

Todos os anos, a Forrester reúne uma lista de 10 tecnologias emergentes para ficar de olho. A lista deste ano foi lançado em junhoE no episódio mais recente do nosso podcast, O que é isso, Dev?pudemos conversar com Brian Hopkins, vice-presidente de portfólio de tecnologias emergentes da Forrester, sobre a lista.
Aqui está uma versão editada e resumida dessa conversa:
Uma das coisas que me chamou a atenção na lista deste ano é essa ideia de que houve essa mudança de IA generativa para IA agêntica. Você pode explicar o que é IA agêntica e o que essa mudança significa?
Absolutamente, a tendência da qual você está falando é uma mudança de foco puramente na geração de texto usando inteligência synthetic para construir agentes de IA que realmente são capazes de realizar ações em nome das pessoas. Quando pensamos em um agente de IA, pensamos em um pedaço de software program que realmente será capaz de receber um conjunto geral de instruções e ser capaz de gerar uma visualização ou acessar um banco de dados ou disparar ações dentro de outro aplicativo. A coisa mais empolgante que vemos agora é a mudança para realmente usar esses modelos de próxima geração em mais um contexto de tomada de ação.
Como você escreveu no relatório, a ascensão desses agentes de IA está meio que abrindo caminho para uma série de outras tecnologias emergentes na lista, incluindo TuringBots, inteligência de ponta, mobilidade autônoma e realidade estendida. Você pode explicar brevemente essas outras tecnologias e por que os agentes de IA são tão importantes para seu crescimento?
Acho que é importante, antes de chegar a essas outras tecnologias, também explicar a ideia de uma IA criando um agente inteligente. As IAs anteriores que podiam fazer coisas eram estreitas e restritas a um ambiente específico, usando coisas como aprendizado por reforço. O que estamos vendo hoje é pegar as capacidades de grandes modelos de linguagem para dividir essas instruções em etapas específicas e então executar essas etapas com ferramentas diferentes.
Quando pensamos sobre esse tipo de design e como isso pode se desenrolar em um monte de outras tecnologias emergentes em nossa lista, uma história realmente interessante começa a surgir. Por exemplo, uma das outras tecnologias emergentes que temos é o TuringBots, sobre o qual escrevemos desde 2020. Os TuringBots são bots de codificação autônomos, e o que vimos em 2020 foi a capacidade, em teoria, de que, com dados de treinamento suficientes — como todo o código-fonte em um repositório que você mantinha em um repositório do GitHub — você poderia treinar um algoritmo de aprendizado de máquina para escrever código com base nesses dados de treinamento.
O que vimos com a IA generativa em 2022 foi que a capacidade foi dramaticamente acelerada, porque antes de ser compilado, o código do software program é apenas texto. Então vimos isso acelerar. Quando identificamos os TuringBots como uma tecnologia emergente, colocamos isso nos cinco a ten anos antes de pensarmos que haveria benefício para a maioria das empresas médias. Este ano, mudamos para o horizonte de benefício de curto prazo de um a dois anos por causa da aceleração que os modelos de IA generativa de última geração estão melhorando sua capacidade de gerar código útil.
Reconhecemos que um TuringBot é, em si, um agente, e o que estamos vendo é o uso de metodologias de agentes para criar, talvez, enxames de TuringBots que operam em diferentes capacidades de desenvolvedor, do design à codificação, do teste à implantação.
E quando pensamos sobre isso, se pudermos produzir código de software program com muito menos esforço humano, podemos iterar muito mais rapidamente. E se pudermos iterar ideias de inovação mais rapidamente, podemos passar pelas que não são boas e produzir as que são muito, muito mais rápido. E sabemos que isso leva a um aumento no ritmo das mudanças nos negócios.
Você perguntou sobre as outras tecnologias emergentes, e eu serei um pouco mais breve. A inteligência de ponta é sobre usar informações que estão fora do knowledge heart ou fora da nuvem, fora de um native centralizado, para processar informações e usar essas informações para criar ação e inteligência. Antes deste ano, period mais focado em coisas como visão computacional. Então você tinha um modelo muito estreito treinado para reconhecer certos tipos de objetos, e ele faria bem esse reconhecimento de visão computacional. Mas o que você fez com esse reconhecimento, francamente, então teve que ser programado em algum tipo de heurística ou código.
O que estamos começando a ver é — por exemplo, no anúncio do Apple Intelligence, mas há outros também — como somos capazes de pegar agentes que podem fazer coisas, treiná-los e torná-los pequenos o suficiente para rodar em vários dispositivos de ponta. E então esses ambientes de ponta, além de serem capazes de talvez conversar em linguagem pure com humanos nas pontas, podem conversar entre si.
O exemplo que damos é que há um fornecedor que está procurando criar sobreposições de realidade aumentada no capacete de bombeiro de próxima geração, que é um esforço patrocinado pela Homeland Safety. Se começarmos a pensar em colocar agentes nesses capacetes, então muita da comunicação que esses bombeiros teriam que fazer eles mesmos poderia ser tratada por agentes em cada um desses capacetes, observando essas exibições de realidade aumentada e tomando decisões sobre onde diferentes ativos de combate a incêndio precisam ser colocados para descarregar isso da necessidade de comunicação humana em um cenário como esse.
