Trendy technologiczne 2020

Trendy technologiczne 2020

Jak uniknąć nadmiernych oczekiwań?
Postęp technologii informacyjno-komunikacyjnych od początku XXI w. wywiera coraz większy wpływ na rozwój niemal każdej branży. Jednocześnie z wdrażaniem nowych technologii wiąże się wiele wyzwań i ryzyk. O ile sama potrzeba automatyzacji i cyfryzacji coraz większej liczby procesów produkcyjnych i logistycznych nie ulega wątpliwości, to trafność wyboru technologii oraz momentu wdrożenia opartych na niej rozwiązań mogą być zarówno czynnikiem wzmocnienia konkurencyjności przedsiębiorstwa, jak i doprowadzić do utraty jego pozycji rynkowej i płynności finansowej. Dlatego decyzje w obszarze technologicznym mają bardzo często strategiczny wymiar dla przedsiębiorstw.
Trendy strategiczne

Jedną z firm, która od wielu lat specjalizuje się w obserwacji i przewidywaniu trendów technologicznych, jest Gartner. Co roku jej analitycy wskazują 10 trendów technologicznych, które przedsiębiorstwa powinny wziąć pod uwagę w procesie strategicznego planowania wdrażania technologii na najbliższe pięć lub dziesięć lat. W zestawieniu z 2020 roku trendy te zostały podzielone na dwie grupy (Tabela 1). Pierwsza jest związana z ludźmi (people-centric), a druga z przestrzenią, w której funkcjonują (smart spaces). Warto zwrócić uwagę, że w latach 2017-2019 technologie były grupowane według trzech innych kategorii: inteligentne (smart), cyfrowe (digital) i usieciowione (mesh). Na początku trzeciej dekady XXI w. zaobserwować zatem można wyraźne skupienie uwagi na użytkownikach, których funkcjonowanie będzie wspierane coraz większą liczbą inteligentnych urządzeń i rozwiązań cyfrowych oferowanych za pomocą technologii sieciowych (tzw. intelligent digital mesh).

Tabela 1. 10 trendów technologicznych mających strategiczne znaczenie dla przedsiębiorstw w trzeciej dekadzie XXI w. (Gartner 2020)

Grupa technologii People-Centric Grupa technologii Smart Spaces
Hiperautomation – hiperautomatyzacja, czyli wykorzystywanie zaawansowanych technologii, w tym sztucznej inteligencji (artificial intelligence – AI) i uczenia maszynowego (maching learning) w celu coraz większej automatyzacji procesów i wspierania czynności wykonywanych przez pracowników (patrz Human Augmentation) Empowered Edge – wzmocnienie charakterystyk urządzeń
końcowych gromadzących i przetwarzających dane na tzw. brzegu (krawędzi) sieci, pozwalających na odciążenie chmury obliczeniowej oraz zredukowanie opóźnień w przesyłaniu danych i sygnałów między czujnikami i urządzeniami połączonymi Internetem w ramach koncepcji Internetu Rzeczy. Przykładem jest edge AI – rozwiązanie, w którym algorytmy sztucznej inteligencji implementuje się bezpośrednio na urządzeniu zbierającym dane
Multiexperience – różnorodność doświadczeń człowieka, pozwalająca na postrzeganie świata cyfrowego za pomocą szerokiej gamy urządzeń i sensorów wykorzystywanych w systemach wirtualnej, rozszerzonej czy mieszanej rzeczywistości (VR, AR, MR) Distributed Clouds – chmura rozproszona, w której aplikacje, platformy, narzędzia, zabezpieczenia i inne usługi ewoluują z modelu scentralizowanego centrum danych do modelu, w którym usługi są dostarczane w momencie, kiedy są potrzebne
Democratization – dążenie do ułatwienia dostępu do technologii dla organizacji, które nie mają specjalistycznej wiedzy (np. z zakresu przetwarzania danych) i poszukiwanie możliwości wykorzystania zautomatyzowanych narzędzi wykraczających poza doświadczenie użytkowników i skracających proces szkolenia Autonomous Things – autonomiczne urządzenia o rożnym poziomie automatyzacji, wykorzystujące sztuczną inteligencję (m.in. roboty, drony, autonomiczne pojazdy), poruszające się na lądzie, w przestrzeni powietrznej lub morskiej, czy też w przestrzeni miejskiej, biurowej, produkcyjnej, mieszkalnej, wchodzące w interakcje z człowiekiem
Human Augmentation (lub Human 2.0) – zwiększenie możliwości człowieka za pomocą wykorzystania technologii i osiągnięć w obszarze medycyny (np. egzoszkielety) Practical Blockchain – praktyczne przykłady zastosowania rozproszonego rejestru transakcji w przedsiębiorstwach i łańcuchach dostaw
Transparency and Traceability – przejrzystość i identyfikowalność związane z wyzwaniami w zakresie ochrony danych i etyki cyfrowej oraz procedur stosowanych w procesach projektowania i produkcji w celu zwiększenia zaufania użytkowników AI Security – bezpieczeństwo systemów opartych na sztucznej inteligencji

