10 прогнозов Gartner до 2030 года: физический AI на рабочем месте, одноразовые приложения, кибератаки ради истощения бюджета, отделы по расчетам бизнес-эффектов от AI
Аналитическая компания Gartner представила стратегические прогнозы на 2027 год и на перспективу до 2030 года. Они касаются распространения роботов, появления рисков, последствия которых пока трудно предсказать, а также соотношения затрат на AI и ценности технологии:
1️⃣ Рои AI-агентов перегрузят госуслуги
К концу 2030 года люди, компании и государства создадут более 10 млрд AI-агентов. Они смогут самостоятельно находить доступные государственные услуги, проверять право на них и подавать заявки. В итоге число обращений и операций резко увеличится. Государственным системам придется масштабировать инфраструктуру и усилить верификацию, различные проверки и меры ответственности
2️⃣ Физический AI станет главным помощником для рядовых сотрудников
К 2030 году 80% рядовых сотрудников международных компаний будут получать помощь от систем физического AI. Речь идет о роботах, дронах, автономном транспорте и т. п. Они возьмут на себя часть повторяющихся и опасных операций и станут постоянным элементом рабочих процессов. Аналитики рекомендуют бизнесу инвестировать в навыки эффективного управления физическим AI
3️⃣ Появится новый класс киберугроз, цель которых — истощить бюджет компании
К 2030 году 80% организаций с публичными AI-сервисами столкнутся с такими кибератаками. Злоумышленники будут намеренно генерировать большое число обращений к сервисам компании, которые используют AI-модели. Эти обращения увеличат операционные расходы компании на токены и вычисления. Gartner рекомендует сделать стоимость токенов индикатором кибербезопасности, внедрить средства контроля и мониторинга своих AI-сервисов с фокусом на затраты
4️⃣ Одноразовые приложения изменят жизненный цикл ПО
К 2029 году 80% новых приложений будут изначально создаваться как одноразовые — рассчитанные менее чем на год использования. AI резко упрощает разработку, поэтому сотрудники смогут быстро создавать программы под конкретный проект или временную задачу и затем отказываться от них. Это одновременно усложнит контроль безопасности, данных и корпоративных записей. Gartner советует компаниям создать автоматизированные реестры для мониторинга приложений, создаваемых сотрудниками
5️⃣ Крупные корпорации сами станут поставщиками электроэнергии
К 2030 году стоимость энергетических активов, принадлежащих предприятиям, может достичь $10 трлн. Рост AI и дата-центров заставит крупнейшие компании инвестировать в собственную генерацию и системы хранения энергии, а избыток мощности они смогут продавать в сеть или другим ЦОДам. В итоге компании из списка Forbes Global 2000 станут неожиданными игроками на энергетическом рынке. Gartner рекомендует предприятиям создавать платформы управления энергией и участия в новых энергетических рынках
6️⃣ Страховые компании возьмут на себя роль регуляторов в сфере AI
К 2030 году именно страховщики станут главными драйверами в создании стандартов управления AI. Чтобы получить страхование ответственности по приемлемой цене, компаниям придется доказывать наличие реальных технических механизмов контроля AI в дополнение к внутренним политикам и регламентам. В итоге страховщики будут поощрять усиление надзора за AI. Gartner рекомендует уже сейчас внедрять средства контроля AI в реальных условиях
7️⃣ К 2029 году стратегия быстрого последователя начнет терять эффективность
AI изменит привычную конкурентную модель, при которой компания может не быть первой на рынке, но быстро копировать удачные решения лидеров. Высокую скорость инноваций обеспечат модульные AI-продукты. Благодаря им к 2029 году 25% компаний рейтинга Fortune Global 500 будут настолько быстро обновлять продукты, что последователи не будут успевать копировать инновации
8️⃣ Оценка рентабельности AI потребует выделенных подразделений
К 2029 году 60% организаций, внедряющих AI, создадут специальные подразделения, ответственные за сопоставление расходов на AI с реальным бизнес-эффектом. AI-агенты способны выполнять длинные последовательности действий и обращаться к моделям множество раз в рамках одной задачи. Поэтому затраты могут расти непредсказуемо, а компаниям придется считать цену конкретных AI-задач и их вклад в прибыль
9️⃣ Расходы на AI будут контролировать в реальном времени
Сегодня контроль расходов на AI строится ретроспективно: сначала AI-токены используются, затем компания получает данные о потреблении и анализирует, почему расходы оказались выше или ниже ожидаемого уровня. К 2028 году 60% компаний Fortune Global 500 внедрят финансовые механизмы контроля AI FinOps на этапе логического вывода. Такие системы смогут отслеживать потребление токенов и оптимизировать его прямо во время выполнения AI-задачи
🔟 IT-директора станут хранителями доказательств действий AI
По мере роста автономности AI бизнесу потребуется сохранять данные о том, что именно сделала система, какие решения приняла и можно ли восстановить цепочку ее действий. К 2030 году 80% компаний Fortune Global 500 формально закрепят за IT- и AI-директорами роль Evidence Custodian — ответственного за доказательства, которые позволяют установить, что именно делали AI-системы. Компаниям также придется
