Numărul instrumentelor care îmbunătățesc accesibilitatea și diminuează supra-aglomerarea cloud-ului, în creștere
Thoughtworks (NASDAQ: TWKS), o companie globală de consultanţă în tehnologie care integrează strategie, design şi inginerie pentru a stimula inovaţia digitală, a lansat raportul său bianual Technology Radar, Volumul 28, bazat pe observațiile, experiențele și interacțiunile directe cu alți jucători globali în rezolvarea unora dintre cele mai presante probleme de business.
Ajuns în al 13-lea an, cel mai recent raport Tech Radar evaluează în același timp impactul inteligenței artificiale (AI), care a devenit tot mai accesibilă și mai integrată în procesele de business. Conform conluziilor din raport, printr-o implementare AI, cu o inginerie robustă în spate, companiile pot genera valoare pentru clienți în cel mai eficient mod. Totuși, specialiștii din tehnologie arată un optimism rezervat în fața inteligenței artificiale.
“Majoritatea companiilor deja experimentează AI și analizarea datelor. Această maturizare a instrumentelor este o dovadă suplimentară a unei utilizări extinse a acestor tehnologii. Integrarea inteligenței artificiale cu bunele practici în inginerie duce la soluții mult mai responsabile și centrate pe date, care abordează o categorie mai mare de utilizatori. Acest lucru este însă în contrast cu inteligența artificială generativă și sfătuim companiile să fie prudente și să evite folosirea acesteia într-un mod inadecvat care poate duce la riscuri reputaționale și de securitate”, a declarat Dr. Rebecca Parsons, Chief Technology Officer la Thoughtworks.
Potrivit specialiștilor, în prezent accesul la date și coduri de limbaj nu mai reprezintă o problemă. În schimb, accentul ar trebui să se pună pe calitatea de nivel înalt a acestora, pentru a crea modele care să reziste în timp și să răspundă corespunzător la contextul în schimbare.
Totodată, evoluția instrumentelor din tehnologie are loc odată cu transformări susținute de teste – precum cele pentru corectitudinea datelor sau testarea unor modele care să consolideze fluxurile ce alimentează bazele de date analitice. Integrarea celor mai bune practici în validarea modelelor și asigurarea calității este, de asemenea, esențială în înlăturarea prejudecăților și în asigurarea unor sisteme etice de învățare automată (Machine Learning – ML) cu rezultate optime.
Printre principalele concluzii din Technology Radar Vol. 28 se numără:
- Utilizarea practică a AI crește fulgerător: În ultimele luni, tool-uri precum ChatGPT au reorientat complet modul în care privim către industria tech, cât și o perspectivă mai largă, globală prin ceea ce este practic posibil cu ajutorul AI. Experții sfătuiesc utilizatorii să exploreze aceste oportunități, rămânând în același timp atenți la limitările și riscurile lor.
- Accesibilitate accesibilă: Accesibilitatea nu este o provocare nouă, dar creșterea numărului de idei și instrumente pe acest segment înseamnă că echipele de ingineri și produsele existente pot aduce soluții mai rapid. În prezent, există tot mai puține justificări pentru a nu pune în prim plan accesibilitatea și a o integra în ceea ce construiești.
- Instabilitatea Lambda serverless: Funcțiile de tip serverless pot fi foarte utile, dar pot încuraja și obiceiuri nesănătoase și pot conduce la decizii nepotrivite privind arhitectura, ceea ce înseamnă o creștere în complexitate. Pentru a profita la maximum de soluțiile serverless, trebuie să fie clar domeniul de aplicare și să fiți conștienți de potențialele consecințe.
- Rigoarea inginerească întâlnește sistemele analitici și AI: Fără date de înaltă calitate, echipele care implementează AI riscă să compromită acuratețea și, prin urmare, încrederea utilizatorului final. Acest lucru poate fi realizat în mod eficient doar prin practici de inginerie robuste, cum ar fi validarea modelului, integrarea continuă și monitorizarea. Un avantaj este că dezvoltarea acestor instrumente este în creștere — iar echipele sunt încurajate să valorifice acest ecosistem în expansiune.
- A declara sau a programa?: Alegerea între specificațiile programării declarative sau limbaje de programare de uz general pentru anumite sarcini este un considerent important pentru developerii de software. Rar există un răspuns evident, ceea ce înseamnă că este esențial ca întotdeauna să existe o reflecție asupra beneficiilor și riscurilor în funcție de context.
Accesează www.thoughtworks.com/radar pentru a explora versiunea interactivă a Radarului sau a descărca versiunea PDF.