Źródło: Opracowanie własne na podstawie: D. Cearley, N. Jones, D. Smith, B. Burke, A. Chandrasekaran, CK Lu. Top 10 Strategic Technology Trends for 2020, Gartner, 21 października 2019 r.

Technologie wschodzące

Przewidywanie, jak szybko dana technologia upowszechni się, od momentu zaistnienia do wykorzystywania w codziennych procesach wytwórczych, osiągając efektywność ekonomiczną i przynosząc wartość dodaną przedsiębiorstwu i klientom, pozostaje istotnym wyzwaniem. W celu zmniejszenia ryzyka decyzji inwestycyjnych i wychwycenia dojrzałych technologii, gotowych do wdrożenia w procesach produkcyjnych od technologii znajdujących się na tzw. szczycie zawyżonych oczekiwań, Gartner opracował metodykę Hype Cycle, w wyniku której powstaje wykres obrazujący pięć kolejnych etapów rozwoju nowych technologii: wyzwolenie innowacyjności (innovation trigger), szczyt zawyżonych oczekiwań (peak of inflated expectations), dolina rozczarowania (trough of disillusionment), krzywa oświecenia (slope of enlightenment) i płaskowyż produktywności (plateau of productivity). Wbrew swojej nazwie rozwój każdej innowacji czy technologii przyjmuje kształt zanikającej krzywej. „Cykl” w tym przypadku odnosi się do naszych oczekiwań i zachowań, które cechują się podobnymi fazami entuzjazmu i rozczarowania w stosunku do każdej innowacji. Metodyka ma szerokie zastosowanie, jednak szczególne miejsce zajmuje krzywa prezentująca potencjał wschodzących technologii. W 2019 roku, po analizie ponad dwóch tysięcy technologii, wyodrębnionych zostało 29 technologii, które mogą mieć istotny wpływ na działalność przedsiębiorstw funkcjonujących w różnych branżach oraz konsumentów (Rycina 1).

Rycina 1. Technologie wschodzące według metodyki Gartner Hype Cycle (2019 r.)

Źródło: Gartner, sierpień 2019

Technologie te ujawniły pięć wyraźnych trendów technologicznych, które mają umożliwić przedsiębiorstwom uzyskiwanie korzyści z powstających ekosystemów cyfrowych. Są to:

  • technologie wykorzystywane do teledetekcji (wykrywania) i systemów mobilności (sensing and mobility): kamery 3D, chmury rozszerzonej rzeczywistości, drony, autonomiczne pojazdy oraz bezzałogowe statki powietrzne;
  • technologie zwiększające możliwości ludzkiego ciała (augmented human) m.in. bioczipy, sztuczna inteligencja emocjonalna (emotion AI), immersyjne przestrzenie do pracy (immersive workspaces);
  • technologie komputerowe i telekomunikacyjne wykorzystujące nową architekturę (postclassical compute and comms), takie jak: 5G, systemy satelitarne LEO (Low-Earth Orbit), nanoskalowalny druk 3D (nanoscale 3D printing);
  • ekosystemy cyfrowe (digital ecosystems) m.in. nowa rozproszona generacja Internetu (Web 3.0 lub decentralized internet) i sztucznie wytworzone dane (synthetic data);
  • zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i analizy danych (advanced AI and analytics), w tym: adaptacyjne uczenie maszynowe (adaptive machine learning), rozwiązania zbudowane na „krawędzi sieci” takie jak edge AI i edge analytics, platforma sztucznej inteligencji jako usługa (AI PaaS).

