ИТ будущего — под разным углом зрения

Александр Беленький

Прогнозы на линейной диаграмме

Двумерная диаграмма — цикл ажиотажа Gartner

Многомерные метродиаграммы

Человечество всегда интересовалось будущим. Что будет завтра? Какими технологиями и устройствами люди будут пользоваться через год, два, десять лет, в следующем столетии? Все эти вопросы занимают руководителей технологических компаний, ученых-футурологов, венчурных капиталистов и, смею предположить, всех остальных тоже. На тему будущего ИТ написаны сотни статей и миллионы постов. Неизбежно возникает желание представить все тенденции и прогнозы одновременно, что, конечно, возможно только в виде схемы, графика или рисунка.

Первое, что приходит в голову, — это расположить прогнозируемые события на числовой прямой в виде ленты времени и оценить преемственность. Второй вариант — это двумерная диаграмма — лента времени, привязанная к некому общему количественному показателю для всех событий. Этот подход, например, использует в своих диаграммах аналитическая компания Gartner. Третий способ из тех, что мы рассмотрим в данной статье, — это метро­диаграммы, в которых присутствует n-ное количество временных шкал, каждая из которых относится к некому типу новаций, причем эти ленты могут перекрещиваться в узловых точках, чтобы продемонстрировать пересечение технологических трендов в разных тематических лентах. Что же прогнозируют аналитики — авторы описанных схем? Об этом мы и расскажем в данной статье. В известном смысле она является продолжением разговора об эволюции ИТ, начатого в статье «Конвергенция ИТ-, телеком­ и медиатехнологий на фоне дивергенции», опубликованной в КомпьютерПресс № 6’2011.

Прогнозы на линейной диаграмме

Лент времени с отображением ключевых событий в области ИТ в прошлом и прогнозами на будущее довольно много. Обычно это горизонтальные шкалы, на которых помечены ключевые события (рис. 1).

Рис. 1. Лента времени с отображением ключевых событий в области ИТ
(источник: http://www.nowandnext.com/PDF/TimeLineweb_ver2.pdf)

Либо ось времени направлена сверху вниз, а события разделены на тематические группы, как, например, на ресурсе Predicting the Future of Computing («Предсказание будущего компьютинга») от NewYork Times, где прогнозы новаций разделены на группы «Компьютинг», «Искусственный интеллект», «Быт и транспорт» и «Коммуникации» (рис. 2 и табл. 1).

Рис. 2. Ресурс Predicting the Future of Computing

В отличие от готовых диаграмм типа показанной на рис. 1, ресурс NewYork Times интересен как динамичный ресурс, построенный по принципу краудсорсинга. При каждом посещении ресурса прогнозная лента представляется в обновленном варианте. Анонс на сайте NewYork Times начинается фразой: «Поскольку не изобретен суперкомпьютер, который предсказывал бы будущее, мы просим вас о помощи…» Всем посетителям сайта предлагается уточнить текущий прогноз, переместив на числовой прямой то или иное событие, связанное с компьютерными технологиями, на предложенное количество лет вперед или назад. Таким образом формируется лента времени, где события в будущем расположены на основе коллективного мнения.

Авторы ресурса придумали идеальный вариант предсказания. Они не высказывают прямо своего мнения относительно вероятности какого-либо изобретения в том или ином году, но фиксируют коллективное мнение, а также обращают внимание на то, какие изобретения вызывают наибольший интерес, что следует из количества перемещений их на шкале времени.

Ресурс построен по принципу инкубатора идей и уточняемой на основе коллективного мнения ленты времени. Одни его посетители делают прогнозы, а другие ведут голосование — оценивают, насколько интересны эти предсказания, чтобы выложить их на ленту времени, где в результате голосования уточняется их позиция на временной шкале. Таким образом, «толпа» участвует как в выборе наиболее важных событий, так и в определении даты их вероятного наступления.

Как видно из рис. 3, наибольший интерес, если судить по количеству голосований по уточнению даты, приходится на такие события, как «резервное копирование человеческой памяти», «протезы с интерфейсом “мозг — компьютер”» и «интернет-романы».

Рис. 3. Количество уточнений прогноза участниками голосования

Метод краудсорсинга в прогнозировании, конечно, прогрессивная технология, поскольку она может привлечь большое число участников, однако важным вопросом остается качество аудитории голосующих. Кто это — специалисты­футурологи, инвесторы в области ИТ, ученые, заинтересованные данной проблемой, или обычные обыватели?

