11 تقنية يجب أن يعرفها كل مطور يحترم نفسه

من التعلم الآلي إلى التوائم الرقمية، هناك بحر من الاحتمالات مع اتجاهات التكنولوجيا الصاعدة (والهابطة) تعمل التقنيات الجديدة والمتطورة على تغيير طريقة عملنا بسرعة، مما يوفر فرصًا إبداعية لهؤلاء المطورين الذين لا يمانعون في إعادة التركيز وتعلم شيء جديد. في هذه المقالة، نلقي نظرة على 11 اتجاهًا تكنولوجيًا جديدًا يقول الخبراء إنها يمكن أن تعطل ممارسات تكنولوجيا المعلومات الحالية وتخلق الطلب على المطورين ذوي التوجه المستقبلي. لا يتعلق الأمر فقط بالاختراق الضخم التالي (المعروف أيضًا باسم Next Big Thing). يكمن مصدر الفرص المستقبلية للمطورين في دمج العديد من التقنيات المتقدمة - الذكاء الاصطناعي (AI)، والواقع الافتراضي (VR)، والواقع المعزز (AR)، وإنترنت الأشياء (IoT)، وإنترنت الأشياء، وتقنيات السحابة (IoT). ... وبالطبع في القضايا الأمنية الناشئة عن هذا الاندماج. إذا كنت ترغب في توسيع نطاق أدواتك الشخصية، فنوصيك بإلقاء نظرة فاحصة على هذه التقنيات الشائعة، بالإضافة إلى نصائحنا حول كيفية تحقيق النجاح باستخدامها.

إنترنت الأشياء الأمن

بعد اختراق عشرات الملايين من الأجهزة المتصلة في عام 2016، لاحظ المراقبون الخارجيون أيضًا أن أجهزة إنترنت الأشياء غير المحمية (IoT = إنترنت الأشياء) تؤدي إلى مشكلات أمنية رهيبة. في تقرير حديث، نشرت شركة التحليلات Gartner توصيات للمطورين وفرق الخبراء. ويقترح أن يعمل هؤلاء المتخصصون مع بعضهم البعض منذ بداية عملية التصميم. وفي هذه الحالة، يمكنك القضاء على التهديدات فور ظهورها. على سبيل المثال، عن طريق تنزيل التحديثات الأمنية لأجهزة إنترنت الأشياء. الطلب مرتفع على خبراء أمن إنترنت الأشياء، خاصة أولئك الذين يفهمون نقاط الضعف في الأجهزة والبرامج التي تستخدمها الأجهزة المتصلة بالشبكة. "إن نواقل الهجوم على إنترنت الأشياء تتطابق تقريبًا مع تلك الموجودة في أي شبكة موزعة، مثل أجهزة الكمبيوتر أو الهواتف المحمولة. لذا فإن المعرفة الأمنية ستكون ذات صلة ومهمة في هذا المجال، كما يقول ريتشارد ويتني، نائب رئيس المنتج في شركة Startup Particle. "تعلم أساسيات التشفير والمصادقة وسوف تحقق أشياء عظيمة." يقول توم جونسر، مؤسس DocuSign والشريك في Seven Peaks Ventures، إن الشركات تحتاج الآن إلى مهارات برمجة منخفضة المستوى للمعالجات الدقيقة. "إنهم يحتاجون أيضًا إلى الخبرة في تقنية Bluetooth و[Windows Identity Foundation] وتقنيات الطيف المنتشر. ونقدر أيضًا المعرفة بأحدث خيارات الأمان لنظام التشغيل Linux، وخاصة الخيارات المُحسّنة للـ minikernel، مثل Qubes OS. ويقترح مات أبرامز، الشريك في شركة Seven Peaks Ventures، تركيز الجهود على فهم العمليات التكنولوجية وكيفية تدميرها. وفي رأيه، فإن عصر ما بعد التشفير الكمي يقترب بشكل أسرع من المتوقع. "يجب على المتخصصين أن يفهموا ماهية الخصوصية التفاضلية وشبكات الخصومة."

