۱۳ ترند هوش مصنوعی که آینده فناوری را شکل می‌دهند

بررسی تحولات سال‌های اخیر نشان می‌دهد که اکنون رهبری جریان نوآوری تا حدی زیادی در اختیار هوش مصنوعی و تحلیل‌های داده‌ای قرار دارد؛ با این حال پیش‌بینی دقیق شکل و ماهیت این هوش در سال‌های پیش رو دشوار خواهد بود و همین امر برنامه‌ریزی و انتخاب رویکرد مناسب برای مواجهه با آن را دشوار خواهد کرد. در این مقاله اصلی‌ترین ترندهای این حوزه را که انتظار می‌رود در سال‌های آینده با درجات مختلفی از تأثیر ظاهر شوند، گردآوری کرده‌ایم تا به شما در اتخاذ تصمیمات استراتژیک فناوری کمک کنیم.

هوش مصنوعی کاربردی (Applied AI)

در ادبیات فناوری، به‌کارگیری هوش مصنوعی برای حل مسائل جهان واقعی را «هوش مصنوعی کاربردی» می‌نامند. این ترند شامل توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی است که می‌توانند به صورت مداوم پردازش کرده و با یادگیری خودکار از داده‌ها، به پیش‌بینی شرایط و تصمیم‌گیری‌ها کمک کنند.

نکته‌ای که باید مورد تاکید قرار بگیرد آن است که «هوش مصنوعی کاربردی» با هوش ماشینی عمومی تفاوت دارد. در هوش مصنوعی کاربردی به جای تمرکز بر فرضیه‌ها، بر انجام تسک‌های ویژه و حل مسائلی مانند افزایش فروش، کاهش هزینه‌ها، بهبود رضایت مشتریان توجه می‌شود.

وضعیت فعلی این تکنولوژی

اگر بنا باشد باشد به تشریح جایگاه هوش مصنوعی کاربردی بپردازیم، باید آن را جریان زندگی‌بخش حوزه‌هایی مانند تحلیل داده‌ها، آمار، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) بدانیم که هر یک از این حوزه‌ها کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف دارند.

به گزارش مکنزی، در میان تمامی ترندهای در نظر گرفته شده برای حوزه هوش مصنوعی، بیشترین امتیاز نوآوری طی 5 سال اخیر به شاخه Applied AI تعلق داشته است. در سال 2023 نیز این حوزه با جذب 86 میلیارد دلار سرمایه‌گذاری در سهام، توانست در فهرست 5 ترند برتر سرمایه‌پذیر قرار بگیرد.

هوش مصنوعی محاوره‌ای (Conversational AI) و ChatGPT

ChatGPT (زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی محاوره‌ای) یک نوع چت‌بات است که از مدل‌های مولد Openai استفاده کرده و بر اساس داده‌هایی که با آن پر شده است، پاسخ‌های جدیدی برای درخواست‌های مطرح شده ایجاد می‌کند. داشتن چنین قابلیتی باعث شده کهChatGPT  از سایر چت‌بات‌ها انعطاف‌پذیرتری بیشتری داشته باشد؛ زیرا می‌تواند به طیف وسیعی از سوالات پاسخ دهد و به دستورالعمل‌های آماده وابسته نیست. در نتیجه، اکنون ChatGPT  به نقطه عطفی در توسعه هوش مصنوعی تبدیل شده است.

وضعیت فعلی این فناوری

اکنون ChatGPT کاربردهای بسیار متنوعی پیدا کرده است. بزرگترین مزیت آن این است که می‌تواند در هر زمینه تجاری استفاده شود و به طور قابل توجهی درآمد را افزایش دهد. ChatGPT می‌تواند فرآیندهای کاری مختلف را ساده‌سازی و خودکار کند؛ خدمات مشتری را بهبود بخشد و مقیاس‌پذیری و سرعت را افزایش دهد.

در اواخر سال 2022، ChatGPT انقلابی به پا کرد و  پس از آن توانست در کمتر از یک هفته به 1 میلیون کاربر برسد. آمارها نشان می‌دهند که تعداد کاربران هفتگی فعال ChatGPT تا اواخر سال 2024، بیش از 200 میلیون کاربر بوده است.

