ამაღელვებელი დროა - ახალი ტექნოლოგიები, განსაკუთრებით ხელოვნური ინტელექტის მიმართულებით, ბიზნეს მოდელებს და ციფრულ სამყაროს ისეთი სისწრაფით ცვლიან როგორც არასდროს.
ტექნოლოგიური გარემოს პროგნოზირებისას რამდენიმე მნიშვნელოვანი პატერნი შევნიშნეთ:
- კოდის გარეშე/მცირე კოდის მიმდინარეობამ გააგრძელა პროგრამული განვითარების დემოკრატიზაციის პროცესი.
- დიდ ტექნოლოგიურ კომპანიებში მომხდარმა შემცირებებმა დაუდეს საფუძველი დისკუსიებს სამუშაო ძალის ეფექტიანობის შესახებ
- ხელოვნურმა ინტელექტმა და მანქანების განვითარებამ გააგრძელა ზრდა.
დღეს ჩვენ ვნახავთ თუ რას უნდა ველოდოთ ტექნოლოგიური ტრენდებისგან მიმდინარე წელს. და დიახ, ყველა ხელოვნური ინტელექტის დომინაციაზე მიანიშნებს.
2024 წლის ტექნოლოგიური ტრენდები: საკვანძო საკითხები
-
ხელოვნური ინტელექტი სხვადასხვა ინდუსტრიაში კომერციულ მოვლენას წარმოადგენს და მოითხოვს ფრთხილ მიდგომას, რათა მოხდეს მისი ეთიკური გამოყენება.
-
ინსტრუმენტები, რომლებსაც ხელოვნური ინტელექტი ამოძრავებს ეხმარებიან კომპანიებს ოპტიმიზაციაში, იყვნენ ეფექტურები და ორგანიზებულები.
-
Platform Engineering კულტურულ ევოლუციაში შემდეგ ნაბიჯს წარმოადგენს და ქლაუდში არსებულ პროგრამებს კარგად გამართულობას უზრუნველყოფს.
-
კვლავ დიდი მნიშვნელობა ენიჭება შესრულებას: დეველოპერები ქმნიან უკეთესს და უკეთესს უსერვერო აპლიკაციებს ისეთი ხელსაწყოებით როგორიც WASM, Rust, ან Zig-ია.
-
კიბერ უსაფრთხოებაში ახალი გამოწვევებია, და დიახ, სწორად მიხვდით, ხელოვნური ინტელექტის შემოტევებს ვგულისხმობთ.
ხელოვნური ინტელექტის კომერციალიზაცია
უკვე რამდენიმე წელია, ხელოვნური ინტელექტი (AI) ყველაზე ამაღელვებელ ტექნოლოგიურ ტრენდს წარმოადგენს, რომელიც ადგილს სხვადასხვა ინდუსტრიაში იმკვიდრებდა. პროგრამები როგორიც OpenAI, Dall-E 3, ChatGPT 4, და Github-Copilot-ია გვანიშნებენ თუ რას უნდა ველოდოთ 2024 წელს.
შუძლია თუ არა ხელოვნურ ინტელექტს კიდევ უფრო ამაღელვებელი გახდეს? დიახ, შეუძლია. OpenAI (კომპანია, რომელიც ChatGPT-ის უკან დგას), უფროსმა, საჯაროდ მიგვანიშნა, რომ ხელოვნური ინტელექტის მიმართულებით მნიშვნელოვანი ძვრები მოხდება. ამ განცხადებიდან ცოტა ხანში კომპანიის ბორდმა გადაწყვიტა ალტმანი გაეთავისუფლებინა ხელმძღვანელი პოზიციიდან.
ეს ინფორმაცია ყველასათვის სიურპრიზი აღმოჩნდა, მათ შორის იმ ადამიანებისთვისაც ვინც OpenAI-ში მუშაობენ. გათავისუფლების მიზეზად ალტმანის „ კომუნიკაციაში არათანმიმდევრული გულწრფელობა“ დასახელდა.