الذكاء الاصطناعي

يتزايد الطلب على المهندسين المتمرسين في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير تحسبًا لموجة جديدة من السيارات ذاتية القيادة والروبوتات والإلكترونيات الذكية. وقال نيكولا موريني بيانزينو، المدير التنفيذي الأول ورئيس مجموعة الذكاء الاصطناعي في شركة أكسنتشر: "نحن الآن عند نقطة انعطاف، مدفوعًا إلى حد كبير بالتقدم في الحوسبة في كل مكان، والخدمات السحابية ذات الأسعار المعقولة وتخزين المعلومات غير المحدود تقريبًا". "الذكاء الاصطناعي أصبح الآن مدمجًا في كل شيء حرفيًا." يتوقع موريني بيانشينو الطلب على مطوري البرمجيات والتقنيين والباحثين ذوي الخبرة في مجالات [الأتمتة - تقريبًا. ترجمة.] الترجمة من لغة إلى أخرى، التعرف على الكلام، رؤية الكمبيوتر، الروبوتات، معالجة النصوص باللغات الطبيعية، تمثيل المعرفة والتفكير المنطقي. إن غذاء الذكاء الاصطناعي هو البيانات، وبالتالي فإن الحاجة إلى متخصصين في إدارة البيانات والمحتوى وعلماء البيانات والمحللين مرتفعة للغاية أيضًا. يتوقع كيوتو تامورا، نائب رئيس قسم التسويق في شركة Treasure Data، أن ينتقل الذكاء الاصطناعي قريبًا من التطبيقات المتخصصة والعادية إلى تطبيقات أوسع نطاقًا ومثيرة. في السابق، كانت مهام الذكاء الاصطناعي تبدو كالتالي: "العثور على طريق التسليم الأمثل لحزمة... أو المواقع الأكثر ملاءمة لاستعلام البحث". الآن أصبحت صياغتهم أقرب إلى ما يلي: "العب Go بمستوى لائق"، "قم بالقيادة بأمان"، وما إلى ذلك. يقول تامورا كيوتو: "إنه أمر رائع، ولكن لا يزال يتعين على الناس أن يخبروا الكمبيوتر بما يجب أن يفعله، وليس هناك ما يمكنك فعله حيال ذلك". إن الطلب على علماء البيانات، وعلماء التعلم الآلي، واللغويين الحاسوبيين يتزايد باستمرار. يقول تيم الرئيس التنفيذي لشركة MindMeld، تيم تاتل، نقلاً عن دراسة أجرتها شركة VentureScanner والتي أدرجت 910 شركات ذكاء اصطناعي تم إطلاقها في الفترة ما بين مارس وأكتوبر 2016، أكثر من نصفها في التعلم العميق / التعلم الآلي وعلوم البيانات. "لا ينمو هذا المجال من حيث الأرقام فحسب، بل إنه أيضًا يقول تاتل: "في المنطقة التي تم استثمار معظم الأموال فيها، بحوالي 4.5 مليار دولار". وعلى الرغم من الزيادة الأخيرة في الاهتمام بالتطبيقات التفاعلية، إلا أن هناك عدم تناسق بين العرض والطلب في هذا المجال. ونتيجة لذلك، سيظل الخبراء في هذا المجال هم موردا قيما حتى يقوم الأوساط الأكاديمية والصناعة بتصحيح التوازن.

التعلم الالي

يمكن لنوع من الذكاء الاصطناعي، وهو التعلم الآلي، معالجة كميات هائلة من البيانات للعثور بسرعة على الأنماط - مثل التعرف على الوجه - وتنفيذ مهام مثل التوصية بأفلام للبث المباشر، دون الحاجة إلى برمجة صريحة. ويعتقد باتريك سبيدينج، كبير مديري أبحاث ذكاء الأعمال في شركة روكيت سوفتوير، أن التقنيات المعرفية، جنبا إلى جنب مع الروبوتات والتعلم الآلي، يمكن أن تعمل على تحسين كفاءة المؤسسات التي تبحث عن "الإشارة المفيدة بين الضوضاء". "يعتمد التعلم الآلي، بعد كل شيء، على قدرات التحليلات المتقدمة، المعروفة سابقًا باسم استخراج البيانات، والتي كانت تحتاج فقط إلى منصة مناسبة لتصبح أكثر شعبية،" يعلق سبادينج. السؤال الذي يطرح نفسه: كيف تكسب أبرامز من شركة Seven Peaks Ventures توصي دورة Andrew Ng عبر الإنترنت حول التعلم الآلي على Coursera. أولئك الذين يأخذون الدورة يحققون أداء أفضل في مسابقات Kaggle. نتائج أفضل من بعض الممارسين الذين لديهم سنوات من الخبرة. ليس كل مطور للتعلم الآلي لديه درجة علمية في علوم الكمبيوتر. "بالطبع، درجة في علوم الكمبيوتر يقول مهدي صمدي، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا والمؤسس المشارك لشركة Solvvy: "عادةً ما تساعد درجة الهندسة الأساسية أو درجة الهندسة الفنيين على النجاح في عملهم". "ومع ذلك، فقد رأيت في كثير من الأحيان شركات تقوم بتوظيف مرشحين ليس لديهم خلفية في علوم الكمبيوتر وتحولهم إلى متخصصين في التعلم الآلي."