به طور کلی، بر اساس آمارهای ارائه شده از سوی  ​MARKETS AND ​MARKETSپیش‌بینی می‌شود که ارزش بازار هوش مصنوعی محاوره‌ای با نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR) 24.9%، از 13.2 میلیارد دلار در سال 2024 به 49.9 میلیارد دلار در سال 2030 برسد.

بر اساس آمارهای eMarketer، برآورد می‌شود که ChatGPT در ایالات متحده 67.7 میلیون کاربر فعال ماهانه داشته باشد.

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) 

هوش مصنوعی مولد یک شاخه از هوش مصنوعی است که محتوای جدید و اصلی ایجاد می‌کند. برخلاف هوش مصنوعی سنتی که بیشتر بر تصمیم‌گیری یا شناسایی الگوها تمرکز دارد، هوش مصنوعی مولد از یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها استفاده کرده و از آن‌ها برای ایجاد داده‌های جدید مشابه استفاده می‌کند.

وضعیت فعلی این فناوری

هوش مصنوعی مولد می‌تواند با استفاده از مقادیر زیادی از داده‌ها و ایجاد محتوای جدید در قالب‌های مختلف، فرآیندهای مختلف کاری را خودکارسازی کرده، بهبود دهد و ساده‌سازی کند.

بر اساس آمارهای DemandSage، پیش‌بینی می‌شود که ارزش بازار هوش مصنوعی مولد با نرخ رشد مرکب سالیانه (CAGR) 27.02%، از 17.41 میلیارد دلار در سال 2024 به 118.06 میلیارد دلار در سال 2032 برسد.

هوش مصنوعی عاملی (Agentic AI)

«هوش مصنوعی عاملی» به سیستم‌های هوش مصنوعی اطلاق می‌شود که دارای درجه‌ای از خودمختاری یا اختیار در تصمیم‌گیری و اقدامات هستند و اغلب به طور مستقل یا با حداقل مداخله انسانی عمل می‌کنند. برخلاف هوش مصنوعی سنتی که معمولاً در چارچوب قوانین از پیش تعیین شده یا تحت کنترل مستقیم انسان عمل می‌کند، هوش مصنوعی عاملی طراحی شده است تا تصمیم بگیرد، با محیط‌های پویا سازگار شود و اهدافی را بر اساس تحلیل خود از وضعیت دنبال کند.

هوش مصنوعی عاملی با توجه به خودمختاری، سازگاری و قابلیت‌های تصمیم‌گیری خود، مزایای قابل توجهی را در صنایع مختلف ارائه می‌دهد.

1. افزایش کارایی و خودکارسازی

هوش مصنوعی عاملی می‌تواند وظایفی را که به طور سنتی نیاز به مداخله انسانی دارند، انجام داده و سرعت و دقت انجام آنها را بهبود ببخشد.  توانایی آن در عمل کردن به طور مستقل و اتخاذ تصمیمات در زمان واقعی می‌تواند فرآیندها را ساده‌سازی کند؛ گلوگاه‌ها را کاهش دهد و بهره‌وری کلی را بهبود بخشد. این ویژگی به‌ویژه در صنایعی مانند تولید، لجستیک و خدمات مشتری ارزشمند است.

2. بهبود حل مسائل و تصمیم‌گیری

با تحلیل مجموعه‌های بزرگ داده و یادگیری مداوم از محیط خود، هوش مصنوعی عاملی می‌تواند الگوها را کشف کرده، نتایج را پیش‌بینی کند و توصیه‌های مبتنی بر داده‌ ارائه دهد. این فناوری می‌تواند فرآیندهای پیچیده تصمیم‌گیری را در زمینه‌هایی مانند بهداشت و درمان (تشخیص و برنامه‌ریزی درمان)، مالی (ارزیابی ریسک)، مدیریت زنجیره تأمین و خدمات مشتری بهینه‌سازی کند.