Двумерная диаграмма — цикл ажиотажа Gartner

В отличие от предыдущего ресурса, прогнозы Gartner делают профессиональные аналитики. Прогнозы представляются на шкале и определяются не голосованием, а мнением профильного специалиста. При этом по горизонтальной шкале отложено не время, а уровень зрелости технологии. Поэтому события, которые раньше выйдут на рынок, расположены не левее, как на шкале времени (см. рис. 1), а, наоборот, правее (рис. 4, табл. 2 и табл. 2 (окончание)).

Рис. 4. Цикл ажиотажа Gartner

У кривой, изображенной на рис. 4, пять участков — каждая технология в процессе своего развития проходит пять стадий, соответствующих определенной области графика. Рассмотрим особенности каждого из этих периодов.

Запуск технологии (Technology Trigger) — область концептуальных технологий, обладающих, по мнению аналитиков и разработчиков, наиболее высоким потенциалом. Их ценность, как правило, не вызывает сомнений, но они являются еще недостаточно зрелыми для привлечения больших инвестиций и внедрения в коммерческих продуктах.

Пик завышенных ожиданий (Peak of Inflated Expectations) — на этой стадии начинается массированная пропаганда преимуществ новой технологии в СМИ, привлекающая внимание общественности, а также потенциальных инвесторов и производителей. Подобные информационные кампании часто чрезмерно превозносят технологию.

Впадина разочарований (Trough of Disillusionment) — после периода раскрутки энтузиазм сходит на нет, разрекламированное решение теряет свою привлекательность. На этой стадии формируется негативное отношение к технологии, которая, с одной стороны, уже утратила статус новинки, а с другой — еще не продемонстрировала инвесторам и потенциальным пользователям свои убедительные преимущества. В процессе тестирования первых прототипов выявляется ряд существенных недостатков, которые отпугивают заинтересованных производителей.

Подъем осведомленности (Slope of Enlightenment) — разработчики устраняют выявленные недостатки, оптимизируют технологический процесс с учетом требований серийного производства. Начинается внедрение технологии в коммерческих продуктах. По мере роста количества пользователей и примеров успешной реализации данного решения наступает признание — сначала в среде специалистов, а затем и общественности.

Плато продуктивности (Plateau of Productivity) — на этой стадии технология выходит на промышленный уровень и становится стабильно прибыльной, универсальной, общепризнанной и широко применяемой.

Интересно отметить, что как минимум пять из 42 технологий, представленных на рис. 4, относятся к разряду «облачных»: Cloud Computing, Cloud/Web Platforms, Hosted Virtual Desktops, Big Data & Extreme Information Processing and Management и Private Cloud Computing.

Десять технологий — к разработке интерфейсов «машина — машина» и «машина — человек»: расширение человеческих возможностей, интерфейс «мозг — компьютер», мобильные роботы, средства поддержки ответов на вопросы на естественных языках, Интернет вещи, дополненная реальность, виртуальные помощники, распознавание жестов, М2M-сервисы, распознавание речи.

На кривой цикла ажиотажа 40% технологий отмечены впервые, в то время как 60% были упомянуты в предыдущих отчетах Gartner. Аналогичная статистика начиная с 2004 года представлена в табл. 3.

Многомерные метродиаграммы

Футуролог-аналитик Росс Доусон (Ross Dawson) предлагает наиболее сложный, комплексный вариант схемы — метродиаграмму (рис. 5). Хотелось бы отметить не столько качество прогнозов, представленных на диаграмме, сколько полноту и комплексность подхода к описанию картины. Впрочем, излишняя подробность карты делает ее менее читабельной, особенно с экрана. На ней есть несколько временных шкал, на которых представлены те или иные события будущего (общество и культура, геополитика, энергия и материалы, наука и технологии, транспорт, финансовые сервисы и т.д. — всего 16 лент). Причем на каждой кривой могут присутствовать ИТ-технологии. Например, на кривой «финансы» отражены такие технологии, как онлайновые платежи, электронные кошельки, микроплатежи и пр.