علم البيانات

يعد علم البيانات مجالًا عصريًا آخر يتطلب مجموعة متنوعة من المهارات متعددة التخصصات، ولكل صناعة مهاراتها الخاصة. قد تكون هناك حاجة إلى خبرة في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحويل كميات كبيرة من البيانات إلى بيانات مفيدة لاتخاذ قرارات العمل. يقول سبادينج: "إن علماء البيانات ذوي الخبرة هم سلعة نادرة". "يبدو لي أن المجالات التي يمكنك فيها إنشاء تقنيات تساعد في اتخاذ القرار، مثل الروبوتات المعرفية والتحليلات الموجهة، هي مجالات ذات فرص مربحة للغاية." بالنسبة لأولئك الذين أرادوا العمل في هذه المجالات، معرفة شاملة بالاحتمالات يقول غاري كازانتسيف، الذي يرأس مجموعة التعلم الآلي في بلومبرج، إن النظرية والإحصاء الرياضي مطلب أساسي، مضيفا أن "المهارات الهندسية، مثل القدرة على كتابة التعليمات البرمجية اللازمة لإنشاء نظام، تعد ميزة إضافية". باستخدام أدوات مثل مكتبة التعلم الآلي TensorFlow أو دفاتر Jupyter، تم تبسيط هذه المهمة إلى حد كبير. لممارسة علم البيانات، تكون مهارات البحث الجيدة مفيدة، أي القدرة على صياغة الفرضيات واختبارها ودراسة الأدبيات الحديثة ومراقبة الأخبار باستمرار. منطقتك." يقول جونتر أولمان، كبير مسؤولي الأمن في شركة Vectra، إن العديد من الشركات تتعامل حاليًا مع علماء البيانات بشكل منفصل عن المصممين وفرق البحث والتطوير والمطورين. ومع تحسن أدوات التعلم العميق والتعلم الآلي وزيادة فعالية الدورات التدريبية في تثقيف كبار المهندسين حول ما هو جديد في علم البيانات، فإن التمييز بين علم البيانات وهندسة البرمجيات سوف يختفي تدريجياً. وفي المستقبل، سيكون الدمج بين مجموعات المهارات والكفاءة في كلا الأداتين أمرًا ضروريًا."

سلسلة كتلة المعاملات

تشمل فوائد هذه الطريقة في إنشاء أداة محاسبة مالية موزعة للمعاملات الشفافية والأمن، على الرغم من أن الافتقار إلى التوحيد القياسي أدى إلى تباطؤ اعتمادها عبر مجموعة واسعة من الصناعات. بيتر لوب، مساعد نائب الرئيس ومهندس التكنولوجيا الرئيسي في شركة Infosys، متفائل بشأن التكنولوجيا: "على الرغم من الاعتقاد الخاطئ بأننا على بعد سنوات من تكنولوجيا blockchain، فإننا بالفعل في العام المقبل" سنشهد هذا العام عمليات نشر كاملة في الخدمات المالية والتأمين والرعاية الصحية. سيؤدي ذلك إلى تعطيل نظام المدفوعات لدينا تمامًا على نطاق دولي." يقول روبرت باردونياس، المؤسس المشارك وكبير مسؤولي الضرائب في IRIS.TV، الذي يعجب بتركيز التكنولوجيا على ريادة الأعمال، إن التقنيات الناشئة الأخرى لديها منحنيات تعلم أكثر حدة. "تنمو هذه التقنيات منذ اليوم الأول مع التركيز على تطبيقات الأعمال التشغيلية، لذلك لا يضطر المطورون إلى تخيل حالات الاستخدام - فهي تظهر وتتطور في الوقت الفعلي،" كما يعلق باردونياس. "إن مواكبة التطورات والتغييرات الجديدة ستكون صعبة تحدي لكل من يريد أن يصبح محترفا في هذا المجال. أتذكر كيف قمت ذات مرة بتطوير مهارات مهنية بسيطة مثل قراءة المواقع - والمجلات التجارية. هذا هو آخر شيء أردت القيام به، ولكن اليوم أصبح جزءا إلزاميا من تدريب المطور الذي يرغب في اكتساب ميزة تنافسية في السوق العالمية والحفاظ عليها."

