Новый год начался и идет полным ходом, и ему суждено принести решения и проблемы, которые повлияют на все отрасли. По мере того, как колеблющаяся экономика продолжает крутиться вокруг разорванных цепочек поставок и усугубляющихся сбоев в области кибербезопасности, как предприятия, так и аналитики сосредотачивают свое внимание на том, что их ждет впереди.

TechNewsWorld поговорил с ИТ-руководителями, чтобы собрать прогнозы на 2023 год. Они предложили проницательные записи на стене о том, чего ожидать в будущем.

Одной из наиболее важных областей является потребность в более эффективной защите киберинфраструктуры. Помимо политики, в указе № 14028, изданном в мае 2021 года, четко определены приоритеты. Приказ президента Байдена требует, чтобы агентства улучшили свою безопасность, чтобы обеспечить целостность цепочки поставок программного обеспечения.

«Поставщики программного обеспечения больше не могут скрывать свои недостатки, а пользователи программного обеспечения больше не могут прятаться от своих обязанностей, если они решат развернуть что-то неуместное», — Джон Гитер, директор по продуктам и технологиям в Рквстплатформа SaaS для отслеживания проблем с цепочками поставок, сообщила TechNewsWorld.

Ему еще предстоит пройти долгий путь, и он видит, что цифровая цепочка поставок, наконец, будет признана столь же важной, как и физическая. Гитер также видит жизненно важную потребность в том, чтобы поставщики обеспечивали качество, а потребители брали под контроль свой собственный риск.

«Компании и правительства во всем мире осознают тот факт, что программное обеспечение, которое они используют для ведения своих корпоративных операций и обеспечения работы аппаратных и программных решений, которые они используют и поставляют клиентам, представляет собой значительный риск», — сказал он.

Основные технологии в приоритете

Текущая политическая и макроэкономическая ситуация даже хуже, чем предсказывало большинство людей, и это оказывает охлаждающее воздействие на инновации, отметил Гитер.

Люди будут уделять больше внимания сокращению затрат и повышению эффективности. Однако это не умаляет важности разрабатываемых базовых технологий.

«Но это смещает акцент с новых вариантов использования, таких как активная киберзащита, на улучшение существующих вариантов использования, таких как более эффективные аудиты», — сказал он.

Гитер предположил, что большинство проблем с цепочками поставок возникают из-за ошибок или упущений, возникающих в самой цепочке поставок, что открывает цель для традиционных кибератак.

«Это тонкая разница, но важная. Я считаю, что большая часть открытий, сделанных в результате улучшения прозрачности цепочки поставок [in 2023] подчеркнет, что большинство угроз возникает из-за ошибки, а не из-за злого умысла», — сказал Гитер.

Год ИИ и МО

В новом году особое внимание будет уделено операциям машинного обучения (MLOps), предсказал Мозес Гуттманн, генеральный директор и соучредитель Клирмл, платформа MLOps. Оценка того, как машинное обучение развивалось как дисциплина, технология и отрасль, имеет решающее значение.

Он ожидает, что расходы на искусственный интеллект и машинное обучение будут продолжать расти, поскольку компании ищут способы оптимизировать растущие инвестиции и обеспечить ценность, особенно в сложных макроэкономических условиях.

«Мы видели, как многие ведущие технологические компании объявляли об увольнениях во второй половине 2022 года. Вероятно, ни одна из этих компаний не увольняет своих самых талантливых сотрудников в области машинного обучения», — предположил Гуттманн TechNewsWorld.

Однако, чтобы заполнить пустоту в виде меньшего количества людей в командах с глубокими техническими знаниями, компаниям придется еще больше склоняться к автоматизации, чтобы поддерживать высокую производительность и гарантировать завершение проектов. Он также ожидает, что компании, использующие технологию машинного обучения, будут внедрять больше систем для мониторинга и управления производительностью, а также принимать более основанные на данных решения о том, как управлять командами машинного обучения или обработки данных.

«С четко определенными целями эти технические команды должны будут больше ориентироваться на ключевые показатели эффективности, чтобы руководство могло иметь более глубокое понимание рентабельности инвестиций в машинное обучение. Прошли времена неоднозначных ориентиров для машинного обучения», — сказал Гуттманн.

Конец накопления талантов

Искусственный интеллект и машинное обучение стали более распространенными в последнее десятилетие. Те, кто работает с машинным обучением, скорее всего, наняты недавно, в отличие от сотрудников с более длительным стажем работы, которые годами работают с ИИ.

Многие крупные технологические компании начали нанимать таких работников, потому что они могли справиться с финансовыми затратами и держать их подальше от конкурентов — не обязательно потому, что они были нужны, отметил Гуттманн.

