Von maschinellem Lernen bis hin zu digitalen Zwillingen – ein Meer an Möglichkeiten mit steigenden (und fallenden) Technologietrends. Neue und sich weiterentwickelnde Technologien verändern schnell unsere Arbeitsweise und bieten kreative Möglichkeiten für Entwickler, denen es nichts ausmacht, sich neu zu konzentrieren und etwas Neues zu lernen. In diesem Artikel betrachten wir 11 neue Technologietrends, von denen Experten sagen, dass sie bestehende IT-Praktiken verändern und Nachfrage nach zukunftsorientierten Entwicklern schaffen könnten.
Wir sprechen hier nicht nur vom nächsten Mega-Durchbruch (auch bekannt als „Next Big Thing“). Die Quelle zukünftiger Chancen für Entwickler liegt in der Verschmelzung mehrerer fortschrittlicher Technologien – künstliche Intelligenz (KI), virtuelle Realität (VR), erweiterte Realität (AR), Internet der Dinge (IoT). Internet der Dinge, IoT) und Cloud-Technologien ... und natürlich in den Sicherheitsproblemen, die sich aus dieser Fusion ergeben. Wenn Sie Ihren persönlichen Werkzeugkasten erweitern möchten, empfehlen wir Ihnen einen genaueren Blick auf diese beliebten Technologien und unsere Tipps, wie Sie damit erfolgreich werden.
Sicherheit im Internet der Dinge
Nachdem im Jahr 2016 zig Millionen vernetzte Geräte gehackt wurden, stellen auch externe Beobachter fest, dass ungeschützte IoT-Geräte (IoT = Internet der Dinge) zu schrecklichen Sicherheitsproblemen führen. In einem aktuellen Bericht veröffentlichte das Analystenhaus Gartner Empfehlungen für Entwickler und Expertenteams. Darin wird vorgeschlagen, dass diese Spezialisten von Beginn des Designprozesses an zusammenarbeiten sollten. In diesem Fall können Sie Bedrohungen beseitigen, sobald sie auftreten. Beispielsweise durch das Herunterladen von Sicherheitsupdates auf IoT-Geräte. Die Nachfrage nach Sicherheitsexperten für das Internet der Dinge ist groß, insbesondere nach solchen, die die Schwachstellen der Hardware und Software verstehen, die von mit dem Netzwerk verbundenen Geräten verwendet werden. „IoT-Angriffsvektoren sind nahezu identisch mit denen für jedes verteilte Netzwerk, beispielsweise Computer oder Mobiltelefone. Daher werden Sicherheitskenntnisse in diesem Bereich relevant und wichtig sein, sagt Richard Whitney, Vizepräsident für Produkte beim Startup Particle. „Lernen Sie die Grundlagen der Kryptographie und Authentifizierung und Sie werden Großes erreichen.“ Tom Gonser, Gründer von DocuSign und Partner bei Seven Peaks Ventures, sagt, dass Unternehmen jetzt einfache Programmierkenntnisse für Mikroprozessoren benötigen. „Sie benötigen außerdem Erfahrung mit Bluetooth-Technologie, [Windows Identity Foundation] und Spread-Spectrum-Technologien. Kenntnisse über die neuesten Sicherheitsoptionen des Linux-Betriebssystems, insbesondere für den Minikernel optimierte Optionen wie Qubes OS, werden ebenfalls geschätzt.“ Matt Abrams, Partner bei Seven Peaks Ventures, schlägt vor, die Bemühungen auf das Verständnis technologischer Prozesse und deren Zerstörung zu konzentrieren. Seiner Meinung nach nähert sich das Zeitalter der Post-Quanten-Kryptographie schneller als erwartet. „Spezialisten müssen verstehen, was unterschiedliche Privatsphäre und gegnerische Netzwerke sind.“
Künstliche Intelligenz
