Túlfűtött várakozások?

Mi ez a nagy csinnadratta? Mikorra és hová jutunk el az új technológiákkal?

Emerging-Technology-Hype-Cycle-for-2016_Infographic_revise2Hype cycle – akik az informatika környékén mozognak, biztos találkoztak már ezzel a kifejezéssel. Ezt használja a Gartner elemző cég a technológiai trendek életciklusának leírásakor. Szó szerint „felhajtásciklus” lenne magyarul, de nem igazán tetszik, nem véletlen, hogy nem szokták lefordítani. Röviden összefoglalva, ezek a szakaszai:

  • Az első az új technológia megjelenésétől a lufi kidurranásáig tart. Ebben az időben sokat beszélnek a dologról, nagy a csinnadratta körülötte, sok sikeres alkalmazásról hallunk, és sok probléma merül fel. Sok cég megpróbálkozik vele, de még több vár ki.
  • A túlfűtött várakozások kifulladnak, sok kezdeti próbálkozás csődbe jut, megszűnik. Néhány sikeres termékbe és szolgáltatásba továbbra is fektetnek be pénzt és munkát, és javítgatják őket.
  • Kezd kialakulni a reális kép, hogy mire és hogyan használható ez a technológia. Megjelennek a második és harmadik generációs termékek, egyre több nagyvállalat próbálkozik vele, de a konzervatívabbak még kivárnak.
  • Beindul a tömeges használat. Már tudjuk, hogy minek alapján ítéljük a hasznosságát, és hogyan válasszuk ki a jókat. Folytatódik a növekedés, és megtérülnek a befektetések.

Persze, egyáltalán nem minden új műszaki megoldás járja be ezt az életutat, sok kihal a tömeges használat előtt.

Miért írtam ezt le? Belefutottam az I-Tango összefoglalójába a Gartner friss elemzéséről, és érdekelt, hogy mit mondanak azokról az újdonságokról, amik engem is nagyon foglalkoztatnak, és amikről írtam mostanában.

Mik ezek? Az összekapcsolt mindenfélékről írtam elég sokat. Ez egy nagyon széles terület, és sok elnevezés szerepel ezzel kapcsolatban a Gartner írásában. Az egyik az IoT (a dolgok internete), ami arról szól, hogy olyasmiket is számítógépes hálózatba kapcsolunk, amikre néhány éve még nem is gondoltunk (villanyégők, mosógépek, konyhai hűtők, garázskapuk). Ezt – szerintem – nem lehet anélkül tárgyalni, hogy a nagy számítástechnikai „felhőben” összegyűlt sok-sok információról beszélnénk. Sőt, itt nem csak információról van szó, hanem megjelenik az „okosság” is bizonyos értelemben. Itt most nem az okostelefonra és társaira gondolok, mert azok valójában egyáltalán nem okosak, hanem olyan gépekre, amik (legalábbis látszólag) emberi módon képesek gondolkodni, és a képességeik hasonlóak az emberéhez. Ilyen, például, a Watson, amiről elég sok érdekes hír jelent meg az utóbbi évben.

Ide tartoznak a „connected” mindenfélék, amik közül érdemes kiemelni a hálózatba kötött házat (connected home) és autót (connected car). Mindkettőben sok-sok belső elem kapcsolódik össze és a külvilághoz, és mindkét technológia nagy ígéretekkel és óriási veszélyekkel van teli. Ma még aligha tudhatjuk, hogy hova vezet az útjuk, kényelmesebbé és biztonságosabbá, sőt esetleg jobbá teszik az életünket, vagy hosszú ideig vitatott lesz az értékük. Így vagy úgy, érdemes foglalkoznunk ezekkel is!

