Які технології допомогли бізнесу в 2018 році

Зібрали тільки те, що дійсно працювало і приносило користь, а не просто засвітилося в заголовках технологічних новин.
Олена Глазкова
Експерт Ivideon, сервісу хмарного відеоспостереження та відеоаналітікі для бізнесу.
Кожен рік авторитетне видання MIT Technology Review публікує шорт-лист 10 BREAKTHROUGH TECHNOLOGIES 2018 головних технологічних проривів наступаючого року. Герої списку впевнено лідирують в онлайн-обговореннях, авторських колонках і футуристичних новинах. Однак стрімко покинути лабораторії і потрапити в успішні стартапи судилося далеко не всім.
У число минулорічних фіналістів увійшли штучні ембріони, сенсорні міста, згорткові генеративні змагальні мережі глибокого навчання (уф!), навушники-перекладачі, безуглеродный природний газ, передбачувальна генетика і квантовий комп’ютер. Ми вибрали три напрямки з переліку MIT і додали ще одне від себе. Вийшов список технологій, які в 2018 році по-справжньому добре себе проявили.
3D-друк металом
Іноді здається, що 3D-друк — як любов: всі про неї говорять, але майже ніхто не зустрічав. Причини стандартні: дорого, довго, не цілком зрозуміло. Друк по металу і того специфичнее: металургія традиційно асоціюється з великими виробництвами.
Майже рік тому компанія Markforged підбадьорила ринок, випустивши перший 3D-принтер, який працює з металом, за 100 тисяч доларів. Здешевити процес виробництва допомогло з застосуванням штучного інтелекту. Металеві деталі, які друкує принтер, стали легше і міцніше, і складніше за формою.
Інший великий виробник подібних 3D-принтерів, компанія Desktop Metal, наприкінці 2018 року анонсувала випуск відразу двох рішень: Studio System+ і Studio Fleet. Вони, по суті, являють собою «офісні варіанти» 3D-принтера для виробництв невеликого масштабу.
Ось так виглядає «офісний варіант» 3D-принтер, що друкує металом. Три великих ящика — це сам принтер і дві витончені печі
Штучний інтелект в хмарі і аналітика для бізнесу
До недавнього часу штучний інтелект існував ніби виключно серед гігантських конгломератів на зразок Amazon, Google, Microsoft. Справа у грошах та інших ресурсах. Впровадження ІІ-рішень вимагає істотних витрат на інфраструктуру, здатну збирати і обробляти велику кількість даних. Простіше кажучи, бізнесу необхідно потужне залізо, а воно поки що вимагає значних фінансових вливань.
Процес «здешевлення» штучного інтелекту йде в декількох напрямках. Перше пов’язане з даними: чим більше їх стає, тим, як не дивно, дешевше вони видобуваються. З тим, що ми добровільно залишаємо эксабайты (це багато) даних в інтернеті, реєструючись в соцмережах і заливаючи відео на хостинги, все начебто змирилися. Однак це далеко не єдиний доступний джерело.
Наприклад, системи відеоспостереження, поширені повсюдно, генерують більше трафіку, ніж YouTube.
Камери відеоспостереження — це «очі» штучного інтелекту. Самі по собі вони (як і людські) не здатні аналізувати побачене — для аналізу потрібен мозок, у разі ІІ — нейромережа. І завдяки розвитку хмарних обчислень і сервісів з’явилася можливість розміщувати цей «мозок» в хмарі, тобто у віддаленому дата-центрі.
Коли бізнес вирішує звернутися до провайдера хмарних послуг, то останній бере на себе левову частку витрат по роботі з обладнанням і дата-центрами, надаючи клієнту так звані коробкові рішення (оплатив, скачав програму, підключив послугу). Кількість і якість хмарних сервісів в 2018 році досягло свого піку, тому для глибокого навчання, комп’ютерного зору, відеоаналітікі та інших областей, пов’язаних з ШІ, він став по-справжньому проривний.
Видеоаналитика допомагає, зокрема, мережевих магазинах: наприклад, фіксувати і запобігати черги, визначати, коли товари закінчуються на полицях, фіксувати порушення в касових операціях. Потрібне ЗА завантажено в хмару, камера підключається до нього і сигналить, якщо щось не так. Доступність хмарних сервісів підвищується, тому послуга стає доступною і супермаркету, і мережевий кав’ярні, і невеликий аптеці.
Розпізнавання осіб
Одна з найбільш «хайпових» технологій, що минає, по інерції продовжує асоціюватися з державним контролем, Великим Братом і шпигунськими трилерами.
Тим не менш пілотні технології розпізнавання осіб ще наприкінці 2017-го запустили Як технологія розпізнавання обличчя допомагає бізнесу і спецслужб[ великі російські рітейлери X5 Retail Group, «Діксі» і навіть стоїть осібно «Вкусвилл». А в 2018-му до них приєдналися, наприклад, аптеки «Асна». Світові кейси ще наочніше: готель Mariott і Alibaba Group в липні 2018 року запустили сервіс реєстрації гостей, заснований на розпізнаванні рис обличчя.
Бізнес використовує розпізнавання осіб не тільки для відстеження злодюжок, але і для підвищення лояльності клієнтів: з постійними гостями можна вітатися імені і пропонувати бонуси.
Блокчейн та безпеку персональних даних
У ЗМІ блокчейн заслужив репутацію технології, яку можна впровадити практично скрізь. Тим не менш доводиться визнавати, що до малого і середнього бізнесу розподілена база даних добереться не так скоро. Зате блокчейн-рішення, орієнтовані на захист інтелектуальної власності розвиваються цілком успішно, і для бізнесу в креативної індустрії, наприклад, це дуже актуально. Приклад — Binded, блокчейн-сервіс для фіксації авторських прав на зображення.
Перспективний блокчейн і для освітніх проектів: студенти MIT (Массачусетського технологічного інституту) отримали Digital Diploma debuts at MIT офіційні дипломи прямо на свої смартфони через блокчейн-додаток Blockcerts Wallet ще в 2017 році. Цифрові дипломи та сертифікати, зареєстровані в Blockcerts, захищені від несанкціонованого доступу і при цьому доступні для спільного використання.
Родинна гілка блокчейн-рішень стосується розробки верифицированного портфоліо для представників творчих професій. Перші експерименти зі списками кар’єрних досягнень та кейсів на блокчейне, наприклад, Indorse, традиційно спрямовані на програмістів. А журнал Ledger Journal використовує цифрові підписи і тимчасові мітки на блокчейне для наукових публікацій.