Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2019

seodk (31)in #it • 6 years ago (edited)

According to Gartner's annual Top 10 Strategic Technology Trends report, technologies such as artificial intelligence and automation technologies are expected to have a significant impact on companies and IT organizations by 2019.

Trend No. 1: Autonomous things
Whether it’s cars, robots or agriculture, autonomous things use AI to perform tasks traditionally done by humans. The sophistication of the intelligence varies, but all autonomous things use AI to interact more naturally with their environments.

Trend No. 2: Augmented analytics
Data scientists now have increasing amounts of data to prepare, analyze and group — and from which to draw conclusions. Given the amount of data, exploring all possibilities becomes impossible. This means businesses can miss key insights from hypotheses the data scientists don’t have the capacity to explore.

Trend No. 3: AI-driven development
AI-driven development looks at tools, technologies and best practices for embedding AI into applications and using AI to create AI-powered tools for the development process. This trend is evolving along three dimensions:

The tools used to build AI-powered solutions are expanding from tools targeting data scientists (AI infrastructure, AI frameworks and AI platforms) to tools targeting the professional developer community (AI platforms, AI services). With these tools the professional developer can infuse AI powered capabilities and models into an application without involvement of a professional data scientist.
The tools used to build AI-powered solutions are being empowered with AI-driven capabilities that assist professional developers and automate tasks related to the development of AI-enhanced solutions. Augmented analytics, automated testing, automated code generation and automated solution development will speed the development process and empower a wider range of users to develop applications.
AI-enabled tools are evolving from assisting and automating functions related to application development (AD) to being enhanced with business domain expertise and automating activities higher on the AD process stack (from general development to business solution design).

Trend No. 4: Digital twins
A digital twin is a digital representation that mirrors a real-life object, process or system. Digital twins can also be linked to create twins of larger systems, such as a power plant or city. The idea of a digital twin is not new. It goes back to computer-aided design representations of things or online profiles of customers, but today’s digital twins are different in four ways:

The robustness of the models, with a focus on how they support specific business outcomes
The link to the real world, potentially in real time for monitoring and control
The application of advanced big data analytics and AI to drive new business opportunities
The ability to interact with them and evaluate “what if” scenarios

Trend No. 5: Empowered edge
Edge computing is a topology where information processing and content collection and delivery are placed closer to the sources of the information, with the idea that keeping traffic local will reduce latency. Currently, much of the focus of this technology is a result of the need for IoT systems to deliver disconnected or distributed capabilities into the embedded IoT world. This type of topology will address challenges ranging from high WAN costs and unacceptable levels of latency. Further, it will enable the specifics of digital business and IT solutions.

Trend No. 6: Immersive technologies
Through 2028, conversational platforms, which change how users interact with the world, and technologies such as augmented reality (AR), mixed reality (MR) and virtual reality (VR), which change how users perceive the world, will lead to a new immersive experience. AR, MR and VR show potential for increased productivity, with the next generation of VR able to sense shapes and track a user’s position and MR enabling people to view and interact with their world.

By 2022, 70% of enterprises will be experimenting with immersive technologies for consumer and enterprise use, and 25% will have deployed to production. The future of conversational platforms, which range from virtual personal assistants to chatbots, will incorporate expanded sensory channels that will allow the platform to detect emotions based on facial expressions, and they will become more conversational in interactions.

Trend No. 7: Blockchain
Blockchain is a type of distributed ledger, an expanding chronologically ordered list of cryptographically signed, irrevocable transactional records shared by all participants in a network. Blockchain allows companies to trace a transaction and work with untrusted parties without the need for a centralized party (i.e., a bank). This greatly reduces business friction and has applications that began in finance, but have expanded to government, healthcare, manufacturing, supply chain and others. Blockchain could potentially lower costs, reduce transaction settlement times and improve cash flow. The technology has also given way to a host of blockchain-inspired solutions that utilize some of the benefits and parts of blockchain.

Trend No. 8: Smart spaces
A smart space is a physical or digital environment in which humans and technology-enabled systems interact in increasingly open, connected, coordinated and intelligent ecosystems. As technology becomes a more integrated part of daily life, smart spaces will enter a period of accelerated delivery. Further, other trends such as AI-driven technology, edge computing, blockchain and digital twins are driving toward this trend as individual solutions become smart spaces.