Die Nachfrage nach KI-versierten Ingenieuren wächst sprunghaft in Erwartung einer neuen Welle autonomer Autos, Roboter und intelligenter Elektronik. „Wir befinden uns jetzt an einem Wendepunkt, der größtenteils auf Fortschritte im Bereich Ubiquitous Computing, erschwingliche Cloud-Dienste und praktisch unbegrenzte Informationsspeicherung zurückzuführen ist“, sagte Nicola Morini-Bianzino, Senior Executive Director und Gruppenleiterin für künstliche Intelligenz bei Accenture. „Künstliche Intelligenz ist mittlerweile buchstäblich in alles eingebaut.“ Morini-Bianchino prognostiziert einen Bedarf an Softwareentwicklern, Technologen und Forschern mit Erfahrung in den Bereichen [Automatisierung – ca. Übersetzen] Übersetzung von einer Sprache in eine andere, Spracherkennung, Computer Vision, Robotik, Textverarbeitung in natürlichen Sprachen, Wissensdarstellung und logisches Denken. Die Nahrung für KI sind Daten, daher ist auch der Bedarf an Daten- und Content-Management-Spezialisten, Datenwissenschaftlern und Analysten extrem hoch. Kiyoto Tamura, Vizepräsident für Marketing bei Treasure Data, prognostiziert, dass sich künstliche Intelligenz bald von alltäglichen Nischenanwendungen zu viel umfassenderen – und aufregenden – Anwendungen entwickeln wird. Bisher sahen Aufgaben für künstliche Intelligenz etwa so aus: „Finden Sie den optimalen Lieferweg für ein Paket … oder die am besten geeigneten Websites für eine Suchanfrage.“ Jetzt ähnelt ihr Wortlaut eher dem Folgenden: „Spielen Sie Go auf einem anständigen Niveau“, „Fahren Sie sicher“ usw. „Es ist großartig, aber die Leute müssen dem Computer immer noch sagen, was er tun soll, und man kann nichts dagegen tun“, sagt Tamura Kiyoto. Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern, Wissenschaftlern für maschinelles Lernen und Computerlinguisten wächst ständig, sagt Tim, CEO von MindMeld Tuttle zitiert eine VentureScanner-Studie, in der 910 Unternehmen für künstliche Intelligenz aufgeführt sind, die zwischen März und Oktober 2016 gegründet wurden, wobei mehr als die Hälfte davon in den Bereichen Deep Learning/maschinelles Lernen und Datenwissenschaft tätig sind. Natürliche Sprachen. „Dieser Bereich wächst nicht nur zahlenmäßig, sondern auch Bereich, in dem mit etwa 4,5 Milliarden US-Dollar das meiste Geld investiert wurde“, sagt Tuttle. Trotz des jüngsten Anstiegs des Interesses an interaktiven Anwendungen besteht in diesem Bereich eine Asymmetrie zwischen Angebot und Nachfrage wertvolle Ressource, bis Wissenschaft und Industrie das Gleichgewicht wiederherstellen.
Maschinelles Lernen
Eine Art künstlicher Intelligenz, maschinelles Lernen, kann enorme Datenmengen verarbeiten, um schnell Muster zu finden – wie z. B. Gesichtserkennung – und Aufgaben wie das Empfehlen von Filmen zum Streamen auszuführen, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist. Patrick Spedding, Senior Director für Business-Intelligence-Forschung bei Rocket Software, glaubt, dass kognitive Technologien zusammen mit Bots und maschinellem Lernen die Effizienz von Unternehmen verbessern können, die nach dem „nützlichen Signal im Rauschen“ suchen. „Maschinelles Lernen basiert schließlich auf den Fähigkeiten von Advanced Analytics, früher bekannt als Data Mining, für das nur eine geeignete Plattform erforderlich war, um populärer zu werden“, kommentiert Spadding. Es stellt sich die Frage: Wie kann man Abrams von Seven Peaks Ventures empfehlen? Andrew Ngs Online-Kurs „Allerdings habe ich oft gesehen, dass Unternehmen Kandidaten ohne Informatik-Hintergrund einstellen und sie zu Spezialisten für maschinelles Lernen machen.“
Datenwissenschaft