გამოწვევები და შესაძლებლობები
ხელოვნურ ინტელექტის წიაღში აღმოცენებული ტექნოლოგია უაღრესად სწრაფად ვითარდება. ყოველდღიურად ჩვენ ვიგებთ ახალი პროგრამების და ტექნოლოგიური ინსტრუმენტების შესახებ, რომლებიც სხვადასხვა ტიპის სამუშაოს ამარტივებენ. მანამ სანამ ზოგიერთი ვარჯიშობს GPT-4-თვის საუკეთესო დავალებების მიცემაში, გუგლმა კონკურენტი პროგრამა გამოუშვა. გუგლს თუ დავუჯერებთ, ეს ალგორითმის მის წინა ვერსიას ყველა კომპონენტით სჯობია. Gemini AI, Google's უახლესი დიდი ენის მოდელი, შეიქმნა როგორც უფრო ძლიერი და მეტი შესაძლებლობების მქონე ერთეული. ის მრავალი მოდალურობის მიზნითაა შექმნილა და ოპერირებს შეუმჩნევლად ტექსტს, გამოსახულებების, ვიდეოს, აუდიოს და კოდს შორის.
ხელოვნური ინტელექტის დომინაციის ფონზე ჩვენ ვხედავთ შესაძლებლობებსაც და გამოწვევებსაც. ბიზნესს ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიების გამოყენება სათავისოდ შეუძლია, მაგალითად კონტენტის შექმნისთვის, პროდუქტების ინოვაციისთვის, მომხმარებელთან ურთიერთობის მიმართულებით, ბიზნესის ავტომატიზაციის და ეფექტურობის გაზრდის მიზნით.
თუმცა, განვითარებასთან ერთად დგება პასუხისმგებლობის საკითხი, ეთიკური საკითხები და პოტენციურად ბოროტი გამოყენება ის თემებია რომლებიც უნდა გათვალისწინებულ იქნას. ჩვენს ველით, რომ აქედან აღმოცენებული ტექნოლოგია კიდევ უფრო მეტად ინტეგრირდება ყოველდღიურ ბიზნესს პროცესებში.
განვითარება რომელსაც ხელოვნური ინტელექტი ამოძრავებს
ხელოვნური ინტელექტით დამუხტული განვითარება რევოლუციას ახდენს პროგრამული განვითარების პროცესში. ხელოვნური ინტელექტის მიერ განვითარებული ინსტრუმენტების მეშვეობით, დეველოპერებს შეუძლიათ.
-
დავალებების უფრო სწრაფად შესრულება
-
შეცდომების შემცირება
-
სამუშაო პროცესის დაჩქარება
-
პროდუქტიულობის გაზრდა
-
შექმნან უკეთესი პროგრამები
განვითარება ხელოვნური ინტელექტში აძლევს საშუალებას ბიზნესებს დახვეწონ აიტი ოპერაციები და დარჩნენ კონკურენტუნარიანები მზარდ ციფრულ გარემოში.
ხელოვნური ინტელექტით გაძლიერებული ინსტრუმენტები
ინსტრუმენტები რომლებსაც ხელოვნური ინტელექტი ავითარებს ცვლიან პროგრამულ განვითარებას სხვადასხვა დავალებების ავტომატიზაციით და ოპტიმიზაციით, მაგალითისათვის კოდის წერას კოდის დასრულებით, დოკუმენტაციის კვლევით, პრობლემების ანალიზით და ოპტიმიზაციით. ეს ინსტრუმენტები, დეველოპერებს უფრო ეფექტურად მუშაობის საშუალებას აძლევენ, შეასრულონ დავალებები უფრო სწრაფად და შექმნან მაღალი ხარისხის პროდუქტები.