Ha már szóba jött az internetre kapcsolt autó, akkor az önvezető autót se hagyhatjuk ki. Ma még nem ért össze ez a két technológia az autókban, de nem kell sokat várnunk erre az integrációra. Szerintem az igazi nagy durranás akkor jön majd, amikor az útvonaltervező összekapcsolódik egy olyan rendszerrel, ami pontosan tudja elemezni és előre jelezni a forgalmat, majd az egész elkezdi az önvezető autót optimálisan vezérelni. Ennek az elemei többé-kevésbé készen is állnak már, és itt-ott írnak is arról, hogy ez egy lehetséges jövő. A szállítóktól még nem láttam határozott állítást, hogy ezen a teljes integráción dolgoznának. Vajon csinálják már? Rendelkezésre áll valakinél a teljes technológiai spektrum? Anélkül, hogy a boszorkánykonyháikba belátnék, a Google esetében biztosra mondhatom, hogy igen. Az önvezető autó kezd összeállni, bár még nem mernek határozott dátumot mondani. Legutóbb ezt olvastam tőlük: „We’re going to learn a lot from our testing in the coming years, including how people might like to use self-driving technology in their daily lives. If the technology develops as we hope, we’ll work with partners to bring this technology into the world safely.” Ez igen óvatos, és az óvatosság indokolt is (különösen a Tesla tragikus balesete fényében.) Az útvonaltervező már megvan, és elég jó minőségű. A három éve megvett valós időben dolgozó alternatíva (Waze) is a Google kezében van, bár egyelőre még külön utakon halad a két szolgáltatás, de ez aligha marad sokáig így. Ha elég sokan használják, a tervezéskor már azt is figyelembe tudja venni, hogy másokat milyen útvonalra irányított, így a jelen állapoton túl már jövőbelátással is rendelkezhet. Ha az egész mögé odatesznek egy nagy kapacitású és gyorsan elemezhető matematikai modellt, akkor eljuthatnak az autók optimális vezérléséig. A szükséges számítógép is kezd meglenni, hiszen az ígéretes kvantum számítógép (a D-Wave) is már házon belül van.

A Google kínai versenytárs a Baidu, és nem csak az internetes keresés területén. Ők is dolgoznak az önvezető autón, és sokkal optimistábbak a megvalósítás időtávját tekintve. Ők úgy gondolják, hogy pár éven belül készen lesznek a sorozatgyártásra, és 2021-ig a tömegtermelés is beindul. A tesztelést hamarosan Amerikában is beindítják ( a K+F részlegük már ott van Kaliforniában, a Google szomszédságában), és az autómegosztó hálózatokkal is tervezik az együttműködést.

Az még kérdés marad, hogy akarjuk-e mi ezt. Sőt, az is kérdés, hogy elérhető-e a kritikus tömeg, elég ügyfele lesz-e a szolgáltatásnak.

Emerging-Technology-Hype-Cycle-for-2016_Infographic_revise2-peakNézzük, hogy hol vannak a kedvenc témáim a csinnadratta mértékével mérve! A Gartner terminológiájában a smart robots, a connected home, a cognitive expert advisors és az autonomous vehicles nevet viselik. Azt még nem látom az ábrájukon sehol, amit az előző hosszú bekezdésben leírtam. Vajon felkerül valamikor a listájukra, mikor, hova és milyen elnevezéssel?

Szóval, hol vannak? Mind a túlfűtött várakozások kidurranása közelében. Az önvezető autó egy picit túljutott ezen, és éppen lefelé indul az illúzióvesztés vályújába. A Gartner szerint tíznél több éve van még ahhoz, hogy az utolsó szakaszba, a tömeges használat fennsíkjára felkapaszkodjék. Hogy látják ezt a gyártók? Az előbb írtam, hogy a Baidu szerint már csak pár év van a tömegtermelésig. A Tesla is optimista volt egy évvel ezelőtt, amikor 2020-21-re tették az elkészültét. Elon Musk akkor azt mondta, hogy ezt követően még néhány év kell a jogi keretek megalkotásához. (Ezt az Egyesült Királyságban már meg is kezdték.) Meglátjuk, kinek és hogyan lesz igaza…

A másik három technológia még felfelé kapaszkodik, és még várja őket a csúcs, de gyorsabb fejlődést jósolnak nekik, 5-10 év múlva kerülhetnek tömeges használatba. Én is kevesebb akadályt és veszélyt látok ezekben, mint a teljesen automatikus autókban. Nem azért, mintha biztonsági szempontból jobban rendben lennének az internetre kapcsolt házak vagy a robotok, hanem azért, mert a hibák kisebb baleseteket okoznak, mint az autók esetében. Vagy most így látszik… (Érdeklődőknek: korábban az Okos adat és az Intelligens félelem című cikkeimben is töprengtem azon, hogy mi történhet és hogyan.)