Do wielu nowych rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję w 2019 roku po raz pierwszy dodano sztuczną inteligencję emocjonalną. W przyszłości będzie ona wykorzystywała infrastrukturę, treści i usługi, które będą powstawać w ramach tzw. internetu rzeczy emocjonalnych (Tabela 2). Jak pisze Kevin Kelly w swojej książce „Nieuniknione”, Internet w 2050 roku nie będzie lepszą wersją dzisiejszej sieci, lecz stanie się czymś zupełnie nowym, tak różnym od dzisiejszego Internetu, jak pierwszy Internet od telewizji. Zostanie on wzbogacony o kontekst przeszłości. Do roku 2050 zaczniemy traktować Internet jak stale prowadzoną konwersację.
Z kolei wśród innowacji, które najszerzej zostały zastosowane w dzisiejszym biznesie, są: cyfrowe bliźniaki – rozwiązanie, które znalazło się na szczycie zawyżonych oczekiwań w 2018 roku, konwersacyjne interfejsy użytkownika, etyka cyfrowa oraz czatboty.
Największe oczekiwania w perspektywie najbliższych 2-5 lat związane są z technologią 5G oraz rozwiązaniami budowanymi na tzw. krawędzi sieci, natomiast w perspektywie do 2030 roku za najbardziej obiecujące uznano: bioczipy, AI PaaS oraz systemy małych satelitów rozmieszczonych na niskiej orbicie okołoziemskiej (LEO), w których upatruje się duży potencjał w zakresie rozwiązania problemów z zapewnieniem stabilnej łączności w regionach, które nie posiadają dostępu do Internetu.
Rosnące zainteresowanie utrzymuje się w przypadku dronów, które mogą być wykorzystane do przemieszczenia lekkich ładunków, jednak osiągnięcie produktywności tego rozwiązania jest oceniane nadal jako odległa perspektywa 5-10 lat. O ile optymizm w zakresie w pełni autonomicznych pojazdów (poziom 5) oraz statków powietrznych również wzrasta, perspektywa masowego wdrożenia tych technologii wykracza poza najbliższe dziesięciolecie. Tymczasem technologia autonomicznych samochodów (poziom 4 – w odróżnieniu od poziomu 5 system sterowania pojazdem nie przejmuje jeszcze funkcji związanych z jego prowadzeniem podczas całej podróży) po etapie zawyżonych oczekiwań i pęknięciu bańki spekulacyjnej znalazła się w 2019 roku na tej części krzywej Hype Cycle, która zmierza w kierunku „doliny rozczarowania”.

Tabela 2. Ewolucja Internetu

Łączność i infrastruktura Treść i usługi
Internet komputerow (IoC)
Internet urządzeń (IoD)
Internet usług (IoS)
Internet rzeczy (IoT)
Przemysłowy Internet rzeczy (IIoT)
Internet wszystkiego (IoE)
Internet rzeczy, usług i ludzi (IoTSP)
Internet robotow (IoRT)
Internet rzeczy emocjonalnych (IoET)
Web 1.0: Statyczna sieć umożliwiająca czytanie treści
Web 2.0: Sieć społecznościowa pozwalająca użytkownikom na czytanie i współtworzenie (pisanie) treści
Web 3.0: Semantyczna i inteligentna sieć łącząca w sobie inteligencję ludzką i coraz bardziej dostępne systemy uczące się (m.in. ontologie zapisywane w języku OWL)
Web 4.0: Mobilna sieć maszyn i rzeczy – mobilna przestrzeń, w której użytkownicy oraz rzeczywiste i wirtualne obiekty są ze sobą połączone w celu tworzenia wartości
Web 5.0: Sensoryczna sieć emocji pozwalająca użytkownikom na przenoszenie uczuć i emocji

Źródło: Modyfikacja na podstawie: P. Raj, A.C. Raman, The Internet of Things. Enabling Technologies, Platforms, and Use Cases. CRC Press, 2017, s. 9; A. Kambil, What is your Web 5.0 Strategy? Journal of Business Strategy, Vol. 29, Issue 6, 2018.

Szanse i wyzwania dla branży TSL

Narzędziem, które jest wykorzystywane do monitorowania trendów mających wpływ na branżę logistyczną, jest Logistics Trend Radar stworzony przez firmę DHL. Według ostatniego raportu z 2019 roku wśród czterech kluczowych obszarów, które mogą pozwolić przedsiębiorstwom z branży TSL osiągnąć sukces w przyszłości, wskazano:

  • zorientowanie na klienta,
  • zrównoważony rozwój,
  • wykorzystanie technologii do usprawniania procesów,
  • przygotowanie nowych pracowników, którzy potrafią działać w środowisku człowiek – maszyna.

Automatyzacja i robotyzacja, Internet rzeczy, analityka dużych zbiorów danych oraz logistyka w chmurze ocenione zostały jako trendy technologiczne o największym potencjale do wywrócenia biznesu w branży TSL w najbliższych pięciu latach (Rycina 2). Zastosowanie sztucznej inteligencji może znacznie upowszechnić się już w perspektywie 6-7 lat. Autonomiczne pojazdy – podobnie jak w przypadku badań Gartnera – to horyzont czasowy powyżej 7 lat.

