Kui meenutada, milline nägi välja üks kõige tavalisem hommik viis aastat tagasi, siis ilmselt oli see üsna sarnane tänasele. Meid äratas telefoni äratuskell, tegime oma tavapärased pesutoimingud, vaatasime kohvitassi või pudrukausi saateks telefonist uudiseid, esimesi kirju.
Nüüd mõtleme, milline võiks seesama argihommik välja näha viie aasta pärast. Kas ärkame ikka punkt kell 7:00 äratuskella helina peale või äratab nutikas kell meid unetsükli sobivaimas faasis? Kas loeme jätkuvalt uudiseid telefonist või kuvab meie digitaalne assistent tänase ilma, uudised ja eesseisvad koosolekud vannitoa peeglile? Kas valime tööle sõiduks tavalise marsruudi või suunab meie auto meid mööda tänavaid, kus sel päeval kõige sujuvam liiklus?
Selline maailm ei tundu enam ulmeline. Elame täna kardinaalse muutuse perioodil, mida võib julgelt võrrelda tööstusrevolutsiooniga. Toona väljendus suur muutus käsitöö asendumises automaatliinidega, 5-päevase töönädala põhimõtte tekkes, naiste aktiivsemas kaasamises ühiskonnaellu. Tõenäoliselt näeme aastakümnete pärast tänast aega kui järjekordset murde-punkti inimkonna arenguloos – hetke, mil IT ja AI vormisid uue ühiskondliku normaalsuse.
Täna aset leidvad muutused ei tulene ainult kiirematest protsessoritest või suurematest serveritest, vaid just sellest, kuidas süsteemid oskavad mõelda, otsustada, koostööd teha ja inimest mõista. Eksperdid tõstavad esile viis võtmesuunda, mis tõenäoliselt määravad IT-süsteemide lähiaastate arengujoone: tehisintellekt, cloud- ja edge-computingu ühendamine, autonoomsus, turvalisus ning inim- ja looduskeskne disain.
Tehisintellekt, mis mõistab konteksti
Viis aastat tagasi olime vaimustunud sellest, kui tehisintellekt suutis ära tunda kassipildi või transkribeerida kuuldud teksti. Täna ei mahu meile enam pähe, miks pangaettevõtte vestlusrobot ei saa aru suhteliselt lihtsatest teenust puudutavatest küsimustest.
Aastaks 2030 on AI laiaulatuslik rakendamine elementaarne. IT-süsteemid suudavad mõista keerulist konteksti, omandada uut infot reaalajas ning langetada otsuseid ebamäärastes olukordades. Näiteks arsti digitaalsel assistendil on võime analüüsida patsiendi elustiili, geneetikat, verbaalset kui ka mitteverbaaselt suhtlust ja tuua välja nii diagnoosisoovitused kui ka juhised, kuidas inimesega suhelda. AI ei ole enam lihtsalt analüsaator, vaid otsuste kaaslooja.
Generatiivsed AI-mudelid (tekst, pilt, video) muutuvad 2030. aastaks laialt integreerituks loovuse tööriistaks ja inspiratsioonipartneriks nii filminduses kui reklaamimaailmas. Samuti kasvab rakendatud AI kasutamine igapäevastes äriprotsessides.
Pilve- ja edge-computingu sümbioos
Andmete kiire kasv on loonud vajaduse töödelda infot seal, kus see tekib. Aastaks 2030 ei pea enam kogu info liikuma läbi suurte andmekeskuste. Pilve- ja edge-computing’i piirid on hajumas ning moodustub paindlik, koostöine süsteem. Tavaline on, et sensorid, nutikad linnalahendused, isesõitvad autod ja robotid kasutavad lähedal paiknevaid seadmeid kiirete otsuste tegemiseks, samal ajal kui keerukamad arvutused toimuvad pilves.
Ka tervishoius saavad kantavad seadmed kohapeal jälgida patsiendi seisundit ja saata pilve ainult olulise. See tähendab kiiremaid vastuseid, väiksemat viidet ja paremat privaatsust.