Рис. 5. Метродиаграмма «Тренды и технологии 2010+» (а);
фрагмент в увеличенном масштабе (б)

Для того чтобы лучше понять часть диаграммы, представленную на рис. 5а, обратимся к более ранней (и менее сложной) версии карты — рис. 6.

Рис. 6. Метродиаграмма «Тренды и технологии 2008+»
(источник: http://www.nowandnext.com/PDF/trend_blend_2008_map.pdf)

Карта на рис. 5 также разделена на временные зоны, которых всего пять. В центре располагается зона 2010-2015 годов. Здесь показан целый ряд технологий, которые на диаграмме Gartner выходят на плато продуктивности. Следующая зона — 2015-2020 годы. По мнению автора диаграммы, в этот период выйдут из употребления CD-диски, а в Интернете получит распространение традиция проведения «онлайновых похорон». Следующая зона — 2020-2025 годы, когда, по прогнозам автора диаграммы, появятся «двери с функцией распознавания лица, а также искусственные глаза» (в табл. 2 эта технология описана в разделе «Интерфейс “мозг — компьютер”»). Следующая область — 2025-2035 годы, когда, по мнению автора, получат распространение онлайновые суды. Последняя область — 2035-2050 годы, к которой отнесены, например, такие события, как появление Интернета с воздействием на все органы чувств и эпидемия психических расстройств, связанных с бесконтрольным применением цифровых устройств.

Если прогнозы, особенно долгосрочные, могут вызывать неоднозначное отношение, то попытка графической привязки ИТ-новаций к глобальным трендам, сделанная в диаграмме на рис. 5, — это, несомненно, интересное решение. В центре диаграммы на рис. 5 отмечено несколько мегатрендов (глобализация, цифровизация, старение, изменение климата и загрязнение окружающей среды, привычка жить в долг, состояние тревоги и т.д.); размер круга показывает значимость тренда. Те или иные события и новации привязаны к трендам. Нетрудно проследить логику автора диаграммы: например, изменение климата и загрязнение окружающей среды стимулируют исследования и создание новаций в области Green IT, формирование ИТ-инфраструктур с меньшими затратами на потребление энергии, снижение показателей тепловыделения, оптимизацию выбросов. Тенденция появления электронных книг может рассматриваться в том же ряду, поскольку переход к электронным книгам снижает уровень потребления бумаги и соответственно предотвращает вырубку лесов.

Другой мегатренд — старение — может рассматриваться в двух аспектах. С одной стороны, это деградация возможностей человека, которая требует наличия роботизированных помощников, устройств усиления зрения и слуха и пр. С другой стороны, это старение нации, формирование общества, где меньшее число трудоспособных граждан должно обеспечивать стариков. Это мощный тренд, который стимулирует развитие новых технологий.

Если обратиться к рис. 7, приведенному в работе профессора С.П. Капицы, то нетрудно увидеть, что кривая возрастной группы «моложе 14 лет» резко падает в период 2000-2050 годов, то есть в развитых странах в это время невозможно будет обучать на программистов и системных администраторов то же количество абитуриентов, что и сегодня. А если посмотреть на рис. 8, то ясно, что спрос на сотрудников, необходимых для управления и администрирования растущего серверного парка, резко возрастает. Отсюда следует простой вывод: без смены парадигмы предоставления ИТ мы просто не сможем обеспечить ИТ-запросы и «облачные» сервисы предоставления ИТ — это как раз ответ на подобные вызовы.

Рис. 7. Старение населения мира при демографической революции:
1 — возрастная группа моложе 14 лет; 2 — старше 65 лет;
3 — старше 80 лет (данные ООН). А — распределение возрастных групп
в развивающихся странах; В — в развитых странах в 2000 году
(источник: Капица С.П. Общая теория роста человечества.
Как рос и куда идет мир человека. М., 2009)

Рис. 8. Динамика затрат на ИТ-инфраструктуру

При переходе на крупные дата-центры, объединяющие тысячи однотипных серверов в «облако», потребуется меньшее количество администраторов на единицу ИТ-инфраструктуры.

***

Как видите, графическая интерпретация немало значит для удобства анализа прогнозной информации. Надеемся, что представленные схемы помогут читателям сформировать целостную картину перспективы развития новых технологий в области ИТ, а аналитикам подскажут новые идеи использования визуализации в анализе технологических трендов.

КомпьютерПресс 05'2012