Data Science ist ein weiterer trendiger Bereich, der eine Vielzahl interdisziplinärer Fähigkeiten erfordert, wobei jede Branche ihre eigenen hat. Um große Datenmengen in nützliche Daten für Geschäftsentscheidungen umzuwandeln, sind möglicherweise Erfahrungen mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz erforderlich. „Erfahrene Datenwissenschaftler sind ein knappes Gut“, sagt Spadding. „Mir scheint, dass die Bereiche, in denen man Technologien entwickeln kann, die bei der Entscheidungsfindung helfen, wie z. B. kognitive Bots und geführte Analysen, Bereiche mit äußerst profitablen Möglichkeiten sind.“ Für diejenigen, die in diesen Bereichen arbeiten möchten, sind gründliche Kenntnisse der Wahrscheinlichkeit erforderlich Theorie und mathematische Statistik sind eine Schlüsselvoraussetzung, sagt Gary Kazantsev, der die Gruppe für maschinelles Lernen bei Bloomberg leitet. „Ingenieurkenntnisse, wie zum Beispiel die Fähigkeit, den Code zu schreiben, der zum Erstellen eines Systems erforderlich ist, sind ein Pluspunkt.“ Doch mit dem Aufkommen Durch den Einsatz von Tools wie der Machine-Learning-Bibliothek TensorFlow oder Jupyter-Notebooks wird diese Aufgabe erheblich vereinfacht. Um Data Science zu praktizieren, sind gute Recherchefähigkeiten nützlich, also die Fähigkeit, Hypothesen zu formulieren, sie zu testen, moderne Literatur zu studieren und Nachrichten ständig zu überwachen dein Gebiet." Gunter Ollmann, Chief Security Officer bei Vectra, sagt, dass viele Unternehmen Datenwissenschaftler derzeit getrennt von Designern, F&E-Teams und Entwicklern behandeln. Mit der Verbesserung der Deep-Learning- und Machine-Learning-Tools und der zunehmenden Wirksamkeit von Schulungskursen zur Aufklärung leitender Ingenieure über die Neuerungen in der Datenwissenschaft wird die Unterscheidung zwischen Datenwissenschaft und Software-Engineering nach und nach verschwinden. In Zukunft wird eine Kombination von Fähigkeiten und Kenntnissen beider Instrumente ein Muss sein.“
Transaktionsblockkette
Zu den Vorteilen dieser Methode zur Erstellung eines verteilten Finanzbuchhaltungstools für Transaktionen gehören sowohl Transparenz als auch Sicherheit, obwohl die mangelnde Standardisierung ihre Einführung in einer Vielzahl von Branchen verlangsamt hat. Peter Loop, stellvertretender Vizepräsident und leitender Technologiearchitekt bei Infosys, ist optimistisch in Bezug auf die Technologie: „Trotz der falschen Vorstellung, dass wir noch Jahre von der Blockchain-Technologie entfernt sind, befinden wir uns bereits im nächsten Jahr.“ In diesem Jahr werden wir vollständige Einsätze im Finanzdienstleistungsbereich erleben , Versicherungen und Gesundheitswesen. Es wird unser internationales Zahlungssystem völlig durcheinander bringen. Andere neue Technologien erfordern steilere Lernkurven, sagt Robert Bardunias, Mitbegründer und Chief Tax Officer von IRIS.TV, der den unternehmerischen Fokus der Technologie bewundert. „Diese Technologien wachsen vom ersten Tag an mit einem Fokus auf operative Geschäftsanwendungen, sodass Entwickler sich keine Anwendungsfälle vorstellen müssen – sie entstehen und entwickeln sich in Echtzeit“, kommentiert Bardounias. „Es wird eine Herausforderung sein, mit neuen Entwicklungen und Änderungen Schritt zu halten.“ . Herausforderung für jeden, der in diesem Bereich professionell werden möchte. Ich erinnere mich, wie ich einst kleinere berufliche Fähigkeiten wie das Lesen von Websites und Fachzeitschriften entwickelt habe. Das ist das Letzte, was ich tun wollte, aber heute ist es ein obligatorischer Teil davon Ausbildung eines Entwicklers, der sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Weltmarkt verschaffen und erhalten möchte.“