გავლენა დეველოპერებზე
ხელოვნური ინტელექტით შექმნილი ინსტრუმენტები ცვლიან დეველოპერების როლს, მოითხოვენ მათგან მოახდინონ ადაპტირება და განავითარონ საკუთარი უნარები, რათა დარჩნენ საჭირო ინდუსტრიაში. ხელოვნური ინტელექტით გაფართოებული ინსტრუმენტების ფონზე, რომლებიც ავტომატიზაციას უკეთებენ მოსაწყენ დავალებებს და ქმნიან ჭკვიან კოდურ შეთავაზებები, დეველოპერებს შეუძლიათ კონცენტრირდნენ უფრო რთულ და შემოქმედებით დავალებებზე, რაც უფრო საინტერესო და პროდუქტიულ სამუშაო გამოცდილებას განაპირობებს.
თუმცა, ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო პროცესში ინტეგრირებას ასევე გამოწვევების შექმნა შეუძლია, მაგალითისათვის, არაადეკვატური შემოთავაზებები ხელოვნური ინტელექტის მხრიდან ან ხელოვნური ინტელექტის ექსპერტიზის დეფიციტი. მუდმივი სწავლის და ახალ ტექნოლოგიებთან ურთიერთობით, დეველოპერებს შეუძლიათ იყვნენ აქტუალურები და წინ წავიდნენ პროგრამული განვითარების მუდმივად ცვალებად გარემოში.
ისწავლე IT მხარდაჭერა, ქსელები და კიბერუსაფრთხოება 0-დან და დაეუფლე მსოფლიოში ყველაზე მაღალანაზღაურებად პროფესიებს საერთაშორისო აკადემიაში
მონაცემებზე დაფუძნებული: ჭკვიანური გადაწყვეტილებების მიღება
წინ წასული ხელოვნური ინტელექტის ტექნიკის გამოყენება დიდი და რთული ინფორმაციული მოცემულობებიდან მნიშვნელოვანი ინფორმაციის და ცოდნის მისაღებად კომპანიებისთვის მნიშვნელოვანი სტრატეგიულ დონეზე ხდება. სულ უფრო მეტი კომპანია ხვდება ხელოვნური ინტელექტის მნიშვნელობას და უჩნდება სურვილი ეს ტექნოლოგიები საკუთარ კომპანიებში დანერგოს. ინტუიციის და ხელოვნური ინტელექტით განპირობებული ანალიტიკის კომბინაციას აქვს დიდი პოტენციალი გამოადგეს კომპანიებს ცოდნის გაზრდის და უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღების მიმართულებით. იმის ფონზე რომ მომხმარებლებს შეუძლიათ ინფორმაციასთან უფრო ეფექტური ურთიერთობა, მასზე თვალის დევნა, იდენტიფიცირება, გააზრება და რაც ყველაზე მთავარია, მოქმედება.
ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) ინტეგრაცია და ავტომატიზებული ანალიტიკა მისცემს საშუალებას ადამიანებს ინტერაქციაში შევიდნენ ინფორმაციასთან.
-
ინფორმაციის ექსტრაქცია Zero-shot მეთოდით: დიდი ენის მოდელები (LLM) გვაძლევენ პერსონალური ინფორმაციის ექსტრაქციის საშუალებას იდენტიფიკაციით (როგორიცაა სახელი, SSN, ელექტრონული მისამართი, ტელეფონის ნომერი, დაბადების თარიღი) არასტრუქტურირებული ტექსტური ინფორმაციიდან სტრუქტურულ ფორმაში. ამის გამოყენება შესაძლოა ინფორმაციის უკეთესი ორგანიზებისთვის ორგანიზაციის შიგნით, მაგალითად იმეილის შემთხვევაში, ან სხვადასხვა დოკუმენტაციის ანონიმურობისთვის.
- ინვოისის ექსტრაქცია: ინფორმაციის ექსტრაქცია დოკუმენტებიდან, განსაკუთრებით ინვოისებიდან და ფორმებიდან, სიმბოლოების ოპტიკური ცნობა (OCR) + დიდი ენის მოდელების (LLM) კომბინაციით და უფრო მეტიც, OCR-ს გარეშეც კი.
