Har yili Deloitte, McKinsey, BCG, Gartner va boshqalar tahliliy agentliklari trend reportlari deb ataladigan hisobotlarni chiqaradilar: tibbiyot, texnologiya, marketing va boshqa o‘nlab sohalardagi asosiy tendensiyalar to‘g‘risidagi hisobotlar.

McKinsey  tahlilchilari qidiruv tizimi so‘rovi, yangiliklar nashri, patent, ilmiy maqola va sarmoya raundlari haqidagi ma’lumotlarni tahlil qilishdi. Ma’lumotlar Google Patents, the Lens, Factiva, Google Trends va PitchBookdan to‘plangan. Har bir tendensiyaga ikkita xususiyat berilgan: innovatsiya ko‘rsatkichi va qiziqish ko‘rsatkichi. Birinchisi patent va ilmiy nashrlar to‘g‘risidagi ma’lumotlar asosida, ikkinchisi esa yangilik va qidiruv faoliyati ma’lumotlari asosida aniqlandi.

McKinsey 15 ta tendensiyani aniqladi va ularni besh toifaga ajratdi: AI inqilobi, ilg‘or muhandislik, raqamli kelajakni qurish, yashil dunyo va hisoblash va ulanishdagi chegaralar. Ba’zi tendensiyalar o‘z sohalarida inqilobni keltirib chiqaradi, ba’zilari esa bizning ko‘z o‘ngimizda rivojlanmoqda.

Generativ sun’iy intellekt

Bu sun’iy intellektning tubdan yangi shakli bo‘lib, u o‘xshash ma’lumot formatlaridan olingan bilimlar asosida yangi tuzilmagan tarkibni yaratadi. Boshqacha qilib aytganda, u matn, tasvir, audio va videodan ilgari mavjud bo‘lmagan matn, tasvir, audio va video yaratishni o‘rganadi.

Endi generativ AI g‘oya va farazlarni yanada samarali ishlab chiqarishga yordam beradigan yordamchi texnologiya sifatida qo‘llaniladi. Kelajakda texnologiya rivojlanishi bilan generativ AIga ega bo‘lgan ko‘proq ilovalar yordamchidan to‘liq avtomatlashtirilganga o‘tadi. Venchur investitsiyalari 2020 yilga nisbatan 425 foizga o‘sdi va texnologiyani ishlab chiqishda Microsoft, Google, Apple, Meta, Adobe, Tesla kompaniyalari ishtirok etmoqda.

Amaliy sun’iy intellekt

Bu muayyan sohalarda muayyan muammolarni hal qilish uchun loyihalashtirilgan va ishlab chiqilgan AI turi. Umumiy sun’iy intellekt inson intellektiga taqlid qilishga intilayotgan bo‘lsa, amaliy sun’iy intellekt o‘ziga xos algoritm va usullar yordamida muayyan muammolarni hal qilishga qaratilgan. McKinsey texnologiyaning ulkan iqtisodiy salohiyatiga ishora qilmoqda, uning bozori 17-26 trillion dollarga baholanadi.

Amaliy AI sanoatni o‘zgartiradi va qaror qabul qilishni yaxshilaydi. Misol uchun, Emirates Team New Zealand sport yaxtalar jamoasi simulyasiyada gidrofoil dizaynini sinab ko‘rish uchun eksperimental yelkanning "raqamli egizakini" yaratdi. Ishlab chiqish xarajatlari 95%ga kamaydi, sinovlar soni esa o‘n barobar oshdi.

Immersiv texnologiyalar

Immersiv texnologiyalar - AR, VR va MR  - bizning raqamli dunyo bilan o‘zaro munosabatimizni o‘zgartirmoqda. Ushbu sektorga investitsiyalar jadal rivojlanmoqda: 2021 yilda venchur kapitali AR va VR startaplariga qariyb 4 milliard dollar sarmoya kiritdi. Yangi rivojlanayotgan metaborliq texnologiyasi – umumiy virtual makon – ulkan salohiyatga ega, uning qiymati 2030 yilga kelib 4-5 trillion dollarga baholanadi.

Kompaniyalar yangi virtual reallik garnituralari va tashqi qurilmalarini ishlab chiqishda davom etmoqda. Misol uchun, yaqinlashib kelayotgan AR/VR minigarniturasi Vision Pro ko‘p hayajonga sabab bo‘ldi. Korxonalarda AR  qurilmalaridan foydalanuvchilarning soni ortib bormoqda va korxonalar ushbu texnologiya imkoniyatlarini turli sohalarda – ko‘ngilochardan tortib sog‘liqni saqlash va sanoatgacha faol o‘rganmoqda.

