10 xu hướng công nghệ chiến lược hàng đầu nào sẽ tạo ra bước đột phá cũng như cơ hội đáng kể trong vòng 5 đến 10 năm tới. Các xu hướng này được cấu trúc xoay quanh ý tưởng “không gian thông minh lấy con người làm trung tâm”. 

1. Siêu tự động hóa (Hyperautomation)

null                                     

Tự động hóa dùng công nghệ để thực hiện một cách tự động các tác vụ thay thế các thao tác của con người.

Siêu tự động hóa liên quan đến việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến, bao gồm trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), để tự động hóa các quy trình và tăng cường khả năng của con người. Siêu tự động hóa không chỉ là về phương diện các công cụ được tự động hóa mà còn đề cập đến mức độ phức tạp của tự động hóa (ví dụ như: khám phá, phân tích, thiết kế, tự động hóa, đo lường, giám sát, đánh giá lại...).

Siêu tự động hóa là sự kết hợp của một tập hợp các công cụ, bao gồm tự động hóa quá trình robot (RPA), phần mềm quản lý doanh nghiệp thông minh (iBPMS) và AI, với mục tiêu đưa ra quyết định ngày càng dựa trên AI.

Siêu tự động vẫn thường dẫn đến việc tạo ra một bản sao số của tổ chức (DTO), cho phép các tổ chức trực quan hóa cách thức các chức năng, quy trình và chỉ số hiệu suất chính tác động đến các giá trị được tạo ra như thế nào. Vì vậy, DTO đã trở thành một phần không thể thiếu của quá trình siêu tự động hóa, cung cấp thông tin liên tục theo thời gian thực về tổ chức và thúc đẩy các cơ hội kinh doanh quan trọng.

2. Đa trải nghiệm (Multiexperience)

Đa trải nghiệm thay thế “con người hiểu biết về công nghệ” bằng “công nghệ hiểu biết về con người”. Ý tưởng truyền thống trong xu hướng này là một máy tính được phát triển từ một điểm tương tác duy nhất, bao gồm các giao diện nhiều giác quan và nhiều điểm tiếp xúc như thiết bị đeo hay cảm biến máy tính tiên tiến. Trong tương lai, xu hướng này có thể sẽ trở thành “trải nghiệm hoàn cảnh”, nhưng hiện tại đa trải nghiệm vẫn đang tập trung vào trải nghiệm nhập vai sử dụng công nghệ tương tác thực tế (AR), thực tế ảo (VR), thực tế hỗn hợp, giao diện giao tiếp giữa người vận hành, máy móc đa kênh và công nghệ cảm biến. Sự kết hợp của các công nghệ này có thể được sử dụng cho một lớp công nghệ tương tác thực tế đơn giản hoặc trải nghiệm thực tế ảo nhập vai hoàn toàn.

null


3. Dân chủ hóa (Domocratization)

Dân chủ hóa trong công nghệ có nghĩa là giúp người dùng dễ dàng thao tác kỹ thuật hoặc thực hiện quy trình kinh doanh mà không cần chi phí đào tạo mở rộng. Dân chủ hóa trong công nghệ bao gồm bốn lĩnh vực chính: phát triển ứng dụng, dữ liệu và phân tích, thiết kế và kiến thức – và thường được gọi là “quyền truy cập của công dân”, điều này sẽ dẫn đến sự gia tăng các nhà khoa học dữ liệu công dân, lập trình viên công dân,…

4. Tăng cường khả năng của con người (Human Augmentation)

Xu hướng này hướng đến ứng dụng công nghệ để tăng cường khả năng về nhận thức và thể chất của con người.

Tăng cường về mặt thể chất là thay đổi khả năng về thể chất vốn có của con người bằng cách cấy ghép công nghệ bên trong hoặc gắn thiết bị công nghệ trên cơ thể. Ví dụ, ngành công nghiệp tự động hoặc khai thác khoáng sản sử dụng các thiết bị đeo để cải thiện an toàn cho công nhân. Trong các ngành công nghiệp khác, ví dụ như bán lẻ và du lịch, các thiết bị đeo cũng được sử dụng để tăng năng suất của nhân viên.

5. Minh bạch hóa và chứng minh nguồn gốc (Transparency and Traceablity)

Sự phát triển của công nghệ đang tạo ra một cuộc khủng hoảng về niềm tin. Khi người dùng nhận thức rõ hơn về việc dữ liệu của họ đang được thu thập và sử dụng, các tổ chức cũng nhận ra trách nhiệm ngày càng lớn của mình trong việc lưu trữ và thu thập dữ liệu người dùng.

Ngoài ra, việc AI và ML ngày càng được sử dụng để đưa ra quyết định thay thế cho con người cũng tạo ra khủng hoảng về niềm tin và thúc đẩy nhu cầu về các ý tưởng như AI có thể giải thích được (XAI) và quản trị AI.

Xu hướng này đòi hỏi phải tập trung vào sáu yếu tố chính của niềm tin: Đạo đức, tính toàn vẹn, tính mở, trách nhiệm, năng lực và tính nhất quán.

Pháp luật, như trong Quy định về bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) của Liên minh châu Âu ban hành trên toàn thế giới, đã và đang thúc đẩy sự phát triển và đặt ra các quy tắc nền tảng cho các tổ chức.

6. Gia tăng thiết bị biên (Empowered Edge)

Điện toán biên là một cấu trúc liên kết trong đó xử lý thông tin, thu thập và phân phối nội dung được đặt gần các nguồn thông tin hơn, từ suy luận rằng việc giữ lưu lượng truy cập cục bộ và phân tán sẽ làm giảm độ trễ. Điện toán biên bao gồm tất cả các công nghệ IoT. Tăng cường khả năng cho thiết bị biên hình thành nền tảng cho các không gian thông minh, đồng thời đưa các ứng dụng và dịch vụ quan trọng đến gần hơn với người dùng và các thiết bị sử dụng chúng.