როგორც წესი არსებობს სამი ქვედავალება რომლებიც ცალ-ცალკე შეიძლება იყოს გამოყენებული:
-
დოკუმენტის ფორმატის ანალიზი: დოკუმენტის გაყოფა ან სეგმენტირება თანმიმდევრულ ნაწილებად, მაგალითისათვის რამდენიმე ხაზიან მისამართებად, მრავალ აბზაციან პუნქტებად, ცხრილები ან ცხრილებში არსებულ ერთეულებად.
-
ინტერვალებით კლასიფიკაცია: ტექსტის სხვადასხვა ნაირსახეობებით იდენტიფიცირება - მისამართები, რაოდენობები, ტელეფონის ნომრები, კომპანიების სახელები, რიცხვები და ა.შ.
-
მიმართებითი ექსტრაქცია: ყველაზე მეტად დამაიმედებელი მომავალი მიდგომა zero-shot-ის სემანტიკური მიმართებას ექსტრაქციაა, რაც გვაძლევს საშუალებას ამოვიცნოთ დამოკიდებულება დოკუმენტში არსებულ ტექსტობრივ ინტერვალებს შორის რაც არ მოითხოვს დამატებით მუშაობას.
ინფორმაციაზე დაკვირვების შესაძლებლობა
ორგანიზაციებისთვის რთულია თვალი ადევნონ ინფორმაციის სანდოობას, სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ინფორმაციის მართვა და შენარჩუნება სრულად ახალი ხილია. ინფორმაციაზე დაკვირვება მათვის უფრო მარტივს ხდის ინფორმაციის მონიტორინგს, ხარისხის უზრუნველყოფას და ინფორმაციის ეფექტურობას. იმის გათვალისწინებით, რომ ორგანიზაციების 85% ეყრდნობა მოგროვებული ინფორმაციის შედეგად მიღებულ გადაწყვეტილებებს და ანალიზს, აუცილებელია ხელთ გქონდეთ სწორი ინფორმაცია.
პლატფორმული ინჟინერია
ეს ტრენდი არა ველოსიპედის გამოგონებას, არამედ კარგად ორგანიზებული გუნდის ჩამოყალიბებას გულისხმობს, ქლაუდ ინჟინრების გუნდის, რომელთა მართვა უფრო მეტი ეფექტურობის მომტანი იქნება დეველოპერი გუნდებისთვის. პლატფორმის გუნდების მუშაობის პრინციპი მათ ერთ შიდა პლატფორმის ქვეშ გაერთიანებას, რაც უზრუნველყოფს უწყვეტ სერვისს და მისცემს შესაძლებლობას მომხარებელს, განვითარების ოპერატორ ინჟინრებს და საიტის სანდოობის ინჟინრებს (SRE) გააგრძელონ თავისი საქმეები ჩვეულებრივ რიტმში.
სულ უფრო მეტი კომპანია ჩაერთვება პლატფორმული ინჟინერიის მოდელში რათა უზრუნველყონ ის ინფრასტრუქტურა და ინსტრუმენტები, რომლებიც საჭიროა აპლიკაციების განვითარებისათვის, განაწილებისათვის და მენეჯმენტისთვის ქლაუდ პლატფორმებზე. რაც ასევე მოიცავს:
-
შიდა დეველოპერი პლატფორმის (IDP) შექმნას და შენარჩუნებას
-
უწყვეტი ინტეგრაციის და უწყვეტი მიწოდების (CI/CD) არხების ფორმულირებას
-
თვითმომსახურების შესაძლებლობის განვითარებას
-
საინჟინრო პლატფორმის შენარჩუნებას
პლატფორმის ინჟინრები ქლაუდ პლატფორმის უწყვეტი ფუნქციონირების შენარჩუნებით, შეასრულებენ მნიშვნელოვან როლს ციფრული ბიზნესების ეფექტურ და უსაფრთხო მუშაობაში.