Mesh-Anwendungs- und Service-Architektur (MASA)
Es besteht auch eine ständig wachsende Nachfrage nach Anwendungen, die eine unterbrechungsfreie Verbindung aufrechterhalten, wechseln und funktionieren können, während wir uns im Haus bewegen. „Der Sinn eines Meshes ist die hohe Verfügbarkeit: Alle Elemente sind miteinander verbunden“, sagt Joseph Carson von Thycotic. „Wenn eine Route nicht verfügbar ist, wird ein anderes Gerät gefunden, um die Verbindung herzustellen. Dieses wird beispielsweise verwendet.“ , für die Ortungsgeräte von Tile sowie für Kryptowährungen wie Bitcoin als verteiltes Mittel der Finanzbuchhaltung.“ Andere Experten verweisen auf einen möglichen Engpass in der fehlenden ausreichenden Gerätekompatibilität. „Alle Anbieter versuchen auf ihre Weise, das Vertrauen der Verbraucher aufzubauen, indem sie ihre Ökosysteme, sofern überhaupt vorhanden, geschlossen halten“, sagt Derek Collison, CEO von Apcera (ehemals Cloud Foundry). „Ich denke, dass künstliche Intelligenz in den Clouds trainiert wird, auf riesigen Datenmengen aller Benutzer“, sagt Collison. „Diese Algorithmen werden ihre Ausführungsmodelle kontinuierlich aktualisieren, die drahtlos an Endpunkte übertragen und zur Aktualisierung der Firmware „auf unserem“ verwendet werden Telefone, Autos und Heimgeräte. Die Datenverarbeitung erfolgt auf der Hardware lokaler Geräte und die Schulung erfolgt mithilfe von Software in der Cloud.“
Digitale Zwillinge
Verbunden mit physischen und virtuellen Sensoren können Softwaremodelle verwendet werden, um Produkt- und Serviceausfälle vorherzusagen, sodass Unternehmen Ressourcen für die Durchführung von Reparaturen planen und zuweisen können, bevor es zu Ausfällen kommt. Fortschritte im maschinellen Lernen und die Einführung von Technologien der künstlichen Intelligenz senken die Kosten für solche prädiktiven Modelle, sogenannte „digitale Zwillinge“, was es ermöglicht, die Effizienz erheblich zu steigern und die Betriebskosten über die Lebensdauer beispielsweise eines Triebwerks oder einer Triebwerksmaschine zu senken Anlage. Laut Matias Woloski, CTO und Mitbegründer von Auth0, können Unternehmen digitale Zwillinge auch in der Konzept- und Designphase nutzen und Simulationen neuer Softwareprodukte mit schrittweisen Änderungen durchführen, bis ein zufriedenstellendes Ergebnis erzielt wird. Die aus digitalen Zwillingen gewonnenen Informationen werden bei der Erstellung des Produkts berücksichtigt. „Mehrere Organisationen nutzen bereits digitale Zwillinge. Diese Technologie ist vor allem bei Projekten gefragt, bei denen die Vorabkosten zu hoch und damit der Preis des Scheiterns zu hoch sind“, teilt Voloshsky mit. Paul Hofmann, CTO von SpaceTime Insight, sagt, dass digitale Zwillinge maschinelles Lernen nutzen, um Ausfälle effektiver vorherzusagen als zustandsbasierte Wartungsmodelle. „Mit IoT- und Machine-Learning-Systemen können Unternehmen sicher sein, dass ihre Ressourcen nicht zufällig ausfallen, und wenn doch, kann das Unternehmen langfristig in Echtzeit die beste Entscheidung treffen.“
Fahrerlose Autos, Roboter und Haushaltsgeräte