Đến năm 2023, số lượng các thiết bị biên thông minh sẽ nhiều hơn gấp 20 lần so với các thiết bị công nghệ thông tin thông thường.

7. Điện toán đám mây phân tán (Distributed Cloud)

null

Xu hướng này đề cập đến việc phân tán các dịch vụ đám mây công cộng đến các điểm bên ngoài các trung tâm dữ liệu vật lý của nhà cung cấp đám mây, nhưng vẫn được kiểm soát bởi nhà cung cấp. Trong điện toán đám mây phân tán, nhà cung cấp đám mây chịu trách nhiệm về tất cả các khía cạnh của đám mây bao gồm kiến trúc dịch vụ, phân phối, vận hành, quản trị và cập nhật. Sự phát triển từ đám mây công cộng tập trung sang đám mây công cộng phân tán mở ra một kỷ nguyên mới cho công nghệ điện toán đám mây.

Điện toán đám mây phân tán cho phép các trung tâm dữ liệu có thể được đặt ở bất cứ đâu. Điều này giải quyết đồng thời cả các vấn đề kỹ thuật như độ trễ và cả các thách thức về mặt pháp lý như chủ quyền dữ liệu. Ngoài các lợi ích của dịch vụ đám mây công cộng, nó vẫn cung cấp lợi ích của đám mây riêng cục bộ.

8. Công nghệ tự vận hành (Autonomous Things)

Các công nghệ tự vận hành bao gồm máy bay không người lái, robot, tàu và thiết bị, khai thác và ứng dụng AI để thực hiện các tác vụ thường được thực hiện bởi con người. Công nghệ này hoạt động trên nhiều cấp độ, từ bán tự động đến tự động hoàn toàn và trên nhiều môi trường khác nhau bao gồm không trung, biển và mặt đất.

Mặc dù công nghệ tự vận hành hiện tại chủ yếu tồn tại trong môi trường được kiểm soát, như trong mỏ hay nhà kho, trong tương lai chúng sẽ phát triển trong các không gian công cộng mở. Công nghệ tự vận hành cũng sẽ chuyển từ mô hình độc lập sang mô hình nhóm hợp tác, chẳng hạn như nhóm máy bay không người lái được sử dụng trong Thế vận hội Olympic mùa đông năm 2018.

9. Ứng dụng blockchain vào thực tiễn (Practical Blockchain)

Blockchain cho phép các bên truy tìm nguồn gốc tài sản, điều này không chỉ có lợi đối với tài sản truyền thống, mà còn mở đường cho các mục đích sử dụng khác như truy tìm các bệnh do thực phẩm gây ra về đến nhà cung cấp ban đầu. Nó cũng cho phép hai hay nhiều bên tham gia không biết nhau tương tác một cách an toàn trong môi trường kỹ thuật số và trao đổi giá trị mà không cần đến một cơ quan tập trung.

Mô hình blockchain hoàn chỉnh bao gồm năm yếu tố: Một sổ cái được chia sẻ và phân tán, sổ cái không thay đổi và có thể theo dấu được, mã hóa, số hóa thẻ và một cơ chế đồng thuận công cộng phân tán. Tuy nhiên, blockchain vẫn chưa hoàn toàn hoàn chỉnh để có thể triển khai được trong các doanh nghiệp do một loạt các vấn đề kỹ thuật bao gồm khả năng mở rộng và tương tác kém.

Trong tương lai, blockchain thực sự hay “blockchain hoàn chỉnh”, sẽ có khả năng làm thay đổi ngành công nghiệp nói riêng và cả nền kinh tế nói chung, khi được tích hợp cùng với các công nghệ bổ sung như AI và IoT. Điều này sẽ cho phép mở rộng các đối tượng tham gia bao gồm cả máy móc, sẽ có thể trao đổi nhiều loại tài sản – từ tiền sang bất động sản. Ví dụ, một chiếc xe sẽ có thể thương lượng chi phí bảo hiểm trực tiếp với công ty bảo hiểm dựa trên dữ liệu được thu thập bởi các cảm biến của nó.

Blockchain đã xuất hiện trong các dự án thử nghiệm phạm vi nhỏ và sẽ có thể được mở rộng hoàn toàn trước năm 2023.

10. Bảo mật AI (AI Security)

null

Các công nghệ phát triển như siêu tự động và công nghệ tự vận hành mang đến nhiều cơ hội thay đổi trong thế giới kinh doanh. Tuy nhiên, chúng cũng tạo ra các lỗ hổng bảo mật bởi làm xuất hiện nhiều điểm tấn công tiềm năng mới. Các nhóm nghiên cứu về bảo mật phải giải quyết các thách thức này và nhận thức được tác động của AI đến lĩnh vực bảo mật.

Bảo mật AI có ba phương diện chính sau đây:

  1. Bảo vệ các hệ thống có hỗ trợ AI: Bảo mật dữ liệu huấn luyện AI, các quy trình huấn luyện và mô hình ML.
  2. Sử dụng AI để tăng cường phòng thủ bảo mật: Sử dụng ML để nhận dạng mẫu, phát hiện tấn công và tự động hóa các phần trong quy trình bảo mật mạng.
  3. Dự đoán việc sử dụng AI bất chính của kẻ tấn công: Xác định tấn công và phòng thủ chống lại chúng.

Theo An Toàn Thông Tin