3. سازگاری در محیط‌های پویا

هوش مصنوعی عاملی برای یادگیری و سازگاری با شرایط در حال تغییر طراحی شده است. در محیط‌هایی که وضعیت به طور مداوم در حال تکامل است ـمانند خودروهای خودران که در جاده‌های غیرقابل پیش‌بینی حرکت می‌کنند یا الگوریتم‌های معاملاتی مالی که با تغییرات بازار سازگار می‌شوندـ هوش مصنوعی عاملی می‌تواند بدون نیاز به برنامه‌ریزی مجدد مداوم واکنش نشان دهد، که این باعث می‌شود در برابر عدم‌اطمینان بسیار مقاوم شود.

4. شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ

نمایندگان هوش مصنوعی می‌توانند تجارب بسیار شخصی‌سازی شده‌ای را با تطبیق راه‌حل‌ها بر اساس رفتارها، ترجیحات یا نیازهای فردی ارائه دهند. به عنوان مثال، در خرده‌فروشی آنلاین، هوش مصنوعی عاملی می‌تواند به طور خودکار پیشنهادات محصول را تنظیم کرده یا حتی استراتژی‌های قیمت‌گذاری را به‌گونه‌ای بهینه کند که تقاضای مشتری را در زمان واقعی برآورده کرده و رضایت مشتری و نتایج تجاری را بهبود دهد.

5. عملیات خودمختار

سیستم‌های هوش مصنوعی عاملی می‌توانند بدون نظارت انسانی مداوم عمل کنند و این مساله آن‌ها را برای محیط‌هایی که حضور انسان محدود یا غیرعملی است، ایده‌آل می‌سازد. خودروهای خودران، پهپادها و اتوماسیون فرآیندهای رباتیک (RPA) نمونه‌هایی از هوش مصنوعی عاملی هستند که می‌توانند وظایف را با حداقل یا بدون ورودی انسانی انجام دهند و این امر منجر به کاهش خطای انسانی و افزایش ایمنی عملیاتی می‌شود.

6. کاهش هزینه‌ها

با خودکارسازی وظایف و کاهش نیاز به نظارت انسانی، هوش مصنوعی عاملی می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا هزینه‌های عملیاتی خود را کاهش دهند. این فناوری می‌تواند به صورت شبانه‌روزی کار کرده، وظایف تکراری را بدون خستگی انجام دهد و هزینه‌های مربوط به آموزش و خطاهای نیروی کار انسانی را حذف کند.

7.  مقیاس‌پذیری

هوش مصنوعی عاملی می‌تواند عملیات را بدون محدودیت‌هایی که انسان‌ها با آن مواجه هستند، به‌طور کارآمدی مقیاس‌پذیر کند. این فناوری چه در مدیریت تجزیه و تحلیل داده‌های وسیع، پاسخ‌دهی به میلیون‌ها درخواست مشتری به طور همزمان، یا مدیریت شبکه‌های پیچیده، می‌تواند ظرفیت خود را به‌طور بی‌وقفه گسترش دهد تا تقاضای رو به رشد را برآورده کند.

8. کاهش سوگیری انسانی

در فرآیندهای تصمیم‌گیری، هوش مصنوعی عاملی می‌تواند سوگیری‌های انسانی را در مواردی مانند استخدام، اعطای وام یا عدالت کیفری که ممکن است قضاوت را تحت تأثیر قرار دهند، کاهش دهد. یک سیستم‌ هوشمند چنانچه با در نظر گرفتن اصول انصاف و شفافیت طراحی شود، می‌تواند به اتخاذ تصمیمات داده‌محوری منجر شود که عینی‌تر و عادلانه‌ترند.

در حالی که هوش مصنوعی عاملی مزایای فراوانی از جمله افزایش کارایی، سازگاری و کاهش هزینه‌ها به همراه دارد، موضوعات مهمی پیرامون اخلاق، کنترل و ایمنی نیز به همراه دارد. ایجاد تعادل میان این مزایا و مدیریت و نظارت مسئولانه، کلید دستیابی به پتانسیل کامل این فناوری خواهد بود.