Kedves Olvasó! Mit gondolsz a Gartner jóslatairól? Mik a várakozásaid? Melyik új technológiában látsz lehetőséget az életünk jobbá tételére?

 

Evolúció vagy revolúció?

Lesz forradalom, vagy szépen, csendesen surranunk át egy új világba?

cognitive-watsonA technológiai változások most ismét forradalmiak lehetnek, ha valóban betörnek a munkahelyekre azok a csodás képességű gépek (Watson, D-Wave), amikről egy ideje olvasunk. Hogy állunk ellen, vagy, hogy állunk az élére ennek a változásnak? És miért? Megvannak a képességeink az egyikre vagy a másikra? Ha még nincsenek meg, hogyan szerezzük meg őket?

Már jó ideje az az érzésem, hogy meg kell szabadulnunk attól a tévképzettől, hogy a munka és a tanulás két különböző dolog. A most folyó változások és a felmérések előrejelzései ezt alá is támasztják, amikor kiderül, hogy a konkrét munkafolyamattal kapcsolatban korábban elsajátított tudás sokkal kevésbé fontos, mint a változás és a tanulás képessége – és ez a tanulás természetesen a munka közben történik. Nem egészen új dolog ez: az „on-the-job training” régen létezik, de valójában nem övezte nagy megbecsülés. Persze, hiszen nincs róla kiállított bizonyítvány, nehezen ellenőrizhető.

Most azt olvashatjuk az Accenture tanulmányában, hogy a meglévő tapasztalat hátrébb került a követelmények listáján a dolgozók kiválasztásában. Sokkal fontosabb a változáshoz való pozitív viszony, a gyors tanulás és az alkalmazkodás. Ennek nagyon örülök, mert nekem mindig ez volt a természetes. Honnan is tudhatnánk előre, hogy 2-3-4-5 év múlva milyen tudásra lesz szükségünk? Nem cserélgethetjük néhány évenként a munkatársakat! Sokkal jobban járunk, ha a meglévők változnak a céggel és a követelményekkel együtt.

Éppen ezt szerettem a CIO munkámban (és a kollégáim egy részének is ez volt vonzó). Bár a munkakörnek nem változott a neve, néhány évenként jelentős részben megváltozott a tartalma. Időnként visszatekintve azt láttam, hogy már alig valamit csináltam azokból a dolgokból, amik 3-4 évvel korábban az időm nagy részét kitöltötték. Mindig jöttek az új típusú feladatok.

Az informatikusok a szerencsések közé tartoznak ebből a szempontból. Kedves Olvasó! Tapasztalatod szerint mik azok a szakmák, amelyekben hasonló a helyzet, ahol néhány évenként lényegesen megváltoznak a feladatok?

Ha ilyen képességű embereink vannak, akkor a céget és őket magukat is sokkal kevésbé veszélyezteti az üzleti és a technológiai környezet gyors változása. Az ilyen dolgozók nem fognak irtózni az automatizálástól, ami megváltoztatja a munkájukat, és így érdekesebb lesz és több lesz benne a kihívás. Nem fogják akadályozni a gépek bevezetését, és örömmel fognak lemondani a régi, mechanikus munkákról a magasabb szintű tevékenység érdekében.

Mi lesz ez a magasabb szintű tevékenység? Ki lehet fejleszteni új algoritmusokat az adatok és az információ elemzésére – ezzel növelni az üzleti tevékenység eredményességét. Fejleszteni lehet a rendszereket és a folyamatokat, hogy új gyártási folyamatok és szolgáltatások támogatására is képesek legyenek. A gépi intelligenciára támaszkodva lehet az adatokat gyorsabban elemezni. Ebben az értelemben a gép „kolléga” lehet.