Kvant texnologiyasi

Kvant texnologiyalari bir zumda murakkab hisob-kitoblar orqali ko‘plab sohalarda inqilob qiladi. IBM kompaniyasining 433 kubitli kvant protsessori kabi ishlaydigan prototiplar allaqachon paydo bo‘lmoqda, ammo to‘liq kvant kompyuterlarining paydo bo‘lishini hali kutish kerak bo‘ladi.

Kvant texnologiyalaridan foydalanishning real hayotiy misollariga JPMorgan Chase tomonidan blokcheyn xavfsizligini ta’minlash uchun kvant kalitlari taqsimotidan foydalanish, Amazon Web Services kompaniyasining Singapurda kvant xavfsizligi tarmog‘ini amalga oshirishi va Robert Boschning kvant sensori texnologiyalari bo‘yicha ichki bo‘linma yaratishi kiradi. Quantum Computing Inc avtomobillarni loyihalashning murakkab muammolarini hal qilishda o‘z samaradorligini ko‘rsatdi. Kvant texnologiyalari ulkan salohiyatga ega bo‘lsa-da, ularni to‘liq tatbiq etish texnik qiyinchiliklarni bartaraf etish va ushbu sohada malakali mutaxassislarni ta’minlashni talab qiladi.

Demarkazlash va Web 3.0

Web 3.0 Internetning kelajakdagi modeli bo‘lib, u foydalanuvchilarga ko‘proq kuch beradi va ularga o‘z ma’lumot va raqamli aktivlarini nazorat qilish imkonini beradi. Bu blokcheyn yordamida yangi biznes model, xizmat va ma’lumotlarni saqlash kabi tijorat imkoniyatlarini ochadi.

Gipotetik Web 3.0 dan tashqari yana ikkita internet modeli mavjud: Internet paydo bo‘lishining boshida mavjud bo‘lgan Web 1.0 va biz hozir yashayotgan Web 2.0. Ular odatda tarmoq dizayni va ishlatiladigan texnologiya turiga qarab farqlanadi. Web 1.0 statik sahifalar, asosiy HTML va ijtimoiylikning yo‘qligi bilan ajralib turardi. Ajablanarlisi shundaki, birinchi veb ham demarkazlashtirilgan: odamlar o‘z serverlarida veb-saytlarni joylashtirdilar va mahalliy tarmoqlarda qo‘shnilari bilan birlashdilar. Keyin markazlashtirilgan, platformaga asoslangan Web 2.0 paydo bo‘ldi. Odamlar o‘z serverlarida blog yuritish o‘rniga Yahooda pochta yaratish, ijtimoiy tarmoqlarda muloqot qilish va YouTubega video yuklashni boshladilar. Bu Internetga kirish to‘siqlarini jiddiy ravishda pasaytirdi, ammo ko‘plab muammolarni keltirib chiqardi: ulardan biri shaxsiy ma’lumotlarni suiiste’mol qilishdir.

Texnologiyaning rivojlanishi va Web 2.0 dan asta-sekin umidsizlikka tushishi fonida Web 3.0 konsepsiyasi paydo bo‘ldi, unda hokimiyat foydalanuvchilarning o‘ziga tegishli bo‘lib, tartibga solish va ishonch masalasi Amazon yoki Apple kabi korporatsiyalar tomonidan emas, balki matematika – blokcheyn bo‘yicha hal qilinadi.

Web3ning haqiqiy ilovalariga misollar qatoriga transchegaraviy tranzaksiya, mablag‘larni tokenizatsiya qilish, nusxa ko‘chirilmaydigan tokenlarni yaratish va almashish, virtual kiyim yaratish kiradi. Web3 blokcheyn, aqlli shartnoma va raqamli aktivlarga asoslangan.

Barcha va’dalarga qaramay, rivojlanayotgan tartibga solish va mavjud tizimlar bilan raqobat kabi ba’zi noaniqliklar mavjud. Bozorning dastlabki ishtirokchilari ushbu qiyinchiliklarni yengib o‘tishlari va Web3ning keng tarqalishi va muvaffaqiyatli bo‘lishi uchun foydalanuvchi tajribasini yaxshilashlari kerak.