Autonoomne otsustusvõime ja isehäälestumine
Tänane IT-tugi kulutab suure osa ajast probleemide lahendamisele, uuendustele ja seadistamisele. Aga liigume aasta-aastalt üha lähemale “isejuhitavatele” (self-driving) süsteemidele, mis oskavad ise end korrigeerida tänu automaatsetele monitooringumehha-nismidele, enesetuvastus- ja -taastevõimele ning sügavatele süsteemimõistmise võimetele (deep system understanding). Need näevad, kui koormus kasvab, hajutavad selle automaatselt, parandavad vea ja annavad lihtsalt teada: „Kõik korras, tegutsesin.“
Näiteks märkab suurpanga IT-süsteem, et tehingute hulk kasvab hüppeliselt. Inimest pole vaja – süsteem tõstab võimekust ise ja hoiab teenused töös ilma katkestuseta. Selline autonoomsus parandab kasutajakogemust, vähendab kulusid ning suurendab usaldusväärsust ka kriisiolukordades.
Võime fantaseerida isegi julgemalt: süsteem avastab tarkvaras vea, parandab selle iseseisvalt ning hoiatab, kui probleem kipub korduma. Või saab aru, et kasutajad vajavad uut funktsiooni – ja kui see on põhjendatud, ehitab selle ise valmis. Ma usun, et isegi see ei ole enam teadusulme, vaid lähiaastate arengu küsimus.
Tõhustatud andmeturve ja privaatsus
Pole saladus, et andmed ja neist saadud informatsioon on tänapäeva kapital. Kes omab andmeid ja võimekust neist informatsiooni töödelda, on valdkonna liider. Andmete kasutamise hoogustumisega kasvavad ka privaatsuse rikkumise ja küberrünnakute risk. Nagu ikka – seal, kus on kapital, on alati ka neid, kes soovivad seda kapitali ebaausal teel omandada.
Seetõttu ei ole andmeturve aastal 2030 enam IT-süsteemile lisatav kiht, vaid selle algelement, nagu luustik, mille peale kogu inimkeha on üles ehitatud. “Zero trust” arhitektuur on muutunud standardiks – ükski komponent ei võta midagi iseenesestmõistetavana – kõik peab olema tõendatav ja usaldus põhineb pideval kontrollil.
Homomorfne krüptograafia võimaldab andmeid turvaliselt töödelda ilma neid lahtikrüpteerimata. Ja tehisintellekt, mis turvalisust tagab, ei reageeri enam rünnakule, vaid oskab selle juba eos ära hoida. Suurt tähelepanu pööratakse selgitatavale AI-le (explainable AI), kus iga automaatotsus peab olema tõlgendatav ja järelevalvega kontrollitav.
Inimkeskne ja keskkonnahoidlik disain
Tehnoloogiline areng peab teenima igat inimest. IT-süsteemide arendamisel lähtutakse üha rohkem inimese oskustest, vajadustest, piirangutest. Olgu kasutajaks noor, eakas, nägija või pime – süsteem peab tema kasutajaprofiiliga sobima.
Kuid tehnoloogia peab teenima ka loodust. Arvukad looduskatastroofid ja muutunud kliima on teinud valusalt selgeks, et meie kõigi huvides on planeedi säilitamine aastatuhandeteks ning mitte selle hävitamine. Loodetavasti on aastaks 2030 IT-süsteemide kujundamisel suurem rõhk ka selle keskkonnamõjul ning süsteemide loojad kaaluvad disainitegurina ka lahenduse elutsükli jalajälge. Eelistatakse taastöödeldavaid materjale ja energiatõhusaid algoritme ning toimetatakse ökoloogiliselt vastutustundlikes pilvekeskkondades. 2030. aastaks ei arvestata enam ainult funktsionaalsust – oluline on ka see, kuidas see funktsionaalsus maailma mõjutab.
Kokkuvõtteks võib väita, et aastaks 2030. kujunevad IT-süsteemid enamaks kui lihtsalt tööriistad. Nad on nutikad, iseõppivad, eetilised ja keskkonnasõbralikud partnerid, mis aitavad kujundada meie igapäevaelu. Kui suudame neid suunata vastutustundlikult ja inimesekeskselt, ei ole tehnoloogia areng mitte hirmutav, vaid vabastav muutus ning alus demokraatlikumale, tõhusamale ja kestlikumale ühiskonnale.