تطبيقات الشبكات وهندسة الخدمات (MASA)

هناك أيضًا طلب متزايد باستمرار على التطبيقات التي يمكنها الحفاظ على اتصال غير متقطع والتبديل والعمل أثناء تنقلنا في جميع أنحاء المنزل. يقول جوزيف كارسون من شركة Thycotic: "إن نقطة الشبكة هي التوفر العالي: حيث ترتبط جميع العناصر ببعضها البعض. وإذا لم يكن الطريق متاحًا، فسيتم العثور على جهاز آخر لإنشاء الاتصال. ويستخدم هذا، على سبيل المثال لأجهزة التتبع الخاصة بـ Tile، وكذلك للعملات المشفرة مثل Bitcoin كوسيلة موزعة للمحاسبة المالية." ويشير خبراء آخرون إلى وجود اختناق محتمل يتمثل في عدم التوافق الكافي مع الأجهزة. يقول ديريك كوليسون، الرئيس التنفيذي لشركة Apcera (المعروفة سابقًا بشركة Cloud Foundry): "يحاول جميع البائعين، بطريقتهم الخاصة، بناء ثقة المستهلك من خلال إبقاء أنظمتهم البيئية مغلقة، إن وجدت على الإطلاق". يقول كوليسون: "أعتقد أنه سيتم تدريب الذكاء الاصطناعي في السحابة، على كميات هائلة من البيانات من جميع المستخدمين. وستعمل هذه الخوارزميات على تحديث نماذج التنفيذ الخاصة بها باستمرار، والتي سيتم نقلها لاسلكيًا إلى نقاط النهاية واستخدامها لتحديث البرامج الثابتة على هواتفنا". والسيارات والأجهزة المنزلية. وستتم معالجة البيانات على أجهزة الأجهزة المحلية، وسيتم التدريب باستخدام البرامج الموجودة في السحابة."

التوائم الرقمية

يمكن استخدام نماذج البرامج، المتصلة بأجهزة الاستشعار المادية والافتراضية، للتنبؤ بفشل المنتج والخدمة، مما يسمح للشركات بتخطيط وتخصيص الموارد لإجراء الإصلاحات قبل حدوث الفشل. يؤدي التقدم في التعلم الآلي وإدخال تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى تقليل تكلفة مثل هذه النماذج التنبؤية، والتي تسمى "التوائم الرقمية"، والتي تجعل من الممكن زيادة الكفاءة بشكل كبير وتقليل تكاليف التشغيل على مدى عمر المحرك النفاث أو الطاقة على سبيل المثال. نبات. وفقًا لماتياس وولوسكي، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا والمؤسس المشارك لـ Auth0، ستكون الشركات قادرة على استخدام التوائم الرقمية أيضًا في مرحلة المفهوم والتصميم، وإجراء عمليات محاكاة لمنتجات البرمجيات الجديدة مع تغييرات خطوة بخطوة حتى يتم تحقيق نتيجة مرضية. سيتم أخذ المعلومات التي تم الحصول عليها من التوائم الرقمية بعين الاعتبار عند إنشاء المنتج. "تستخدم العديد من المنظمات بالفعل التوائم الرقمية. وهذه التكنولوجيا مطلوبة بشكل أساسي في تلك المشاريع التي تكون فيها التكاليف الأولية مرتفعة للغاية، وبالتالي سعر الفشل،" يقول فولوشسكي. يقول بول هوفمان، مدير التكنولوجيا في SpaceTime Insight، إن التوائم الرقمية تستخدم التعلم الآلي لجعلها أكثر فعالية في التنبؤ بالفشل مقارنة بنماذج الصيانة القائمة على الحالة. "بفضل إنترنت الأشياء وأنظمة التعلم الآلي، يمكن للشركات أن تكون واثقة من أن مواردها لن تفشل بشكل عشوائي، وإذا حدث ذلك، فيمكن للشركة اتخاذ القرار الأفضل في الوقت الفعلي على المدى الطويل."