Trend No. 9: Digital ethics and privacy
Consumers have an growing awareness of the value of their personal information, and they are increasingly concerned with how it’s being used by public and private entities. Enterprises that don’t pay attention are at risk of consumer backlash.

Conversations regarding privacy must be grounded in ethics and trust. The conversation should move from “Are we compliant?” toward “Are we doing the right thing?”

Governments are increasingly planning or passing regulations with which companies must be compliant, and consumers are carefully guarding or removing information about themselves. Companies must gain and maintain trust with the customer to succeed, and they must also follow internal values to ensure customers view them as trustworthy.

Trend No. 10: Quantum computing
Quantum computing is a type of nonclassical computing that is based on the quantum state of subatomic particles that represent information as elements denoted as quantum bits or “qubits.”

Quantum computers are an exponentially scalable and highly parallel computing model. A way to imagine the difference between traditional and quantum computers is to imagine a giant library of books.

While a classic computer would read every book in a library in a linear fashion, a quantum computer would read all the books simultaneously. Quantum computers are able to theoretically work on millions of computations at once. Quantum computing in the form of a commercially available, affordable and reliable service would transform some industries.

1. 자율 사물(Autonomous Things)
로봇, 드론, 자율주행차 등과 같은 자율 사물(Autonomous Things)은 AI를 이용해 인간이 수행하던 기능들을 자동화한다. 이들이 제공하는 자동화는 엄격한 프로그래밍 모델을 통한 자동화의 수준을 뛰어 넘고, AI를 활용하여 주변 환경 및 사람들과 자연스럽게 상호작용하는 고급 행동을 선보인다.

2. 증강 분석(Augmented Analytics)
증강 분석(Augmented Analytics)은 분석 콘텐츠가 개발, 소비 및 공유되는 방식을 혁신하기 위해 머신러닝을 이용하여 증강 지능의 특정 영역에 초점을 맞춘다. 증강 분석 기능은 데이터 준비, 데이터 관리, 최신 분석, 비즈니스 프로세스 관리, 프로세스 마이닝 및 데이터 사이언스 플랫폼의 주요 기능으로 빠르게 발전할 전망이다.

3. 인공지능 주도 개발(AI-Driven Development)
그간 대부분의 AI 강화 솔루션을 만들기 위해 전문 데이터 과학자들이 애플리케이션 개발자와 협력해야만 했던 접근 방식에서 벗어나, 전문 개발자들이 서비스형 사전 정의 모델을 사용하여 단독으로 운영할 수 있는 모델로 시장이 빠르게 변화하고 있다.

이는 개발자에게 AI 알고리즘 및 모델 생태계는 물론, 모델 및 AI 역량을 솔루션에 통합하도록 설계된 개발 툴을 제공한다. 다양한 데이터 과학, 애플리케이션 개발, 테스트 기능을 자동화하기 위해 AI가 개발 프로세스 자체에 적용되면서, 또 다른 수준의 전문 애플리케이션 개발 기회가 발생한다. 2022년에 이르면 새로운 애플리케이션 개발 프로젝트 중 최소 40%가 해당 팀에 AI 공동개발자가 소속되어 있을 것으로 예상된다.

4. 디지털 트윈(Digital Twins)
디지털 트윈(Digital Twin)은 현실 세계에 존재하는 대상이나 시스템의 디지털 버전을 말한다. 가트너는 2020년까지 200억 개 이상의 커넥티드 센서 및 엔드포인트가 생성될 것으로 예상하며, 잠재적으로 수십억 개에 달하는 사물에 디지털 트윈이 존재할 것으로 내다봤다.

조직들은 처음에는 간단한 방식으로 디지털 트윈을 적용할 것이다. 시간이 지나면서 이들은 올바른 데이터를 수집 및 시각화하고, 올바른 분석과 규칙을 적용하며, 비즈니스 목표에 효과적으로 대응할 수 있는 역량을 향상시키면서 진화할 것이다.