Rycina 2. Trendy mające wpływ na branżę logistyczną

Źródło: Logistics Trend Radar 2018/2019, DHL Trend Research

Połączenie malejących kosztów sensorów, stale rosnącej mocy obliczeniowej komputerów, coraz powszechniejszego usieciowienia ze stosunkowo nowymi możliwościami prognozowania przyśpieszają wdrożenie nowych technologii w branży TSL. W nadchodzących latach ewolucja bezprzewodowych technologii (m.in. 5G, Bluetooth 5.0) przyczyni się do rozszerzenia zakresu możliwości rozwiązań opartych na Internecie rzeczy i przetwarzaniu w chmurze, które ze względu na całkowite koszty wdrożenia, bariery związane z bezpieczeństwem i brakiem standardów, są obecnie nadal wyjątkiem, a nie podstawowym narzędziem wspierającym planowanie i zarządzanie łańcuchami dostaw.
Nowe technologie są zarówno szansą, jak i dużym wyzwaniem dla przyszłości branży TSL. Technologie zastosowane w łańcuchach dostaw mogą zmienić praktycznie każdy jego etap – od produkcji po ostatnią milę. Wśród wyzwań dotyczących całego łańcucha dostaw, którego model biznesowy w wizjach rozwoju branży jest przedstawiany jako „logistyka jako usługa” (Logistics-as-a-Service – LaaS, Freight-as-a-Service – FaaS), znajdują się szeroko pojęte aspekty związane z bezpieczeństwem, w tym cyberbezpieczeństwem, automatyzacją i zastosowaniem sztucznej inteligencji. Jednocześnie wiele korzyści, które przynoszą nowe technologie, nie musi oznaczać, że należy dążyć do powszechnej automatyzacji lub wdrażania bardzo zaawansowanych rozwiązań. Poprawienie produktywności procesów oraz poziomu zadowolenia klientów bardzo często jest możliwe z wykorzystaniem już istniejących i sprawdzonych technologii. W wyścigu technologicznym strategia „kto pierwszy, ten lepszy” może skończyć się fiaskiem. Uważna obserwacja trendów oparta na dedykowanych metodykach badań pozwala odróżnić dojrzałą technologię od szumu informacyjnego oraz uniknąć nadmiernych oczekiwań i nietrafnych decyzji strategicznych.

Komentarz

Patryk Grzelak, dyrektor zarządzający, interLAN
W interLANie we współpracy z klientami priorytetowo traktujemy dbałość o jak największą automatyzację procesów, w tym bezpieczeństwo i jakość ich realizacji. Jest to szczególnie istotne ze względu na wielość interfejsów, które uruchamiamy, wdrażając system klasy TMS. Pośród klasycznych integracji m.in. z mapami cyfrowymi, systemami telematycznymi, programami księgowymi czy aplikacjami bankowymi, budujemy też interfejsy do nadawców, operatorów logistycznych oraz partnerów. Innowację stanowią procesy automatyzujące obsługę giełdy wewnętrznej pomiędzy oddziałami firmy, jak i we współpracy ze stałymi przewoźnikami.
Elementem codziennej współpracy z naszymi klientami jest także konfiguracja systemu, która – przy określonych w danej firmie założeniach – pozwala na uszczelnienie procesów, a w efekcie podniesienie ich jakości.
Znając potrzeby rynku, rozwijamy aplikację mobilną dla kierowców mSPEED w taki sposób, aby pozwalała na osiąganie maksymalnych efektów w procesie nadzoru nad realizacją zlecenia, przy minimalnym zaangażowaniu użytkowników systemu i kierowców korzystających z tego narzędzia.
Wyzwaniem, jakie postawiliśmy przed sobą, jest udostępnienie systemu interLAN SPEED z poziomu www, w całej jego złożoności. Poza umieszczeniem programu w najbardziej korzystnym kosztowo środowisku, udogodnieniem będzie sama dostępność rozwiązania przez przeglądarkę webową, w pełni nowoczesny interfejs użytkownika oraz – przede wszystkim – jeszcze większa wydajność naszego systemu. Pod kątem użyteczności, poza realizacją procesów znanych już z dotychczasowych funkcji systemu interLAN SPEED, dodatkowym walorem będzie możliwość prowadzenia optymalizacji procesów planowania transportu, w tym załadunków.

Poleć ten artykuł:

Polecamy