В началото на всяка година отделяме време за проучване на технологичните трендове, за да сме сигурни, че поддържаме набора си от умения в изправност и клиентите си - информирани.

Това е топ 5 на технологиите, които грабнаха вниманието ни и които ще оставят своята следа през следващите години.

1. The Internet of Me/Моят Интернет

Така както ежедневни предмети се пренасят онлайн (термостати, ключалки за врати, охраняемост, везни, осветление и т.н.), същото се случва и с преживяванията—създава се изобилие от дигитални канали, което достига дълбоко до всички аспекти от живота на индивида. Напредничавите бизнеси променят начина, по който създават нови приложения, продукти и услуги. За да окажат контрол върху тези точки на достъп, те създават изключително персонализирани преживявания, които ангажират и комуникират положително с клиентите, без да нарушават доверието им. Компаниите, които преуспяват в ’Internet of Me’/"Моят Интернет", ще се превърнат в следващото поколение в домакинството.

2. The Device Mesh/Мрежата от устройства

The device mesh/мрежата от устройства се отнася към разширяването на съвкупност от устройства/сензори, които хората използват за достъп до приложения и информация за интеракция с хора, социални общности, правителства и бизнеси. Мрежата от устройства включва мобилни устройства, подходящи за носене консуматорски и домашни електронни устройства, автомобилни устройства и такива, свързани с околната среда — такива като сензорите в "Моят Интернет". Макар и устройствата да се свързват все повече с крайните системи чрез разнообразни мрежи, често оперират независими едни от други. Напоследък това търпи изменение и все повече и повече различни устройства се свързват и кооперират.

3. Information of Everything/Информация за всичко

Всичко в производството на дигитални устройства използва и предава информация. Тази информация отива отвъд текстуалната, аудио и видео информация, за да включи сензорна и контекстуална информация. Information of everything/Информацията за всичко адресира този приток със стратегии и технологии, за да свърже данни от всички тези източници на такива. Информацията винаги е съществувала навсякъде, но често е била изолирана, незавършена, недостъпна или неразбираема. Подобрения в семантичните инструменти като графични датабази, както и други възникващи класификации на данни и техники за анализ на информация ще внесат смисъл в често хаотичното и пренатоварващо количество информация.

4. Advanced Machine Learning/Подобрено машинно обучение

В подобреното машинно задълбочено обучение, компютрите, снабдени с изкуствен интелект, сега имат възможност за задълбочено обучение, използвайки неутрални мрежи, които бихте могли да смятате като вдъхновени от мозъка системи, способни да "превеждат" пиксели на английски.

Неутралните мрежи се издигат много над традиционната компютърна работа и управление на информация, за да създадат системи, които могат автономно да се научат да възприемат света самостоятелно. Нека вземем за пример IBM Watson. Избухването на източници на информация и нейната сложност правят ръчните класификация и анализ неосъществими и неикономични. "Дълбоките" неутрални мрежи автоматизират тези задачи и правят възможно адресирането на ключови предизвикателства, отнасящи се към информацията за всеки тренд. Дълбоките неутрални мрежи (подобрена форма на машинно обучение, особено приложимо към големи и комплексни съвкупности от данни) е онова, което кара "смарт" машините да изглеждат "интелигентни".

Дълбоките неутрални мрежи позволяват на машини, базирани на софтуер и хардуер, да се учат сами на всички особености на околната среда - от най-малките детайли до широки абстрактни класове  със съдържание. Тази област се развива бързо и организациите трябва да оценят как биха могли да приложат тези технологии, за да спечелят конкуретно преимущество. Към края на 2014, Google изследователите представиха нов проект, който използва неутрални мрежи и задълбочено обучение, за да идентифицира множество елементи от дадено положение без човешка асистенция.

Софтуерът на проекта “научи” как да мисли чрез процесиране на големи количества данни. Например, задълбоченото обучение в последствие ще позволи на работите да разпознават предмети, които не са виждали преди и да навигират самостоятелно до дадени локации. Задълбоченото обучение има пресечни точки в множество полета и скоро ще са приложими в производството, медицината, търговията на дребно, услугите и прочее.

5. Autonomous Agents and Things/Автономни посредници и предмети

Ученето на машините издига цял спектър от смарт машинни имплементации — включително роботи, автономни превозни средства, виртуални персонални асистенти и смарт съветници — които действат по самостоятелен (или поне полусамостоятелен) начин. Докато подобренията във физическите смарт машини като роботи получават голямо внимание, смарт машините, базирани на софтуер, имат по-достъпен и широк обхват. Виртуалните персонални асистенти като Google Now, Cortana на Microsoft и Siri на Apple стават все "по-умни" и са предшественици на автономните асистенти.

Възникващото понятие за асистентност се вгражда в околното потребителско преживяване, в което автономен агент става главният потребителски интерфейс. Вместо интеракцията с менюта, форми и бутони на смарфони, потребителят разговаря с приложение, което всъщност е интелигентен агент.