تحلیل افزوده (Augmented Analytics)  

تحلیل افزوده یا تقویت شده که از فناوری‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی قدرت می‌گیرد، توانسته در مسیر تسهیل مدیریت امور، گام را از آنچه پیش از این انجام شده بود فراتر بگذارد و به شرکت‌ها کمک کند تا از حجم‌ انبوده داده، بینش استخراج کنند. تحلیل افزوده همچنین بر قابلیت‌های گسترده خودکارسازی تکیه دارد که باعث می‌شوند وظایف دستی معمول در طول چرخه عمر تحلیل داده‌ها ساده‌تر شوند. به این ترتیب، زمان لازم برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین کاهش می‌یابد و تحلیل داده‌ها به امر در دسترس‌تری تبدیل می‌شود.

تحلیل افزوده می‌تواند به تصمیم‌گیری بهتر، توسعه سریع‌تر محصولات، افزایش سودآوری و تسریع در اشتراک‌گذاری دانش منجر شود. این فناوری همچنین داده‌ها را از کانال‌های مختلف جمع‌آوری می‌کند تا دیدگاه جامع‌تری به دست آورد.

وضعیت فعلی این تکنولوژی

عموما سازمان‌های بزرگ زمانی که بنا داشته باشند برنامه‌های تحلیلی خود را برای گروه جدیدی از کاربران مقیاس کنند، به تحلیل‌های افزوده تکیه می‌کنند و از این طریق، فرآیند اضافه کردن این گروه جدید به برنامه‌ها تسریع می‌شود. مجموعه‌هایی مانند Power BI، Qlik، Tableau و دیگر شرکت‌های پیشرو در بحث هوش تجاری، همگی دارای طیف گسترده‌ای از قابلیت‌های تحلیل افزوده هستند.

در سالی که گذشت، ارزش بازار تحلیل‌های افزوده توانست با نرخ رشد مرکب سالیانه 22.4 درصد، از 11.36 میلیارد دلار در سال 2023، به 13.9 میلیارد دلار در سال 2024 برسد. پیش‌بینی می‌شود که این عدد در سال 2028، با نرخ رشد مرکب سالیانه 23.6 درصدی به 36.42 میلیارد دلار برسد.

Web 3.0

وب 3 (WEB 3.0 ) ورژن جدیدی از اینترنت است که می‌کوشد فضای دیجیتال را به فضایی متمرکز بر کاربر تبدیل کرده و امکانی ایجاد کند که کاربران کنترل کاملی روی داده‌هایشان داشته باشند. چنین مفهومی بر ترکیبی از فناوری‌های مختلف مانند بلاکچین، وب معنایی، تکنولوژی همه‌جانبه و … استوار است. کاربرپسندی وب 3، با توزیع دانه‌ای محتوا، در میان چیزهای دیگر پشتیبانی می‌شود.

هوش مصنوعی و تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را باید بخش مرکزی وب 3 دانست که به کاربران کمک می‌کنند با سرعت بیشتری به داده‌های مرتبط دسترسی پیدا کنند. بنابراین، هر وب‌سایت با اتکا به ظرفیت‌های هوش مصنوعی، می‌تواند داده‌های مختلف را سرند کند و آن بخشی که بیشترین تناسب را با نیازها و ترجیحات خاص هر کاربر دارد، در اختیار او قرار دهد.

وضعیت فعلی این تکنولوژی

وب 3 به واسطه محدودیت‌های موجود در پذیرش فناوری‌های سازنده‌اش، هنوز در دوران طفولیت به سر می‌برد. با این وجود تسریع سر و سامان گرفتن فناوری‌هایی مانند بلاکچین، ارزهای دیجیتال و ارتباطات، باعث شده که این فناوری به تدریج انسجام پیدا کند. به طور کلی می‌توان چنین ادعا کرد که اکنون برخی از جنبه‌های وب 3 توانسته‌اند مرزهای تئوری را درنوردند و توفیقاتی در این جنبه‌ها حاصل شده است.

بر اساس پژوهش‌های GRAND VIEW RESEARCH، انتظار می‌رود ارزش بازار جهانی وب 3 که در سال 2023 چیزی در حدود 2.24 میلیارد دلار برآورده شده، تا سال 2030 حدود 50 درصد رشد کند.

