответствие требованиям к контролю. Этим организациям необходимо будет реализовать программу «Укрепление работы с аналоговыми материалами» (Analog Fortification). Подобная программа обеспечивает, что организации:

- Хранят дополнительные экземпляры (duplicate copies) физических документов

Чтобы физические документы оставались доступными спустя несколько лет после их создания, организациям необходимо хранить физические документы в контролируемой среде. Необходимо поддерживать соответствующие температуру и влажность, чтобы не допустить ухудшения качества бумаги и выцветания чернил. Использование чернил и бумаги более высокого качества также продляют срок службы печатных материалов.

Особое внимание следует уделять документам, которые должны храниться более пятидесяти лет. Экземпляры либо копии физических документов следует хранить в географически удаленных местах, чтобы минимизировать потери в случае стихийных бедствий, таких, как наводнения, ураганы или землетрясения.

- Хранят под замком и отслеживают местоположение конфиденциальной информации и персональных данных

Организации потенциально могут нарушить установленные для документов требования к конфиденциальности или защите персональных данных. Документы могут содержать персональные данные, сведения о здоровье, а привилегированная информация часто требует дополнительной защиты. Организации должны позаботиться о том, что эти документы, когда они не используются, хранились под замком, и чтобы для протоколирования доступа к документам использовались журналы аудита.

- Ведут учёт критически-важных для деловой деятельности документов

Многим организациям потребуется исполнять запросы на раскрытие документов и информации в рамках судебных споров или аудита. Сроки исполнения таки запросов варьируются, часто на это даётся месяц, но сроки могут быть и короче. Большинство регулирующих и судебных органов постепенно отказываются принимать физические документы.

Организации должны вести полный учёт всех соответствующих документов с возможностью полнотекстового поиска по наиболее релевантным документам. Организации должны иметь возможность при подготовке ответов на запросы отсканировать найденные материалы в электронные форматы.

Хранение дополнительных экземпляров физических документов и внедрение в организации физических средств контроля и управления может быть дорогостоящим делом, однако это критически-важные деловые требования. К счастью, большинство деловых документов создается в электронном виде, и для материалов в цифровой форме соответствующие меры контроля и управления легче реализовать с помощью любой стандартной платформы контент-сервисов. Когда Вы будете готовы, мы готовы будем оказать Вам помощь при переходе на использование таких контент-сервисов.

Марко Силланпяя (Marko Sillanpaa)
 
Мой комментарий: Удивительно читать подобные рекомендации на блоге фирмы Gartner, которая много лет традиционно продвигала переход на электронные технологии!

В социальной сети LinkedIn данный пост прокомментировала британский специалист в области управления документами и защиты персональных данных Лючия Стефан (Lucia Stefan – на фото). Она пишет:

Это неправильный подход. Организациям не нужно хранить и обеспечивать долговременную сохранность копий (здесь есть языковая тонкость: в английском языке copy может означать как «копию», так и «экземпляр»,  и не всегда легко понять, что автор, в данном случае – аналитик фирмы Gartner, имел в виду – Н.Х.) своих важных документов. Независимо от того, насколько хорошо Вы её сохраните, копия не имеет ценности в глазах Закона. Никакой суд или иной уполномоченный орган не примет Ваши копии. Доказательную силу имеет только оригинальный аутентичный документ, и его следует сохранить с использованием организационных и технических мер. Эти аутентичные, полные и неизменные документы можно копировать, и использовать сделанные копии в повседневной работе. Необходимо хранить и поддерживать «мастер-документ», а не копии.

Мой комментарий: Это не совсем верно, поскольку как законодательство, так и традиции делового оборота допускают довольно широкое применение разнообразных копий (в том числе заверенных и нотариально заверенных), которые, при определенных обстоятельствах могут приобрести самостоятельную ценность либо использоваться на правах утраченных или уничтоженных оригиналов. Тем не менее, в случае споров при «живом» оригинале наибольшую доказательную силу имеет именно оригинал; и суды и иные компетентные органы в случае сомнений всегда имеют право запрашивать оригиналы.

Мои профессиональные обязанности в качестве специалиста по управлению документами заключаются в консультировании предприятий и организаций по вопросам ведения, контроля и поддержки заслуживающих доверия электронных и бумажных документов для всех корпоративных целей (аудит, налогообложение, право, историческое наследие и т.д.). Переход на безбумажный документооборот и оцифровка начались около 20 лет назад, и управление электронными документами являлось одним из движущих факторов и устанавливало стандарты.

Источник: блог фирмы Gartner
https://blogs.gartner.com/marko-sillanpaa/modern-paper-document-strategy-requires-analog-fortification/

Согласно данных фирмы Gartner, половина руководителей разочарована результатами маркетинговой аналитики

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 12 января 2021 года на блоге компании Formtek.

Согласно проведённому консультационной фирмой Gartner опросу, половина использующих продвинутые аналитические решения компаний разочарована получаемыми результатами (см.  https://www.gartner.com/en/marketing/research/marketing-data-and-analytics-survey-2020 ). О своём разочаровании сообщило более половины руководителей высшего звена, в то время, как степень неудовлетворённости среди менеджеров среднего звена оказалась меньше.

Аналитик фирмы Gartner Лиззи Фу Куне (Lizzy Foo Kune, https://www.gartner.com/en/experts/lizzy-fookune ) говорит, что «хотя директора по маркетингу (CMO) понимают важность применения аналитики в маркетинговой деятельности, многие из них затрудняются количественно оценить взаимосвязь между собранными знаниями и прибылью их компании. Подобная неспособность количественно измерить отдачу от инвестиций ставит под сомнение воспринимаемую ценность команд аналитиков».

Опрос Gartner «Маркетинговые данные и Аналитика 2020» (Gartner Marketing Data and Analytics Survey 2020, https://www.webwire.com/ViewPressRel.asp?aId=264925 и https://www.gartner.com/en/marketing/research/marketing-data-and-analytics-survey-2020 ). - Слева показана доля разочарованных руководителей (высшего и среднего звена – столбцы соответственно синего и жёлтого цвета); справа – тех, чьи ожидания оправдались; в середине – высказавших нейтральное отношение – Н.Х.

Ожидания не совпадают с реальными результатами. Данная проблема отчасти может быть связана с приоритетами деловой деятельности. Фирма Gartner в рамках опроса задала респондентам вопрос о том, какой приоритет имеет аналитическая работа в деловой деятельности их организаций. Приобретение компетенций в области аналитики оказалось на последнем месте: лишь 23% опрошенных сообщили, что считают данный вопрос высокоприоритетным.

Но корни проблемы могут лежать гораздо глубже.

Директор консультационной фирмы Deloitte Consulting Джон Лакер (John Lucker, https://www2.deloitte.com/us/en/profiles/jlucker.html ) полагает, что «многие организации тратят годы на размышления - часто вследствие сочетания организационной инерции, конкурирующих приоритетов и скептицизм в отношении бизнес-аналитики - прежде чем сделать первый шаг к использованию этих методов. Проблемы часто возникают из-за организационной политики, неправильных представлений об аналитике и бесплодной погони за совершенством данных и статистики».

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/analytics-half-of-executives-disappointed-in-the-results/