დამატებით, დეველოპმენტ ოპერატორები და პლატფორმის გუნდები ნერგავენ ხელოვნური ინტელექტით უზრუნველყოფილ ავტომატიზებულ მიდგომებს, რათა მიმართონ დავალებები ინფრასტრუქტურის და პროგრამების შესაქმნელად, უზრუნველსაყოფად, სამენეჯმენტოდ და დასატესტად. ასეთი ახალი მიდგომა არა მხოლოდ აჩქარებს პროექტების დასრულებას ნაკლები შეცდომით, არამედ, ასევე განსაზღვრავს პროდუქტის ხარისხს.
მანქანების განვითარების ოპერაციები (MLOps): ხელოვნური ინტელექტის და მანქანების განვითარების მომავალი
მანქანების განვითარების ოპერაციები(MLOps) წარმოადგენენ მანქანის განვითარების მოდელების განვითარების და ავტომატიზაციის, მონიტორინგის და მართვის პარადიგმას. მანქანების განვითარების ოპერაციების (MLOps) დანერგვა აძლევს ორგანიზაციებს საშუალებას ეფექტურად აწარმოონ და მართონ ხელოვნური ინტელექტის და მანქანების განვითარების საშუალებები, ამ ინოვაციური ტექნოლოგიების გამოყენებით, რაც აძლევთ საშუალებას განაახლონ და გაუმჯობესონ ბიზნეს პროცესები.
მდგრადი ტექნოლოგია და მისი გავლენა
მდგრადი ტექნოლოგია-ამომავალი ტრენდი, ხაზს უსვამს ეკო-მეგობრული გადაწყვეტების განვითარებასა და იმპლემენტაციას, რაც მიმართულია გარემოზე მავნე ზეგავლენის მინიმალიზაციისკენ და მდგრადი ზრდის მხარდაჭერისკენ. კლიმატის ცვლილებასთან დაკავშირებული მზარდი ყურადღების და რესურსს მენეჯმენტის ფონზე, მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმის ანგარიში გამოყოფს ზოგიერთ ტექნოლოგიას, რომლებსაც დიდი, გლობალური გავლენა ექნება მომავალ სამ თუ ხუთ წელიწადში.
ქლაუდის მდგრადობა
გასულ წლებში ქლაუდების ყველა ტოპ პროვაიდერმა გაგვაცნო ინსტრუმენტები და საშუალებები, რათა გამოგვეთვალა კონკრეტული ქლაუდის ინფრასტრუქტურის გავლენა CO2-ის თვალსაზრისით და შეგვერჩია ის რეგიონები რომლებიც CO2-ის დაბალი მაჩვენებლით გამოირჩევიან. ეს მიდგომა განაგრძობს განვითარებას. მაიკროსოფტის ქლაუდი მდგრადობისთვის (Microsoft Cloud for Sustainability) აერთიანებს არა ერთ გარემოსდაცვით, სოციალურ და მართვის (Environmental, social, and corporate governance) შესაძლებლობებს. ორგანიზაციებს ეძლევათ საშუალება უკეთ ადევნონ და მართონ საკუთარი კვალი გარემოზე.
კვანტური გამოთვლის ტექნოლოგია
კვანტური გამოთვლა არის მოწინავე ტექნოლოგია რომელსაც აქვს პოტენციალი მოახდინოს რევოლუცია ტრადიციულ გამოთვლაში უდიდესი გამოთვლითი სიმძლავრის და სიჩქარის დანერგვით. კვანტური მექანიკის, კვანტური კომპიუტერების გამოყენებით შესაძლებელი გახდება ამოვხსნათ ისეთი კომპლექსური პრობლემები და გავაკეთოთ ისეთი გამოთვლები რისი გაკეთებაც კლასიკური კომპიუტერებისთვის შეუძლებელი იყო. კვანტური გამოთვლის მუდმივი განვითარება განსაზღვრავს ტექნოლოგიის მომავალს მათ გამოყენების და შედეგების ფონზე,
კვანტური გამოთვლების შესაძლებლობები
კვანტური გამოთვლის შესაძლებლობები მოიაზრებენ რთული ოპტიმიზაციური პრობლემების გადაწყვეტას, კვანტური სისტემების სიმულაციებს და კრიპტოგრაფიის განვითარებას. კვანტური მექანიკის უნიკალური შესაძლებლობების გამოყენებით კვანტურ კომპიუტერებს შეუძლიათ ერთდროულად იმუშავონ მრავალ ამოცანაზე და იპოვონ ოპტიმალური გადაწყვეტილება უფრო ეფექტურად ვიდრე ამას კლასიკური კომპიუტერები აკეთებენ.