Haushaltsgeräte, Industrieanlagen, Autos und Drohnen werden dank künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen immer intelligenter. Das Forschungsunternehmen Gartner schätzt, dass bis 2020 jährlich 61 Millionen vernetzte Fahrzeuge von den Produktionsbändern der Automobilhersteller rollen werden. „Hier wachsen ganze Volkswirtschaften“, sagt Vince Jeffs, Direktor für Produktstrategie und Marketing bei Pegasystems. — Beispielsweise gibt es Startups und bereits gegründete Unternehmen, die sich mit künstlicher Intelligenz befassen, die sich im Bereich autonomer Fahrzeuge durchaus etabliert haben. MobileEye beispielsweise ist ein Unternehmen mit 500 Millionen US-Dollar Risikokapital, das sich auf kleine Kameras im gesamten Auto spezialisiert hat. Ebenso gibt es Unternehmen, die physische Roboter verkaufen – SoftBank Robotics ist beispielsweise auf Hotel-Concierge-Roboter spezialisiert. Sie verfügen über Risikokapital in Höhe von 250 Millionen US-Dollar.“ Fortschritte im Deep Learning haben zu Verbesserungen bei Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Sprache sowie der Fähigkeit von Maschinen und Software geführt, „nach Belohnung zu streben“ und die Produktivität zu maximieren, sagt Wayne Thompson. Chefdatenwissenschaftler von SAS: „Das Ergebnis ist eine neue Generation von Maschinen, die in der Lage sind, die Welt zu sehen, natürliche Sprachen zu hören und zu lesen, mit Menschen zu kommunizieren und sich sowohl mechanisch als auch verhaltensmäßig auf eine Weise selbst zu regulieren, die völlig beispiellos ist.“ Obwohl viele Menschen sehen Während Automatisierung ein Albtraum ist, der Menschen arbeitslos macht, argumentieren andere, dass diese Technologien zu einer besseren und menschlicheren Zukunft führen. „Ich werde oft nach den Folgen der Automatisierung gefragt“, sagt Michael Hubbard, Direktor für globale Kommunikation bei ServiceNow. — Intelligente Automatisierung ist keine Bedrohung, sondern eine enorme Chance. Es kann uns von Routinetätigkeiten befreien, der Kreativität Tür und Tor öffnen und es uns ermöglichen, stärkere, produktivere Arbeitsbeziehungen aufzubauen.“
Virtuelle und erweiterte Realität
Nach Jahrzehnten aufdringlicher Werbung erreichen Virtual und Augmented Reality endlich einen Wendepunkt. Und für diejenigen, die Produkte auf Basis dieser Technologien entwickeln wollen, eröffnen sich neue Horizonte: die Erweiterung der Spielerlebnisse. „Diese Technologien sind noch nicht sehr verbreitet, aber sie sind in den letzten Jahren viel ausgereifter geworden“, teilt Anup Nair, Vizepräsident und technischer Direktor von Mphasis Digital, mit. „Ich glaube, dass AR/VR in der Biomedizin- und Gesundheitsbranche Vorteile bringen wird.“ enorme Vorteile, sowohl für Schulungszwecke als auch für den Informationsaustausch über komplexe chirurgische Eingriffe. Wir sehen Pläne für AR-Aktivitäten zur Durchführung tiefgreifender Analysen in den Social-Media-Kontrollzentren großer Banken sowie in den Börsenhallen, in denen sie bereitgestellt werden Es gibt endlosen Raum für Börsenmakler, um Daten zu analysieren und zusammenzuarbeiten.“ Christian Sasso, außerordentlicher Professor im VR/AR-Graduiertenprogramm am Cogswell College in San Jose, sieht Augmented Reality als den größten Technologietrend des Jahres. „AR wird ein „Das wird schon bald Realität. Kunden zu betreuen, wenn sie ein vom Unternehmen hergestelltes Gerät reparieren müssen“, sagt Sesso. „In einem Projekt, an dem ich arbeite, wird beispielsweise eine Augmented-Reality-Brille verwendet, um im Falle eines kaputten Fernsehers oder Monitors mit einem Kundendienstberater zu kommunizieren. Wenn ein Unternehmensvertreter über eine Augmented-Reality-Schnittstelle direkt mit einem Kunden spricht, kann er alle notwendigen Informationen durch visuelle Inspektion eines kaputten Bildschirms erhalten, ohne das Problem am Telefon beschreiben oder nach einer Seriennummer suchen zu müssen.