TOP10 technológiai trend 2025-ben

Miközben az iparágak világszerte a járvány utáni digitális átalakulással, a fenntarthatósági követelményekkel és a változó fogyasztói elvárásokkal küzdenek, a technológiai fejlődés felgyorsult, új lehetőségeket és kihívásokat teremtve. A Gartner előrejelzése szerint a 2025-re vonatkozó legfontosabb stratégiai technológiai trendek a hagyományos digitális képességektől a kifinomultabb, autonóm rendszerek felé való elmozdulást tükrözik, amelyek elmoshatják az emberi és a gépi intelligencia közötti határokat. Az angol Technology magazine összeszedte, hogy milyen trendek várhatók az idei évben:

10. Neurológiai fejlesztések (Neurological enhancement)

A neurológiai fejlesztések célja az emberi kognitív képességek javítása az agyi tevékenységet olvasó és dekódoló technológiák segítségével. A fejlett implantátumok lehetővé teszik, hogy az egyének gondolataikkal irányítsák az eszközöket. Ez a technológia potenciális alkalmazási lehetőségeket kínál az emberi képességek fejlesztésére a marketing területén és a teljesítmény optimalizálására. A márkák így jobban megérthetik a fogyasztók érzelmeit, és fokozhatják az idegi képességeket a jobb eredmények érdekében.

9. Többfunkciós robotok (Polyfunctional robots)

A többfunkciós robotok átalakítják a technológiai ipart azáltal, hogy a hagyományos, feladatspecifikus robotokat többféle funkció ellátására képes gépekkel váltják fel. Ez növeli a hatékonyságot és gyorsabb megtérülést biztosít, ami nélkülözhetetlenné teszi őket számos iparág számára.

8. Térbeli számítástechnika (Spatial computing)

A térbeli számítástechnika integrálja az AR-t, a VR-t és a kevert valóságot, hogy javítsa a fizikai és a digitális világ közötti interakciókat. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy digitális információkat helyezzenek el a valós környezetben, és újradefiniálja a felhasználói élményt magával ragadó megoldásokon keresztül. Az egészségügyben a térbeli számítástechnika valós idejű digitális átfedésekkel támogatja a betegoktatást és a műtéti tervezést.

7. Hibrid számítástechnika (Hybrid computing)

A hibrid számítástechnika különböző mechanizmusokat kombinál a teljesítmény növelése érdekében, lehetővé téve olyan technológiák, mint a mesterséges intelligencia számára a jelenlegi korlátok átlépését. Ez nagy hatékonyságú, transzformatív innovációs környezeteket biztosít az összetett problémák megoldásához.

6. Energiahatékony számítástechnika (Energy-efficient computing)

Az energiahatékony számítástechnika kulcsfontosságúvá vált az adatközpontok és az AI-munkaterhelések környezeti hatásai miatti növekvő aggodalmak kezelésében. Célja az energiafogyasztás csökkentése a számítási teljesítmény fenntartása vagy javítása különösen az olyan számításigényes alkalmazások esetében, mint a mesterséges intelligencia képzése és szimulációja.

5. Környezeti láthatatlan intelligencia (Ambient invisible intelligence)

A környezeti láthatatlan intelligencia fejlett érzékelőket és gépi tanulási technológiákat integrál a mindennapi környezetbe. Célja a kényelem és a hatékonyság zökkenőmentes növelése a digitális intelligencia és a fizikai terek egyesítésével, ezáltal támogatva a magasabb életminőséget.

4. Postquantum kriptográfia (Postquantum cryptography)

A postquantum kriptográfia (PQC) kulcsfontosságú technológiai fejlesztés, amely a kvantumszámítógépek jelenlegi titkosítási módszereket fenyegető veszélyeire reagál. A kriptográfiai módszerek váltásához a szervezeteknek elegendő időre van szükségük, hogy biztosítsák az érzékeny vagy bizalmas adatok erős védelmét, a nagy technológiai vállalatok már aktívan készülnek erre az átállásra.

3. Dezinformációs biztonság (Disinformation security)

A dezinformációs biztonság célja a mesterséges intelligenciával továbbfejlesztett rosszindulatú támadások és a félretájékoztatás elleni védelem. A technológia rendszerszintű felismerést és módszertani megoldásokat kínál az integritás biztosítására, a hitelesség értékelésére és a személyazonossággal való visszaélés megelőzésére. Az álhírek terjedése elleni küzdelemben a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást használja a fenyegetések észlelésére és enyhítésére.

2. A mesterséges intelligencia irányítási platformjai ( AI governance platforms)

A mesterséges intelligencia irányítási platformjai a mesterséges intelligencia felelősségteljes megvalósításának növekvő igényére válaszolnak. Ezek a rendszerek lehetővé teszik a szervezetek számára AI-rendszereik jogi, etikai és működési teljesítményének felügyeletét és kezelését.

1. MI ügynök (AI agent)

Ez a technológia a lekérdezés-válasz rendszerektől az autonóm gépi ügynökök felé történő elmozdulást segíti elő, amelyek képesek emberi beavatkozás nélkül vállalati feladatokat végrehajtani. Az AI-ügynökök célja a hatékonyság és a termelékenység növelése azáltal, hogy lehetővé teszik a szoftverek számára az összetett, döntésigényes feladatok önálló elvégzését.

dr. Karacs Alexandra, NEW technology