Immagina un mondo con possibilità illimitate che si collocano all'intersezione tra tecnologia e pensiero. Questo è il potenziale della "cognitive cloud convergence", un concetto identificato tra i temi chiave del Technology Foresight 2025 di NTT DATA. Pubblicato annualmente, il report indica, come una bussola, i trend tecnologici emergenti individuati e analizzati da NTT DATA. Il report dipinge un quadro realistico di come i progressi tecnologici stiano ridefinendo l'interazione tra cloud, AI e abilità cognitive umane. In futuro, l'integrazione fluida delle tecnologie avanzate di cloud computing con l'AI e le abilità cognitive umane aiuterà a semplificare le operazioni delle organizzazioni, personalizzare le esperienze dei clienti e migliorare il processo decisionale.
Tecnologie da tenere d'occhio
La cognitive cloud convergence è alimentata dai progressi fatti nell'infrastruttura cloud, nell'edge computing, nell'IoT e nell'automazione. Secondo il report, queste sono le tecnologie principali che i leader aziendali e IT dovrebbero osservare attentamente:
- La containerizzazione è un metodo di virtualizzazione leggero che consente alle applicazioni di funzionare in contenitori isolati con le proprie librerie di codice e dipendenze, garantendo coerenza tra gli ambienti. Docker è una tecnologia di containerizzazione diffusa.
- Gli strumenti di orchestrazione come Kubernetes automatizzano il deployment, la scalabilità e il networking dei contenitori, migliorando la scalabilità, l'efficienza delle risorse e i processi di sviluppo.
- Le piattaforme di edge computing elaborano i dati più vicino alla fonte - ad esempio, dispositivi IoT o server edge locali. Questo minimizza la latenza e riduce il consumo di larghezza di banda, abilitando funzionalità come l'analisi in tempo reale, il trasferimento sicuro dei dati e il supporto per diversi dispositivi edge. Azure IoT Edge e AWS IoT Greengrass sono tecnologie popolari che migliorano i tempi di risposta delle applicazioni, supportano le operazioni remote e rafforzano la sicurezza dei dati elaborando localmente i dati sensibili.
- L'infrastructure as code automatizza la gestione dell'infrastruttura IT attraverso il codice, garantendo configurazioni e setup coerenti e prevedibili. Questo consente agli sviluppatori di applicare il controllo delle versioni e i principi di ripetibilità e collaborazione all'infrastruttura proprio come fanno con il codice delle applicazioni. Strumenti come Terraform, AWS CloudFormation e Ansible migliorano l'efficienza, riducono le deviazioni nella configurazione e consentono ai team IT di scalare o replicare rapidamente gli ambienti.
- I servizi di AI e machine learning sono piattaforme basate su cloud per la costruzione, il deployment e la gestione dei modelli di AI, inclusa la preparazione dei dati, l'addestramento, il deployment e il monitoraggio. Ad esempio, Amazon SageMaker e Azure Machine Learning offrono algoritmi predefiniti, machine learning automatizzato e integrazione cloud. Questi servizi semplificano l'implementazione dell'AI e ottimizzano la gestione del ciclo di vita dei modelli.
4 strategie per il successo
Il report identifica quattro strategie fondamentali per gestire le iniziative di cognitive cloud convergence:
1. Integrare il cloud computing e l'AI per creare soluzioni intelligenti e scalabili
La convergenza tra cloud e AI migliora il processo decisionale, accelera l'innovazione e semplifica le operazioni attraverso analisi avanzate e automazione. Uno sviluppo chiave è l'integrazione dell'infrastruttura per carichi di lavoro transazionali tradizionali e legati all'AI, per semplificare le operazioni e rendere le applicazioni AI più efficienti. La GenAI nei servizi cloud, la software engineering potenziata dall'AI e i sistemi operativi basati sull'AI supportano questa trasformazione, dando alla tua organizzazione un vantaggio competitivo nell'economia digitale.
2. Esplorare i progressi nell'infrastruttura cloud
Come parte di questo sforzo, il report suggerisce di dare priorità a:
- Governance per la conformità e la gestione del rischio
- Ottimizzazione dei costi per l'efficienza delle risorse
- Agilità operativa per la scalabilità
- Continuità aziendale per minimizzare i tempi di inattività
- Sviluppo delle competenze per una forza lavoro efficace
- Gestione dei fornitori per migliorare la qualità del servizio
- Misure di sicurezza robuste per la protezione dei dati
Questi elementi sono essenziali per allineare l'uso della tecnologia cloud con i tuoi obiettivi strategici, alimentando l'innovazione, migliorando la qualità del servizio e offrendo una migliore esperienza utente.
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3. Utilizzare l'edge computing e l'IoT per elaborare i dati vicino alla fonte
Elaborare i dati vicino alla fonte riduce significativamente la latenza e supporta il processo decisionale in tempo reale. Ad esempio, migliora le prestazioni delle applicazioni utilizzate nei veicoli autonomi e nelle smart city, dove le risposte immediate sono cruciali per la funzionalità e un'ottima esperienza utente. L'infrastruttura programmabile consente l'allocazione dinamica delle risorse e l'automazione, permettendo alla tua organizzazione di adattarsi rapidamente alle esigenze in evoluzione. Questa flessibilità è particolarmente cruciale in ambienti in rapida evoluzione, come le reti 5G, dove le configurazioni tradizionali sarebbero inadeguate.