“ „AR- und VR-Technologien wird sich erst dann durchsetzen, wenn erschwinglichere und hochwertigere Hardware für sie verfügbar ist“, sagt Vishwa Ranjan, Leiter der Augmented- und Virtual-Reality-Abteilung bei Infosys. „Bereits im Jahr 2017 werden Smartphone-Unternehmen damit beginnen, Augmented- und Virtual-Reality-Funktionen zu entwickeln, z als Technologien, die auf Gesichtserkennung, Standorterkennung, dem Einsatz von Sensoren und 360-Grad-Kameras basieren und eine wichtige Rolle bei der Förderung des Verkaufs von AR- und VR-Geräten an Frühkäufer spielen werden.“
Humanoide Helfer
Dies ist die nächste Stufe der künstlichen Intelligenz! Wir werden die umständlichen Tools abschaffen, die wir derzeit für die Interaktion mit der digitalen Welt verwenden. Laut Experten werden wir Hilfstools bald nicht nur für die Online-Bestellung von Waren und Dienstleistungen oder die Suche im Internet nutzen. Sie werden zu einer Erweiterung unseres eigenen Gehirns. Wir werden uns nicht mehr so viele Informationen merken müssen: Mit Hilfe technologischer Werkzeuge werden wir Ressourcen für analytisches und kritisches Denken freisetzen.“ Worauf sollten wir achten, wenn wir an der Entwicklung solcher unterstützenden Technologien interessiert sind? „Die „Der größte Bedarf besteht jetzt an tiefem Wissen“, sagt Günther Ohlmann, Leiter Sicherheit bei Vectra. „Zum Beispiel Expertenwissen im Bereich Informationssicherheit (Webanwendungssicherheit, Netzwerkforensik, Malware-Disassemblierung).“ David Parmenter, Datenwissenschaftler und Chief Technology Officer bei Adobe Document Cloud, sagt, dass der Schlüssel dazu, noch mehr als ein Informatikstudium, eine Leidenschaft für Mathematik und Logik ist. „Kreativität, der Wunsch, ständig zu lernen, kundenorientiertes Denken, Widerstandsfähigkeit gegenüber Misserfolgen – die Ergebnisse des maschinellen Lernens sind keineswegs ein fertiges Produkt – und Kommunikationsfähigkeiten sind die wichtigsten Soft Skills für Ingenieure, die in diesem Bereich arbeiten. ”
Und der Gewinner... ist eine Kombination aus all dem!
Während künstliche Intelligenz wahrscheinlich die am häufigsten genannte disruptive Technologie des Jahres ist, ist der wichtigste Trend die Konvergenz sich schnell entwickelnder neuer Technologien. Maarten Ectors von Canonical listet mehr als ein Dutzend verschiedene Technologien auf, die in Kombination mehr als die Summe ihrer Teile ergeben: „Cloud, Mobil, IoT, künstliche Intelligenz, Blockchain, Augmented Reality, Sprachschnittstellen, softwaregesteuerte Funkkommunikation, das ‚Vierte‘.“ „Industrielle Revolution“ [Automatisierung und Datenkommunikation in der Industrie], Robotik, Edge Computing und selbstfahrende Autos.“ Patrick Spadding von Rocket Software sagt, dass separate Technologien vor allem deshalb zusammenkommen, weil Unternehmen ihre eigenen Daten nutzen müssen, etwa bei der Analyse des Website-Verkehrs. „Wenn man das Wachstum neuer Datenquellen wie das Internet der Dinge hinzunimmt“, sagt er, „ist es nicht einfach, mit der Menge an Informationen Schritt zu halten, die für Geschäftsentscheidungen zur Verfügung stehen.“ Spadding glaubt, dass die Aussichten für die Verschmelzung kognitiver Technologien, Bots und Maschinensprachen steigen werden, je verständlicher sie werden. Eine neue Generation von Digital Natives werde die Einführung dieser kombinierten Technologien beschleunigen, sagt er, da sie Benutzerfreundlichkeit, spielähnliche Schnittstellen und die Allgegenwart von Augmented und Virtual Reality erwarten.
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