четко определить, кто несет ответственность за действия AI
clc.to/Se4Qxg
Аналитическая компания Gartner представила стратегические прогнозы на 2027 год и на перспективу до 2030 года. Они касаются распространения роботов, появления рисков, последствия которых пока трудно предсказать, а также соотношения затрат на AI и ценности технологии:
1️⃣ Рои AI-агентов перегрузят госуслуги
К концу 2030 года люди, компании и государства создадут более 10 млрд AI-агентов. Они смогут самостоятельно находить доступные государственные услуги, проверять право на них и подавать заявки. В итоге число обращений и операций резко увеличится. Государственным системам придется масштабировать инфраструктуру и усилить верификацию, различные проверки и меры ответственности
2️⃣ Физический AI станет главным помощником для рядовых сотрудников
К 2030 году 80% рядовых сотрудников международных компаний будут получать помощь от систем физического AI. Речь идет о роботах, дронах, автономном транспорте и т. п. Они возьмут на себя часть повторяющихся и опасных операций и станут постоянным элементом рабочих процессов. Аналитики рекомендуют бизнесу инвестировать в навыки эффективного управления физическим AI
3️⃣ Появится новый класс киберугроз, цель которых — истощить бюджет компании
К 2030 году 80% организаций с публичными AI-сервисами столкнутся с такими кибератаками. Злоумышленники будут намеренно генерировать большое число обращений к сервисам компании, которые используют AI-модели. Эти обращения увеличат операционные расходы компании на токены и вычисления. Gartner рекомендует сделать стоимость токенов индикатором кибербезопасности, внедрить средства контроля и мониторинга своих AI-сервисов с фокусом на затраты
4️⃣ Одноразовые приложения изменят жизненный цикл ПО
К 2029 году 80% новых приложений будут изначально создаваться как одноразовые — рассчитанные менее чем на год использования. AI резко упрощает разработку, поэтому сотрудники смогут быстро создавать программы под конкретный проект или временную задачу и затем отказываться от них. Это одновременно усложнит контроль безопасности, данных и корпоративных записей. Gartner советует компаниям создать автоматизированные реестры для мониторинга приложений, создаваемых сотрудниками
5️⃣ Крупные корпорации сами станут поставщиками электроэнергии
К 2030 году стоимость энергетических активов, принадлежащих предприятиям, может достичь $10 трлн. Рост AI и дата-центров заставит крупнейшие компании инвестировать в собственную генерацию и системы хранения энергии, а избыток мощности они смогут продавать в сеть или другим ЦОДам. В итоге компании из списка Forbes Global 2000 станут неожиданными игроками на энергетическом рынке. Gartner рекомендует предприятиям создавать платформы управления энергией и участия в новых энергетических рынках
6️⃣ Страховые компании возьмут на себя роль регуляторов в сфере AI
К 2030 году именно страховщики станут главными драйверами в создании стандартов управления AI. Чтобы получить страхование ответственности по приемлемой цене, компаниям придется доказывать наличие реальных технических механизмов контроля AI в дополнение к внутренним политикам и регламентам. В итоге страховщики будут поощрять усиление надзора за AI. Gartner рекомендует уже сейчас внедрять средства контроля AI в реальных условиях
7️⃣ К 2029 году стратегия быстрого последователя начнет терять эффективность
AI изменит привычную конкурентную модель, при которой компания может не быть первой на рынке, но быстро копировать удачные решения лидеров. Высокую скорость инноваций обеспечат модульные AI-продукты. Благодаря им к 2029 году 25% компаний рейтинга Fortune Global 500 будут настолько быстро обновлять продукты, что последователи не будут успевать копировать инновации
8️⃣ Оценка рентабельности AI потребует выделенных подразделений
К 2029 году 60% организаций, внедряющих AI, создадут специальные подразделения, ответственные за сопоставление расходов на AI с реальным бизнес-эффектом. AI-агенты способны выполнять длинные последовательности действий и обращаться к моделям множество раз в рамках одной задачи. Поэтому затраты могут расти непредсказуемо, а компаниям придется считать цену конкретных AI-задач и их вклад в прибыль
9️⃣ Расходы на AI будут контролировать в реальном времени
Сегодня контроль расходов на AI строится ретроспективно: сначала AI-токены используются, затем компания получает данные о потреблении и анализирует, почему расходы оказались выше или ниже ожидаемого уровня. К 2028 году 60% компаний Fortune Global 500 внедрят финансовые механизмы контроля AI FinOps на этапе логического вывода. Такие системы смогут отслеживать потребление токенов и оптимизировать его прямо во время выполнения AI-задачи
🔟 IT-директора станут хранителями доказательств действий AI
По мере роста автономности AI бизнесу потребуется сохранять данные о том, что именно сделала система, какие решения приняла и можно ли восстановить цепочку ее действий. К 2030 году 80% компаний Fortune Global 500 формально закрепят за IT- и AI-директорами роль Evidence Custodian — ответственного за доказательства, которые позволяют установить, что именно делали AI-системы. Компаниям также придется
четко определить, кто несет ответственность за действия AI
clc.to/Se4Qxg