ინდუსტრიული გამოყენება
ფინანსურ, ჯანდაცვის და ლოჯისტიკურ ინდუსტრიებს შეუძლიათ სარგებელი მიიღონ კვანტური გამოთვლებისგან. თუმცა, რჩევა გამოწვევები კომპიუტერული ნაწილების განვითარების მხრივ. IBM გეგმავს გამოუშვას ახალი ჩიპი, Condor, რომელიც ჯერ კიდევ 2023 წელს 1121 კუბიტის სიმძლავრე ჰქონდა, მაშინ როდესაც 2021 წელს ჩვენ ვნახეთ პირველი სისტემები, 100 კუბიტის სიმძლავრით.
კვლევაში და განვითარებაში საკმარისი ინვესტირებით კვანტურ გამოთვლას შეუძლია შეცვალოს ინფორმაციის დამუშავების და ანალიზის მიდგომა, რაც შექმნის ინოვაციას და ახალ შესაძლებლობებს ბიზნესებისათვის და პროფესიონალებისთვის.
კიბერ უსაფრთხოება ციფრულ ეპოქაში
კიბერ უსაფრთხოება სულ უფრო მნიშვნელოვანი ხდება იმ ახალი გამოწვევების ფონზე რომლებიც ყოველწლიურად ჩნდება. ციფრული ტექნოლოგიის გამოყენების და ინფორმაციის მოცულობის ზრდასთან ერთად ბიზნესებმა და პროფესიონალებმა უნდა შეინარჩუნონ სიფხიზლე და იყვნენ პროაქტიულები კიბერ უსაფრთხოების რისკებთან მიმართებაში.
ახალი გამოწვევები და მათი გადაწყვეტა
კიბერ უსაფრთხოების ახალი რისკები მოიცავენ ხელოვნური ინტელექტიდან წამოსულ შეტევებს, პირადი ინფორმაციის გაჟონვას და პერსონაციას. დიპ ფეიკებს აქვთ უნარი შექმნან ყალბი ვიდეოები ან ნებისმიერი ადამიანის ხმა და ასეთი გზით შექმნან ახალი შეტევების ვექტორი. ხელოვნური ინტელექტის სხვადასხვა ინსტრუმენტი ძალიან შთამბეჭდავია, თუმცა ხანდახან არ არის ცხადი თუ რა მოუვა მიწოდებულ ინფორმაციას. კომპანიებმა შესაძლოა დაიწყონ კერძო გადაწყვეტების ან კორპორატიული პაკეტების შემოთავაზება, დამატებითი დაცვის შესაძლებლობებით.
ტექნოლოგიური ტრენდების შეჯამება
გასულმა წელიწადმა მოგვიტანა უამრავი ინოვაცია ხელოვნური ინტელექტის მხრივ და ჩვენი მოლოდინია რომ ეს ტრენდი მიმდინარე და მომავალ წელსაც გაგრძელდება.
დაეუფლე აქტუალურ პროფესიებს - შემოგვიერთდით სტეპერების დიდ ოჯახში!
IT Academy Step ლიდერი IT სფეროში, ახლა უკვე 100+ ფილიალით!
+995 577 538 549 ქ.თელავი, ნადიკვრის#23
+995 (32) 215-55-51 ქ.თბილისი, ყაზბეგის34/34ბ
გამოიწერეთ ჩვენი გვერდი სოციალურ ქსელებში