السيارات بدون سائق والروبوتات والأجهزة المنزلية

أصبحت الأجهزة المنزلية والمعدات الصناعية والسيارات والطائرات بدون طيار أكثر ذكاءً بفضل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وتقدر شركة الأبحاث جارتنر أنه بحلول عام 2020، ستخرج 61 مليون مركبة متصلة من خطوط إنتاج شركات صناعة السيارات سنويًا. يقول فينس جيفز، مدير استراتيجية المنتجات والتسويق في شركة Pegasystems: "إن الاقتصادات بأكملها تنمو هنا". — على سبيل المثال، هناك شركات ناشئة وشركات تم تأسيسها بالفعل تتعامل مع الذكاء الاصطناعي، والتي أصبحت راسخة جدًا في مجال المركبات ذاتية القيادة. على سبيل المثال، شركة MobileEye هي شركة برأس مال استثماري قدره 500 مليون دولار وتتخصص في الكاميرات الصغيرة الموضوعة في جميع أنحاء السيارة. وبالمثل، هناك شركات تبيع الروبوتات المادية، على سبيل المثال، شركة SoftBank Robotics المتخصصة في روبوتات الكونسيرج في الفنادق. لديهم 250 مليون دولار من رأس المال الاستثماري." وقد أدى التقدم في التعلم العميق إلى تحسينات في رؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية والكلام، فضلا عن قدرة الآلات والبرمجيات على "السعي للحصول على المكافأة" وزيادة الإنتاجية، كما يقول واين طومسون. كبير علماء البيانات في SAS: "النتيجة هي جيل جديد من الآلات القادرة على رؤية العالم، وسماع وقراءة اللغات الطبيعية، والتواصل مع الناس والتنظيم الذاتي ميكانيكيًا وسلوكيًا بطريقة غير مسبوقة على الإطلاق". يقول مايكل هوبارد، مدير الاتصالات العالمية في ServiceNow: "إن التشغيل الآلي بمثابة كابوس، مما يؤدي إلى طرد الناس من العمل، ويرى آخرون أن هذه التقنيات تؤدي إلى مستقبل أكثر إشراقا وأكثر إنسانية. "كثيرا ما يتم سؤالي عن عواقب التشغيل الآلي". - لا تمثل الأتمتة الذكية تهديدًا، ولكنها فرصة هائلة. فهو يمكن أن يحررنا من الأنشطة الروتينية، ويفتح الباب أمام الإبداع ويسمح لنا بإنشاء علاقات عمل أقوى وأكثر إنتاجية."

الواقع الافتراضي والمعزز

بعد عقود من الإعلانات المتطفلة، وصل الواقع الافتراضي والمعزز أخيرًا إلى نقطة تحول. ولأولئك الذين يرغبون في تطوير منتجات تعتمد على هذه التقنيات، تنفتح آفاق جديدة: توسيع الأحاسيس أثناء الألعاب. يقول أنوب ناير، نائب الرئيس والمدير الفني لشركة Mphasis Digital: "هذه التقنيات ليست شائعة جدًا بعد، لكنها أصبحت أكثر نضجًا في السنوات الأخيرة. أعتقد أنه في صناعات الطب الحيوي والرعاية الصحية، سيجلب AR / VR فوائد هائلة، سواء لأغراض التدريب أو لتبادل المعلومات حول العمليات الجراحية المعقدة. ونحن نرى خططا لأنشطة الواقع المعزز تهدف إلى إجراء تحليل متعمق في مراكز التحكم في وسائل التواصل الاجتماعي التابعة للبنوك الكبيرة، وكذلك في طوابق الصرافة حيث ستوفر هناك مساحة لا نهاية لها لسماسرة الأوراق المالية لتحليل البيانات والتعاون. ويرى كريستيان ساسو، الأستاذ المشارك في برنامج الدراسات العليا للواقع الافتراضي/الواقع المعزز في كلية كوجسويل في سان خوسيه، أن الواقع المعزز هو أكبر اتجاه تكنولوجي لهذا العام. "قريبًا جدًا. يقول سيسو: "لخدمة العملاء عندما يحتاجون إلى إصلاح جهاز من إنتاج الشركة". "على سبيل المثال، في أحد المشاريع التي أعمل عليها، يتم استخدام نظارات الواقع المعزز للتواصل مع مستشار خدمة العملاء في حالة تعطل جهاز التلفزيون أو الشاشة. عند التحدث مباشرة مع العميل من خلال واجهة الواقع المعزز، يمكن لممثل الشركة الحصول على جميع المعلومات اللازمة عن طريق فحص الشاشة المكسورة بصريًا، دون الحاجة إلى وصف المشكلة عبر الهاتف أو البحث عن رقم تسلسلي. يقول فيشوا رانجان، رئيس قسم الواقع المعزز والافتراضي في شركة إنفوسيس: "لن يتم نشرها على نطاق واسع حتى توفر لهم أجهزة ذات جودة عالية وبأسعار معقولة. ""في وقت مبكر من عام 2017، سنرى شركات الهواتف الذكية تبدأ في تطوير قدرات الواقع المعزز والافتراضي، مثل كالتقنيات القائمة على التعرف على الوجه واكتشاف الموقع واستخدام أجهزة الاستشعار وكاميرات 360 درجة، والتي ستلعب دورًا مهمًا في تعزيز مبيعات أجهزة الواقع المعزز والواقع الافتراضي للمشترين الأوائل.