«С этой точки зрения неудивительно, что так много работников машинного обучения увольняются, учитывая излишек в крупных компаниях. Однако по мере того, как эра накопления талантов машинного обучения подходит к концу, это может привести к новой волне инноваций и возможностей для стартапов», — заметил он.

Сейчас, когда так много талантов ищут работу, он ожидает, что многие уволенные работники перейдут из крупных технологических компаний в малый и средний бизнес или стартапы.

Облачные прогнозы

Дрю Фирмент, вице-президент по корпоративным стратегиям в множественное числоразмышляет о том, что фундаментальные навыки облачных вычислений останутся наиболее актуальными и востребованными работниками в 2023 году. И это несмотря на то, что машинному обучению и искусственному интеллекту уделяется наибольшее внимание.

Согласно отчету Pluralsight о состоянии облака, 75% технологических лидеров создают все новые продукты и функции в облаке в будущем. При этом он отметил, что только 8% технологов обладают значительными навыками и опытом работы с облачными технологиями.

По иронии судьбы, спрос на навыки низкоуровневой облачной инфраструктуры по-прежнему будет высоким, поскольку для успешного использования этих технологий требуется больше людей, чем для высокоуровневых сервисов, добавил Маттиас Андерссон, главный сторонник разработчиков в Pluralsight.

«Например, многие организации теперь хотят владеть своими собственными кластерами Kubernetes и управлять ими, что побуждает их нанимать специалистов по администрированию Kubernetes, когда вместо этого они могут передать это облачному провайдеру», — сказал Андерссон TechNewsWorld.

Смена технических талантов

Ожидаемый переход от потребителей талантов к создателям талантов станет ключевым отличием облачных лидеров в 2023 году, добавил Фирмент. Гартнер сообщили, что 50 % корпоративных облачных миграций будут отложены на два года и более из-за отсутствия навыков работы с облачными технологиями, что напрямую повлияет на способность предприятий достичь зрелости облачных технологий и окупаемости своих инвестиций в технологии.

«Чтобы преодолеть трудности, связанные с внедрением облачных технологий, предприятия должны прилагать столько же усилий для переноса своих талантов в облако, сколько они прилагают для переноса своих приложений», — сказал Фирмент TechNewsWorld. «Стратегии поэтапной миграции ограничивают преимущества облачных платформ, и этот подход также не подходит для трансформации рабочей силы».

Он призвал предприятия обеспечить устойчивый переход к принятию и зрелости облачных вычислений, чтобы они стратегически инвестировали в программы развития навыков, предназначенные для достижения критической массы облачных вычислений.

Использование нескольких облаков

Избежать привязки к поставщику — важная цель на 2023 год. По словам Андерссона, эта стратегия в настоящее время преобладает в отрасли. Все больше предприятий переходят на мультиоблако либо намеренно, либо случайно.

«Более широкое распространение мультиоблачных сред ускорит спрос на инструменты, необходимые для управления возросшей сложностью, поскольку предприятия изо всех сил пытаются справиться с размахом своих внедрений. В 2023 году в тренде будут проблемы и решения, связанные с мультиоблачными средами, которые включают в себя безопасность, стоимость и эксплуатацию», — сказал Андерссон.

Он добавил, что это вызовет еще одно требование к многооблачным стратегиям. Технологи должны стать многоязычными в двух или более облачных провайдерах.

«Учитывая существующую нехватку специалистов в области облачных вычислений, можно ожидать, что тенденция использования нескольких облачных сред еще больше усугубит существующий разрыв в навыках», — предсказал он.

Роль с открытым исходным кодом

Сосредоточение внимания на операциях, управлении и управлении ML заставит команды MLOps делать больше с меньшими затратами. По словам Гутманна, предприятия будут использовать больше готовых решений, потому что они дешевле в производстве, требуют меньше времени на исследования и могут быть адаптированы к большинству потребностей.

«Команды MLOps также должны будут рассмотреть инфраструктуру с открытым исходным кодом вместо того, чтобы заключать долгосрочные контракты с облачными провайдерами. Хотя организации, занимающиеся машинным обучением в гипермасштабе, безусловно, могут извлечь выгоду из интеграции со своими поставщиками облачных услуг, это заставляет эти компании работать так, как этого требует поставщик», — пояснил он.

Это означает, что пользователи могут не иметь возможности делать то, что они хотят, так, как вы хотите, предупредил он. Это также ставит пользователей на милость облачного провайдера в плане повышения стоимости и обновлений.

С другой стороны, открытый исходный код обеспечивает гибкую настройку, экономию средств и эффективность. Пользователи могут даже модифицировать открытый исходный код, чтобы убедиться, что он работает именно так, как они хотят.

«Особенно с учетом того, что количество технологических команд сокращается, это становится гораздо более жизнеспособным вариантом», — заключил Гуттманн.

Источник

Похожая запись