Kui meenutada, milline nägi välja üks kõige tavalisem hommik viis aastat tagasi, siis ilmselt oli see üsna sarnane tänasele. Meid äratas telefoni äratuskell, tegime oma tavapärased pesutoimingud, vaatasime kohvitassi või pudrukausi saateks telefonist uudiseid, esimesi kirju.
Nüüd mõtleme, milline võiks seesama argihommik välja näha viie aasta pärast. Kas ärkame ikka punkt kell 7:00 äratuskella helina peale või äratab nutikas kell meid unetsükli sobivaimas faasis? Kas loeme jätkuvalt uudiseid telefonist või kuvab meie digitaalne assistent tänase ilma, uudised ja eesseisvad koosolekud vannitoa peeglile? Kas valime tööle sõiduks tavalise marsruudi või suunab meie auto meid mööda tänavaid, kus sel päeval kõige sujuvam liiklus?
Selline maailm ei tundu enam ulmeline. Elame täna kardinaalse muutuse perioodil, mida võib julgelt võrrelda tööstusrevolutsiooniga. Toona väljendus suur muutus käsitöö asendumises automaatliinidega, 5-päevase töönädala põhimõtte tekkes, naiste aktiivsemas kaasamises ühiskonnaellu. Tõenäoliselt näeme aastakümnete pärast tänast aega kui järjekordset murde-punkti inimkonna arenguloos – hetke, mil IT ja AI vormisid uue ühiskondliku normaalsuse.
Täna aset leidvad muutused ei tulene ainult kiirematest protsessoritest või suurematest serveritest, vaid just sellest, kuidas süsteemid oskavad mõelda, otsustada, koostööd teha ja inimest mõista. Eksperdid tõstavad esile viis võtmesuunda, mis tõenäoliselt määravad IT-süsteemide lähiaastate arengujoone: tehisintellekt, cloud- ja edge-computingu ühendamine, autonoomsus, turvalisus ning inim- ja looduskeskne disain.
Tehisintellekt, mis mõistab konteksti
Viis aastat tagasi olime vaimustunud sellest, kui tehisintellekt suutis ära tunda kassipildi või transkribeerida kuuldud teksti. Täna ei mahu meile enam pähe, miks pangaettevõtte vestlusrobot ei saa aru suhteliselt lihtsatest teenust puudutavatest küsimustest.
Aastaks 2030 on AI laiaulatuslik rakendamine elementaarne. IT-süsteemid suudavad mõista keerulist konteksti, omandada uut infot reaalajas ning langetada otsuseid ebamäärastes olukordades. Näiteks arsti digitaalsel assistendil on võime analüüsida patsiendi elustiili, geneetikat, verbaalset kui ka mitteverbaaselt suhtlust ja tuua välja nii diagnoosisoovitused kui ka juhised, kuidas inimesega suhelda. AI ei ole enam lihtsalt analüsaator, vaid otsuste kaaslooja.
Generatiivsed AI-mudelid (tekst, pilt, video) muutuvad 2030. aastaks laialt integreerituks loovuse tööriistaks ja inspiratsioonipartneriks nii filminduses kui reklaamimaailmas. Samuti kasvab rakendatud AI kasutamine igapäevastes äriprotsessides.
Pilve- ja edge-computingu sümbioos
Andmete kiire kasv on loonud vajaduse töödelda infot seal, kus see tekib. Aastaks 2030 ei pea enam kogu info liikuma läbi suurte andmekeskuste. Pilve- ja edge-computing’i piirid on hajumas ning moodustub paindlik, koostöine süsteem. Tavaline on, et sensorid, nutikad linnalahendused, isesõitvad autod ja robotid kasutavad lähedal paiknevaid seadmeid kiirete otsuste tegemiseks, samal ajal kui keerukamad arvutused toimuvad pilves.
Ka tervishoius saavad kantavad seadmed kohapeal jälgida patsiendi seisundit ja saata pilve ainult olulise. See tähendab kiiremaid vastuseid, väiksemat viidet ja paremat privaatsust.