5. 자율권을 가진 에지(Empowered Edge)
에지는 사람들이 사용하거나 우리 주변에 내장된 엔드포인트 디바이스를 지칭한다. 에지 컴퓨팅(Edge Computing)은 정보 처리, 콘텐츠 수집 및 전달이 엔드포인트와 인접한 곳에서 처리되는 컴퓨팅 토폴로지(topology)다. 에지 컴퓨팅은 트래픽 및 지연 시간을 줄이기 위해 트래픽과 프로세싱을 로컬에서 처리하려고 한다.

머지않아 에지는 IoT에 의해 주도되고, 필요에 의해 프로세싱은 중앙화 된 클라우드 서버가 아닌 끝 부분 가까이에서 유지될 것이다. 하지만 새로운 아키텍처를 만드는 것 대신, 클라우드 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅은 중앙 서버 뿐만 아니라 분산화 된 온프레미스 및 에지 디바이스 자체에서 중앙 서비스로서 관리되는 클라우드 서비스를 보완하는 모델로 진화할 것이다

6. 몰입 경험(Immersive Experience)
대화형 플랫폼은 사람들이 디지털 세상과 상호작용하는 방식을 변화시키고 있다. 가상현실(VR), 증강현실(AR) 및 혼합현실(MR)은 사람들이 디지털 세상을 인식하는 방식을 바꾸고 있다. 이러한 인식과 상호작용 모델의 통합된 변화는 미래 몰입형 사용자 경험을 이끌어 낸다.

데이비드 설리 부사장은 "시간이 지나면서 우리는 개별 디바이스와 단편적인 사용자 인터페이스(UI) 기술에서 벗어나, 다중 채널 및 다중 모드 경험으로 생각을 전환할 것이다. 다중 모드 경험은 기존의 컴퓨팅 디바이스, 웨어러블 기기, 자동차, 환경 센서와 가전제품을 포함한 수백개의 에지 디바이스를 아우르는 디지털 세상과 사람들을 연결시켜줄 것"이라고 말했다.

7. 블록체인(Blockchain)
블록체인(Blockchain)은 분산 원장(distributed ledger)의 한 종류로, 신뢰 구축, 투명성 제공, 비즈니스 생태계 간의 마찰 감소로 인한 잠재적 비용 절감, 거래 합의 시간 단축, 현금 흐름 개선 등을 통해 산업을 재구성할 것이다. 오늘날 신뢰는 은행, 어음교환소, 정부, 그리고 중앙당국 역할을 하는 기타 기관들에 구축되어 있고, "단일 버전의 진실"은 이들의 데이터베이스에 안전하게 저장된다. 이러한 중앙화 된 신뢰 모델은 거래에 지연 및 마찰 비용(커미션, 수수료 및 화폐의 시간가치)을 추가한다. 반면, 블록체인은 대안적 신뢰 모드를 제공하고 중재 거래에서 중앙당국의 필요성을 없앤다.

8. 스마트 공간(Smart Spaces)
스마트 공간은 인간과 기술 시스템이 더욱 개방되고, 연결되며, 조율되고, 지능적인 생태계에서 상호작용하는 물리적 혹은 디지털 환경을 말한다. 사람, 프로세스, 서비스 그리고 사물 등 여러 요소들은 스마트 공간에 모여 타겟 사용자 및 산업 시나리오를 겨냥한 보다 몰입적이고 상호적이며 자동화된 경험을 창출한다.

9. 디지털 윤리와 개인정보보호(Digital Ethics and Privacy)
디지털 윤리와 개인정보보호는 개인, 조직 및 정부 모두가 우려하는 부분이다. 사람들은 자신의 개인정보가 공공 및 민간부문에서 조직에 의해 어떻게 사용되는지에 대해 점점 더 우려하고 있고, 이러한 우려에 대해 적극적인 조치를 취하지 않는 조직들에 대한 반발도 증가하고 있다.

10. 양자 컴퓨팅(Quantum Computing)
양자 컴퓨팅(Quantum Computing, QC)은 정보를 양자 비트(큐비트) 요소로 나타내는 전자와 이온과 같은 아원자 입자의 양자 상태에서 작동하는 비고전적인 컴퓨팅의 한 유형이다. 양자 컴퓨터의 병렬 실행과 기하급수적인 확장성은 전통적인 접근 방식으로는 너무 복잡하거나 전통적인 알고리즘으로 해결책을 찾기에 시간이 매우 오래 걸리는 문제들을 해결하기에 탁월하다는 것을 의미한다.