مساعدين بشريين

هذه هي المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي! سوف نتخلص من الأدوات القديمة التي نستخدمها حاليًا للتفاعل مع العالم الرقمي. ووفقاً للخبراء، سنستخدم قريباً أدوات مساعدة لأكثر من مجرد طلب السلع والخدمات عبر الإنترنت أو البحث في الإنترنت. وسوف تصبح امتدادا لعقلنا. لن نحتاج بعد الآن إلى تذكر الكثير من المعلومات: بمساعدة الأدوات التكنولوجية، سنحرر الموارد للتفكير التحليلي والنقدي. ما الذي يجب أن ننتبه إليه إذا كنا مهتمين بتطوير مثل هذه التقنيات المساعدة؟ "الطلب الأكبر الآن هو المعرفة العميقة،" يقول غونتر أولمان، رئيس قسم الأمن في Vectra. "على سبيل المثال، المعرفة المتخصصة في مجال أمن المعلومات (أمن تطبيقات الويب، والطب الشرعي للشبكات، وتفكيك البرامج الضارة)." يقول ديفيد بارمينتر، عالم البيانات وكبير مسؤولي التكنولوجيا في Adobe Document Cloud، إن مفتاح تحقيق ذلك، حتى أكثر من مجرد الحصول على درجة علمية في علوم الكمبيوتر، هو الشغف بالرياضيات والمنطق. "الإبداع، والرغبة في التعلم المستمر، والتفكير المرتكز على العملاء، والمرونة في مواجهة الفشل - نتائج التعلم الآلي ليست بأي حال من الأحوال منتجًا نهائيًا - ومهارات الاتصال هي أهم المهارات الشخصية للمهندسين العاملين في هذا المجال. "

والفائز... هو مزيج من كل هذا!

في حين أن الذكاء الاصطناعي ربما يكون أكثر التقنيات الثورية التي يتم الاستشهاد بها هذا العام، فإن الاتجاه الأكثر أهمية هو التقارب بين التقنيات الناشئة سريعة التطور. يسرد Maarten Ectors من Canonical أكثر من اثنتي عشرة تقنية مختلفة تنتج، عند دمجها، أكثر من مجموع أجزائها: "السحابة، والهواتف المحمولة، وإنترنت الأشياء، والذكاء الاصطناعي، وسلسلة الكتل، والواقع المعزز، والواجهات الصوتية، والاتصالات اللاسلكية التي يتم التحكم فيها بواسطة البرامج، و"الجيل الرابع" الثورة الصناعية "[الأتمتة واتصالات البيانات في الصناعة]، والروبوتات، والحوسبة المتطورة، والسيارات ذاتية القيادة." يقول باتريك سبادينج، من شركة Rocket Software، إن التقنيات المنفصلة تتجمع معًا إلى حد كبير بسبب حاجة الشركات إلى الاستفادة من بياناتها الخاصة، كما هو الحال عند تحليل حركة المرور على موقع الويب. ويقول: "عندما تضيف نمو مصادر البيانات الجديدة مثل إنترنت الأشياء، فليس من السهل مواكبة حجم المعلومات المتاحة لاتخاذ قرارات العمل". ويعتقد سبادينج أن احتمالات دمج التقنيات المعرفية والروبوتات ولغات الآلة ستزداد كلما أصبحت أكثر قابلية للفهم. ويقول إن جيلًا جديدًا من المواطنين الرقميين سيعمل على تسريع اعتماد هذه التقنيات المدمجة، حيث يتوقعون سهولة الاستخدام، وواجهات تشبه الألعاب، وانتشار الواقع المعزز والافتراضي.