Autonoomne otsustusvõime ja isehäälestumine
Tänane IT-tugi kulutab suure osa ajast probleemide lahendamisele, uuendustele ja seadistamisele. Aga liigume aasta-aastalt üha lähemale “isejuhitavatele” (self-driving) süsteemidele, mis oskavad ise end korrigeerida tänu automaatsetele monitooringumehha-nismidele, enesetuvastus- ja -taastevõimele ning sügavatele süsteemimõistmise võimetele (deep system understanding). Need näevad, kui koormus kasvab, hajutavad selle automaatselt, parandavad vea ja annavad lihtsalt teada: „Kõik korras, tegutsesin.“
Näiteks märkab suurpanga IT-süsteem, et tehingute hulk kasvab hüppeliselt. Inimest pole vaja – süsteem tõstab võimekust ise ja hoiab teenused töös ilma katkestuseta. Selline autonoomsus parandab kasutajakogemust, vähendab kulusid ning suurendab usaldusväärsust ka kriisiolukordades.
Võime fantaseerida isegi julgemalt: süsteem avastab tarkvaras vea, parandab selle iseseisvalt ning hoiatab, kui probleem kipub korduma. Või saab aru, et kasutajad vajavad uut funktsiooni – ja kui see on põhjendatud, ehitab selle ise valmis. Ma usun, et isegi see ei ole enam teadusulme, vaid lähiaastate arengu küsimus.
Tõhustatud andmeturve ja privaatsus
Pole saladus, et andmed ja neist saadud informatsioon on tänapäeva kapital. Kes omab andmeid ja võimekust neist informatsiooni töödelda, on valdkonna liider. Andmete kasutamise hoogustumisega kasvavad ka privaatsuse rikkumise ja küberrünnakute risk. Nagu ikka – seal, kus on kapital, on alati ka neid, kes soovivad seda kapitali ebaausal teel omandada.
Seetõttu ei ole andmeturve aastal 2030 enam IT-süsteemile lisatav kiht, vaid selle algelement, nagu luustik, mille peale kogu inimkeha on üles ehitatud. “Zero trust” arhitektuur on muutunud standardiks – ükski komponent ei võta midagi iseenesestmõistetavana – kõik peab olema tõendatav ja usaldus põhineb pideval kontrollil.
Homomorfne krüptograafia võimaldab andmeid turvaliselt töödelda ilma neid lahtikrüpteerimata. Ja tehisintellekt, mis turvalisust tagab, ei reageeri enam rünnakule, vaid oskab selle juba eos ära hoida. Suurt tähelepanu pööratakse selgitatavale AI-le (explainable AI), kus iga automaatotsus peab olema tõlgendatav ja järelevalvega kontrollitav.
Inimkeskne ja keskkonnahoidlik disain
Tehnoloogiline areng peab teenima igat inimest. IT-süsteemide arendamisel lähtutakse üha rohkem inimese oskustest, vajadustest, piirangutest. Olgu kasutajaks noor, eakas, nägija või pime – süsteem peab tema kasutajaprofiiliga sobima.
Kuid tehnoloogia peab teenima ka loodust. Arvukad looduskatastroofid ja muutunud kliima on teinud valusalt selgeks, et meie kõigi huvides on planeedi säilitamine aastatuhandeteks ning mitte selle hävitamine. Loodetavasti on aastaks 2030 IT-süsteemide kujundamisel suurem rõhk ka selle keskkonnamõjul ning süsteemide loojad kaaluvad disainitegurina ka lahenduse elutsükli jalajälge. Eelistatakse taastöödeldavaid materjale ja energiatõhusaid algoritme ning toimetatakse ökoloogiliselt vastutustundlikes pilvekeskkondades. 2030. aastaks ei arvestata enam ainult funktsionaalsust – oluline on ka see, kuidas see funktsionaalsus maailma mõjutab.
Kokkuvõtteks võib väita, et aastaks 2030. kujunevad IT-süsteemid enamaks kui lihtsalt tööriistad. Nad on nutikad, iseõppivad, eetilised ja keskkonnasõbralikud partnerid, mis aitavad kujundada meie igapäevaelu. Kui suudame neid suunata vastutustundlikult ja inimesekeskselt, ei ole tehnoloogia areng mitte hirmutav, vaid vabastav muutus ning alus demokraatlikumale, tõhusamale ja kestlikumale ühiskonnale.
Uudisnurk