4. Continuare a cercare opportunità per semplificare e automatizzare i processi
Nel miglioramento dei processi, considera sempre l'impatto sull'efficienza operativa, la riduzione dei costi e la soddisfazione dei dipendenti. Semplificare i processi migliora la produttività e consente ai tuoi team di concentrarsi su attività ad alto valore, stimolando l'innovazione e migliorando le prestazioni aziendali. Semplificando i processi, puoi minimizzare gli errori umani e adattarti rapidamente alle esigenze del mercato. Questo aiuta la tua organizzazione a trovare opportunità per innovare e mantenere un vantaggio competitivo.
Navigare l'incertezza
Come quasi ogni innovazione tecnologica, la cognitive cloud convergence comporta qualche incertezza:
Privacy e sicurezza dei dati
E se dare agli utenti il controllo sui loro dati portasse a nuovi modelli di business in cui possono partecipare attivamente e persino trarre profitto dall'uso dei dati? In futuro, i fornitori di cognitive cloud daranno priorità a framework alimentati dall'AI e incentrati sulla privacy, che offrono agli utenti un controllo senza precedenti. Questo ecosistema basato sulla fiducia consentirà un'innovazione sicura e basata sui dati in settori sensibili come la sanità e la finanza, alimentando la fiducia e l'adozione. Inoltre, le soluzioni regionali per la privacy dei dati potrebbero diventare così efficaci e affidabili da ispirare standard globali, portando a regolamenti unificati. In risposta alle diverse preoccupazioni sulla privacy e alle regolamentazioni frammentate, le soluzioni specifiche per regione costruiranno la fiducia dei consumatori a livello locale mentre favoriranno la resilienza. Le organizzazioni si adatteranno alle regole in evoluzione, rafforzando le connessioni con i clienti regionali e preparando il terreno per un approccio globale più unificato.
Impatto ambientale e sostenibilità
L'impegno nell'applicazione di pratiche eco-compatibili al cognitive cloud potrebbe stabilire nuovi standard nel settore tecnologico e dare agli eco-innovatori un vantaggio competitivo. I fornitori di cognitive cloud stanno guidando un cambiamento verso infrastrutture sostenibili e a basso consumo energetico alimentate da fonti rinnovabili. Questo tipo di impegno attirerà clienti e investitori attenti all'ambiente, posizionando alcune organizzazioni come leader nell'uso responsabile della tecnologiae creando slancio per rendere il settore più green. Nel frattempo, i costi elevati di conformità potrebbero incoraggiare partnership tra organizzazioni tecnologiche e ambientali, risultando in tecnologie green condivise che portano benefici a più settori. In questo scenario, le crescenti richieste normative spingeranno i fornitori di cognitive cloud a sviluppare soluzioni innovative ed efficienti in termini di risorse, come i data center che si auto-regolano. Questi progressi supporteranno la conformità contribuendo a un ecosistema tecnologico più sostenibile.
Prossimi passi
Man mano che le tecnologie di AI e cloud si fondono, puoi sbloccare potenti intuizioni e servizi adattivi integrando la sinergia tra cloud e AI nelle funzioni principali della tua organizzazione. Dovresti valutare quanto efficacemente stai utilizzando questa convergenza per migliorare il processo decisionale basato sui dati. Questo è anche un buon momento per stabilire quanto sia preparata la tua infrastruttura a sfruttare le competenze di edge computing e IoT per la reattività in tempo reale nei processi critici. L'automazione negli ambienti cloud semplifica le operazioni e l'allocazione delle risorse eliminando alcune attività manuali. Identifica quali aree dei flussi di lavoro della tua organizzazione trarranno maggior beneficio dall'automazione per aumentare l'efficienza operativa e liberare risorse per iniziative strategiche. È anche essenziale incorporare le intuizioni ricavate dall'analisi in tempo reale - che supportano il processo decisionale proattivo e agile e la reattività agli ambienti dinamici - nella tua strategia cloud per stimolare azioni tempestive e informate.
Considerazioni finali
Per affrontare le potenziali sfide legate all'integrazione dell'AI nel tuo ambiente di lavoro, analizzare scenari per il futuro della tua organizzazione con l'aiuto di personas o avatar alimentati dalla GenAI - creati con tecnologie come il rendering di immagini generate, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'AI emozionale - diventerà un approccio comune.
Queste personas faciliteranno modi più immersivi e interattivi di simulare ambienti aziendali e minimizzare i rischi attraverso la pianificazione basata su scenari. Potrebbe rimanere qualche incertezza, ma esplorare questi scenari ridurrà il rischio di punti ciechi lungo la strada.
Scarica l'infografica sulla cognitive cloud convergence per scoprire altre strategie per navigare la prossima ondata di cambiamenti tecnologici.