ارتباطات پیشرفته

ارتباطات پیشرفته، به مجموعه روش‌هایی اطلاق می‌شود که برای وصل کردن دستگاه‌های مختلف به یکدیگر و اشتراک‌گذاری داده میان آن‌ها به کار گرفته می‌شوند. این ارتباطات، فناوری‌هایی مانند 5g، اینترنت اشیا، رایانش لبه‌ای، شبکه‌های بی‌سیم کم‌مصرف و نوآوری‌های دیگری که بستر لازم برای اشتراک‌گذاری یکپارچه و سریع داده را فراهم می‌کنند، شامل می‌شوند.

با افزایش شمار دستگاه‌ها، ضروری است تا از متصل ماندن آنها برای بهره‌برداری از بازارهای مشتری‌محور، ردیابی زنجیره‌های تامین، انجام نگهداری پیشگیرانه و بهبود فرآیندهای تجاری اطمینان حاصل شود.

وضعیت فعلی این تکنولوژی

نیاز جهانی به اتصال اینترنت اشیاء (IoT) طی پنج سال گذشته و به واسطه به‌کارگیری اینترنت اشیاء سلولی (2G، 3G، 4G و اکنون 5G) و شبکه‌های بی‌سیم کم‌مصرف (LPWA) پیشرفت پیدا کرده است. استفاده روزافزون از اینترنت اشیاء در حوزه پزشکی، تولید مبتنی بر فناوری اینترنت اشیا (IoT) و وسایل نقلیه خودران، تاکنون از بزرگ‌ترین عوامل محرک بازار بوده‌اند.

به گزارش  mobile worldانتظار می‌رود تا سال 2033، تعداد دستگاه‌های متصل اینترنت اشیا از مرز 40 میلیارد دستگاه فراتر رود.

متاورس

به‌طور کلی متاورس به شبکه یکپارچه‌ای از جهان‌های مجازی اشاره دارد که از طریق مرورگر یا هدست قابل دسترسی است. این فناوری با ترکیبی از واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR) کار می‌کند. برخلاف وب 3.0، متاورس بر مالکیت کاربران بر داده‌ها تمرکز ندارد. در عوض، هدف آن ایجاد یک واقعیت دیجیتال مشترک است که در آن کاربران بتوانند به یکدیگر متصل شوند، اقتصاد ایجاد کنند و به‌صورت هم‌زمان تعامل داشته باشند.

وضعیت فعلی این فناوری

در حال حاضر، متاورس هنوز به شکل کامل خود نرسیده است. اکثر شرکت‌ها از جمله Roblox، Decentraland، Meta و دیگران در تلاشند تا متاورس را توسعه دهند. با این حال، این پلتفرم‌ها با یکدیگر سازگار نیستند. شرکت‌های پیشرو در حال اجرای استراتژی‌های متاورسی هستند تا حضور خود را در فضاهای متاورسی موجود تثبیت کنند.

روندهای توسعه متاورس در سال 2025 نشان‌دهنده تمرکز قابل‌توجه بر بهبود جهان‌های مجازی از طریق فناوری‌های هوش مصنوعی و بلاکچین است. فناوری‌های کلیدی که متاورس را شکل می‌دهند شامل واقعیت مجازی (VR)، واقعیت افزوده (AR)، مدل‌سازی سه‌بعدی و بلاکچین هستند. فرصت‌های نوظهور به‌ویژه در حوزه‌های املاک مجازی و مد دیجیتال، جایی که کاربردهای نوآورانه باعث رشد و افزایش علاقه می‌شوند، بسیار چشمگیرند. با این حال، توسعه متاورس با چالش‌هایی مانند مسائل مربوط به فناوری، هزینه، حریم خصوصی و دسترسی‌پذیری مواجه است.

تا سال 2024، متاورس بیش از 600 میلیون کاربر فعال در سراسر جهان داشته است. کارشناسان معتقدند که تا سال 2040، متاورس به بخشی ضروری از زندگی روزمره نیم میلیارد نفر در سراسر جهان تبدیل خواهد شد.

رایانش لبه‌ای (Edge Computing)

رایانش لبه‌ای پردازش داده‌های ابری را به سطح جدیدی می‌برد و بر ارائه خدمات از لبه شبکه تمرکز دارد. این فناوری به سازمان‌ها امکان می‌دهد داده‌ها را در حاشیه شبکه پردازش کنند، هزینه‌های کلی زیرساخت را کاهش دهند، حاکمیت داده‌ها را بهبود بخشند و امنیت داده‌ها را ارتقا دهند.