Ez persze nem megy magától. Kell hozzá az a vállalati kultúra, amiben nem csak szólam, hogy „az ember a legfőbb érték”, hanem így is gondolják a vezetők. Ebben az esetben invesztálni fognak a dolgozók képzésébe és fejlesztésébe, támogatni fogják őket az új szerepek elsajátításában. Ezt nem emberbaráti szeretetből, hanem a cég érdekében fogják megtenni. Ebben az elsődleges szerep a vezetőké (mind az üzleti, mind az IT területen) – nélkülük nem megy.

Ha igazán jól akarjuk csinálni, akkor már az új technológia megjelenése előtt el kell kezdeni a felkészülést. Meg kell tervezni, létre kell hozni az új helyzetnek megfelelő új munkaköröket, és el kell kezdeni a meglévő csapat képzését ezekre az új munkákra. Az IT-s szerepeknél maradva: a rendszergazda (rendszermérnök) megtervezheti az automatizált folyamatokat, irányíthatja a bevezetésüket, és az új folyamatok gazdája lehet belőle. Ebben az esetben nem akadályozni, hanem támogatni fogja az új módszerek bevezetését. Ne gondoljuk azt, hogy a felkészülés feladata csak a munkáltatóé! A dolgozónak is figyelnie kell a technológia változását, észre kell vennie, hogy mi „veszélyezteti” az ő megszokott munkáját. Ha nyitottan viszonyul az új dolgokhoz, elébe tud menni a változásoknak. Már készen állhat az újfajta feladatokra, begyűjtheti a szükséges tudást, mire a változás eléri a munkakörét. Akár ő maga is javasolhatja a változást

Az automatizálás nem valami nagyon új dolog. Eddig is sokszor vezettünk be új munkamódszereket, automatizáltunk folyamatokat, és a dolgozók simán alkalmazkodtak az új helyzethez.

Mi a különbség? Gyorsabb és nagyobb a változás. Eddig mesterséges intelligenciát nem nagyon használtunk. Ha volt is valami, amit annak neveztünk, a közelébe sem jött annak, ami a hamarosan elérhet minket. Ha a Watson vagy a D-Wave képességeit megközelítő csodagépek jelennek meg a munkahelyeken, a változás ijesztő is lehet. Megjelennek majd? Megengedhetik maguknak a cégek, hogy ilyen gépeik legyenek? Aligha! Ilyen gépet nem lehet venni, csak fejleszteni lehet – és a fejlesztésbe csak kevés cég foghat bele.

Rendben, akkor meg miről beszélünk? A mesterséges intelligencia még sokáig nem fogja érdemben befolyásolni a munkánkat! Vagy talán mégis? Hogyan? Pénzt is akarnak csinálni ezekből a csodás gépekből a tulajdonosaik, ezért a felhőbe teszik őket, onnan meg bárki használhatja a tudásukat. Mennyibe kerül a használat? Nem tudom, de nem lehet nagyon drága, ha a százhúsz dolláros gyerekjátékban is benne van a Watsonnal való kapcsolat.

Szóval, készüljünk fel, érdemes. Kövessük a technológia fejlődését, értsük meg, hogy az mit jelent nekünk. Keressük meg, hogy miben és miért lesz jó nekünk, és készüljünk fel az okos gépekkel való közös munkára. Nem mindegy, hogy ki irányítja majd a másikat! Az IBM által felvázolt jövőkép szerint az ember tanítja a Watsont, és a Watson segíti az embert a munkájában, vagyis az emberé a vezető szerep. Ehhez persze okos, felkészült emberek kellenek. Mi akadályoz meg bárkit is, hogy azzá váljék a saját szakterületén? Fogjunk bele, készüljünk fel!

Kedves Olvasó! A saját szakmádban, munkádban hogyan tudnád a Watson segítségét felhasználni? Jó lenne az, ha rengeteg könyv és adatbázis tartalmának elemzése alapján gyorsan javasolna válaszokat a problémáidra?

Előzmény: Mi lesz veled?

Rokon téma: Összekapcsolt mindenség