این فناوری، تحلیل داده‌های محلی با استفاده از هوش مصنوعی را تسریع کرده و سیستم‌های هوشمند را قادر می‌کند عملکرد بهتری داشته باشند و هزینه‌ها را پایین نگه دارند. رایانش لبه‌ای همچنین از رفتار خودکار دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) پشتیبانی می‌کند.

وضعیت فعلی این فناوری

در حال حاضر صنایع، دستگاه‌هایی با قابلیت رایانش لبه‌ای، از جمله بلندگوهای هوشمند، حسگرها، عملگرها و سایر سخت‌افزارها را به کار گرفته‌اند. این دستگاه‌ها داده‌ها را از دنیای واقعی جمع‌آوری کرده و به‌صورت محلی پردازش می‌کنند.

بر اساس آمارهای Scoop.market.us اندازه بازار رایانش لبه‌ای به طور مداوم در حال رشد است. کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که تا سال 2032 ارزش این بازار از 55 میلیارد دلار در سال 2024 به 206 میلیارد دلار برسد.

هوش تصمیم‌گیری مهندسی‌شده (Intelligence Engineered Decision)

حوزه هوش تصمیم‌گیری یک زمینه جدید در هوش مصنوعی است که روش‌های علمی را با قضاوت انسانی ترکیب می‌کند تا تصمیمات بهتری اتخاذ شود. به عبارت دیگر، این یک روش برای استفاده از هوش ماشینی به منظور اتخاذ تصمیمات مؤثرتر و کارآمدتر در سناریوهای پیچیده است.

 هدف تنها شناسایی الگوها نیست؛ بلکه درک این است که چرا این الگوها وجود دارند و چگونه می‌توانند به عنوان بخشی از یک استراتژی کلی استفاده شوند. این فناوری با قابلیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و ساختارهای داده‌ای تکمیل می‌شود و می‌توان آن را ترکیبی از علوم اجتماعی و نظریه تصمیم‌گیری دانست.

وضعیت فعلی این فناوری

هوش تصمیم‌گیری به شرکت‌ها کمک می‌کند تا ریسک‌ها و تقلب‌ها را شناسایی کرده، فروش و بازاریابی را بهبود بخشند و زنجیره‌های تأمین را تقویت کنند. به عنوان مثال، شرکت مسترکارت از این فناوری برای افزایش تأیید تراکنش‌های واقعی استفاده می‌کند.

بر اساس گزارش THE BUSINESS RESEARCH COMPANY ارزش بازار هوش تصمیم‌گیری از 13.05 میلیارد دلار در سال 2023 با نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR) 17.8 درصدی به 15.38 میلیارد دلار در سال 2024 افزایش یافته است و پیش‌بینی می‌شود که تا سال 2028 ارزش این بازار با نرخ رشد مرکب سالیانه 17.7% افزایش یابد و به 29.53 میلیارد دلار برسد.

بافت داده  (Data Fabric)

«بافت داده»، به عنوان یک استراتژی جامع داده، از افراد و فناوری برای پر کردن شکاف اشتراک‌گذاری دانش در داخل مجموعه‌های داده استفاده می‌کند. بافت داده‌ بر اساس یک معماری یکپارچه برای مدیریت اطلاعات با دسترسی کامل و انعطاف‌پذیر به داده‌ها طراحی شده و  یکی از ابزارهای اصلی برای تبدیل داده‌های خام به هوش تجاری است.

این فناوری همچنین بر محور رویکردهای هوش مصنوعی و کلان‌داده‌ای استوار است که به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا گردش‌کاری انعطاف‌پذیری برای مدیریت داده‌های خود ایجاد کنند. بافت داده‌، معمولاً به عنوان یک اکوسیستم خودمختار شناخته می‌شود که برای حداکثر کردن دسترسی به داده‌های شرکتی استفاده می‌شود، نه به عنوان یک پلتفرم خاص از یک فروشنده نرم‌افزاری خاص.

وضعیت فعلی این فناوری

حدود 26.4% از کسب‌وکارها برای بهبود مدیریت فرآیندهای کسب‌وکار خود از بافت‌های داده‌ای استفاده می‌کنند. تقاضا برای این معماری در بخش‌های خدمات مالی و بیمه (BFSI)، خرده‌فروشی، تجارت الکترونیک و بهداشت و درمان به دلیل سر و کار داشتن با حجم بالای داده‌ها از منابع مختلف، در حال رشد است.

پیش‌بینی Fortune Business Insights نشان می‌دهد که احتمالا ارزش بازار بافت داده، با نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR) 21/2%،  از 2.77 میلیارد دلار در سال 2024 به 12.91 میلیارد دلار در سال 2032 خواهد رسید.

رایانش کوانتومی (Quantum Сomputing)

در تقابل با محاسبات سنتی، در رویکرد کوانتومی از کیوبیت‌ها (qubits) به عنوان واحد اصلی اطلاعات استفاده می‌شود تا تحلیل‌ها به مقیاسی تسریع شوند که کامپیوترهای سنتی هرگز قادر به دستیابی به آن نیستند. این سرعت بالا در پردازش به ایجاد مزایایی مانند سرعت و دقت بیشتر در تحلیل داده‌های بزرگ می‌انجامد.  

در فاز تجاری، رایانه‌های کوانتومی پتانسیل زیادی برای بهبود سیستم‌های هوشمند دارند و باعث می‌شوند دقیق‌تر و جزئی‌تر عمل شود.

وضعیت فعلی این فناوری

این فناوری هنوز در مراحل اولیه رشد خود قرار دارد؛ با این حال تغییراتی مانند افزایش سرمایه‌گذاری‌ها، گسترش استارتاپ‌ها و خدمات رایانش کوانتومی به عنوان سرویس (QCaaS)، به پیشروی پذیرش بیشتر آن در صنایع کمک شایانی می‌کنند. بر اساس گزارش مک‌کینزی، چهار صنعت مالی، داروسازی، شیمی و خودروسازی می‌توانند نخستین کاربردهای این فناوری را پیاده‌سازی کنند.

پیش‌بینی می‌شود که بازار رایانش کوانتومی به عنوان سرویس (QCaaS) تا سال 2033 و با نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR) 35.6%، به 48.3 میلیارد دلار برسد.

هایپر اتوماسیون (Hyper automation)

در این مفهوم از فناوری‌های هوشمند به بهترین نحو استفاده شده تا به شرکت‌ها کمک شود، خودکارسازی کامل فرآیندها را با ترکیب ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی و روباتیک پردازش خودکار (RPA) اجرایی کنند. هایپر اتوماسیون تلاش می‌کند تا تمامی تسک‌هایی را که توسط کاربران کسب‌وکار انجام می‌شود، از طریق ایجاد مسیرهای خودکاری که با کمک داده‌ها نیز تکامل پیدا می‌کنند، ساده‌سازی کند.

به لطف هم‌افزایی قدرتمندانه هوش مصنوعی و RPA، معماری هایپر اتوماسیون شده می‌تواند فرآیندهای مستندنشده‌ای را که به ورودی‌های داده‌ای غیرساختاریافته وابسته هستند، مدیریت کند – چیزی که قبلاً غیرممکن بوده است.

وضعیت فعلی این فناوری

اکنون هایپر اتوماسیون در مرحله ایده‌پردازی است و اتوماسیون کلاسیک به رشد آتی آن کمک خواهد کرد. بنابراین می‌توان گفت که در حال حاضر این ترند در نرم‌افزارهای سنتی RPA که به وظایف مبتنی بر قوانین پایبند هستند و تنها بر روی داده‌های ساختاریافته عمل می‌کنند، نمود پیدا کرده است.

پیش‌بینی می‌شود که اندازه بازار هایپر اتوماسیون در چند سال آینده رشد سریعی داشته باشد. پیش‌بینی‌های THE BUSINESS RESEARCH COMPANY حاکی از آن است که اندازه این بازار با نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR)  17.2% افزایش خواهد یافت و از 55.79 میلیارد دلار در سال 2024 به 105.34 میلیارد دلار در سال 2028، خواهد رسید.