Então esse é um exemplo de como a IA generativa está servindo como base para agentes, e esses estão criando novas possibilidades de inovação em inteligência de ponta. O mesmo vale para a mobilidade autônoma. Veremos esses agentes implantados em ambientes de IoT, para que drones e robôs possam ser muito mais inteligentes em sua comunicação com o ambiente ao redor. Então, vemos toda essa ideia de aceleração da IA generativa criando uma revolução na capacidade de usá-la para fazer coisas, e então isso está se movendo para um monte de outras tecnologias emergentes em nossa lista e acelerando-as.
Muitos dos itens na lista eram relacionados à IA, mas também há três itens de segurança nela, então eu meio que quero mudar para esse lado das coisas. Então, o que você tem visto no espaço de segurança que influenciou as tecnologias que estavam na lista?
Na verdade, eu gostaria de responder a essa pergunta de outra forma. Por que as coisas estão acontecendo com as outras tecnologias emergentes que tornam a segurança tão importante? Este ano, quando fizemos a pesquisa, a ideia surgiu em nós de que aqueles que alcançarem esses benefícios futuros serão aqueles com a presença de espírito para investir em segurança hoje.
Estou vendo isso acontecer repetidamente enquanto converso com clientes que me contam histórias de que eles têm pensado em investir em melhor segurança de IoT há anos, e eles simplesmente não veem valor nisso, porque custa dinheiro, é complicado e não tem um impacto imediato na linha superior. A segurança de IoT está na nossa lista e a segurança de IoT existe desde que existem dispositivos para proteger, você sabe, 30 anos. Por que está lá este ano? Vemos uma quantidade enorme acontecendo no espaço, e a razão para isso é, muito simplesmente, todas essas ferramentas de IA que as empresas estão obtendo e descobrindo como usar em seu benefício também são ferramentas disponíveis para os maus atores.
O que está acontecendo é que as organizações investem em mais dispositivos, mais coisas inteligentes conectadas, e estamos essencialmente aumentando a superfície de ataque pela qual hackers inteligentes com um exército de bots muito inteligentes podem lançar ataques para entrar em um ambiente de tecnologia operacional, seus faxes, suas impressoras, aquela coisa cujo firmware não foi atualizado há 15 anos está parada no canto do seu escritório, conectada à sua rede.
Então, as seguranças de IoT realmente se tornaram muito importantes, e há muita coisa acontecendo nesse espaço agora em termos de fornecedores e como eles estão fornecendo novos recursos para inventário e remediando todos os seus dispositivos de IoT.
Os outros dois são zero belief edge e segurança quântica. Zero belief edge é essencialmente um conjunto empacotado de tecnologias que lhe dão um monte de capacidades que combinam rede e segurança em um modelo de entrega como serviço baseado em nuvem. Então você obtém todos os recursos de serviços de nuvem gerenciados e obtém a capacidade de gerenciar sua segurança no nível da rede, o que significa que, de acordo com os princípios de zero belief, você não tem mais um firewall. Você inspeciona tudo e não confia em nada e, portanto, está olhando para todos os pacotes que passam pela sua rede.
O problema é que isso exige que as empresas sejam bem modernas em sua abordagem para implantação e gerenciamento de software program nativo da nuvem, e muitas empresas ainda estão bem atrasadas nisso. Há muitos dispositivos legados por aí, aquela máquina de fax parada no canto que não usa protocolos modernos, segurança moderna, não se conecta facilmente a esse tipo de arquitetura de ponta de confiança zero baseada em agente. É complicado, e os fornecedores estão ocupados consolidando. Então é por isso que achamos que vai levar mais cinco anos até que isso realmente valha a pena. Isso não significa que hoje você não pode começar a trabalhar nisso, certificando-se de que está pronto para uma maneira moderna nativa da nuvem de gerenciar a rede e a segurança juntas. Há muito que precisa ser feito.
Também tem havido muita propaganda em torno dos computadores quânticos nos últimos 10 anos, e achamos que os computadores quânticos estão de 10 a 15 anos longe de realmente serem capazes de ameaçar a melhor criptografia PKI de hoje. Então é fácil dizer, bem, está de 10 a 15 anos longe, não preciso fazer nada agora. Mas ninguém sabe o quão rápido os computadores quânticos vão avançar. Pode ser muito mais rápido, pode levar cinco anos. O que você tem que se preocupar é com o ataque de salvar agora, descriptografar depois. Você tem que começar agora a implementar algoritmos de segurança quântica para garantir que seus dados estejam protegidos.
Mas a verdadeira razão pela qual o colocamos na lista dos 10 melhores deste ano é porque implementar algoritmos de segurança quântica e ser capaz de mudar algoritmos rapidamente conforme os computadores quânticos avançam e novos algoritmos de segurança quântica são apresentados, é parte de um esforço mais amplo em torno da agilidade criptográfica, e a agilidade criptográfica tem muitos benefícios além de proteger você de ataques quânticos. Novos hacks estão surgindo o tempo todo, então, ao olhar para soluções de agilidade criptográfica hoje em preparação para estar pronto para ataques quânticos, você está realmente melhorando toda a sua postura de segurança. Há muitos benefícios em começar agora, e é por isso que o colocamos no high 10.
Abordamos muitos assuntos aqui hoje, então há alguma lição que os desenvolvedores e líderes devem tirar ao pensarem sobre o que focar no próximo ano?
Você tem que espalhar seus investimentos. O curto prazo é fácil, me dá benefícios que posso medir, meu pessoal financeiro gosta. Mas você tem que tomar algumas dessas decisões de médio e longo prazo também. E muitas das coisas de longo prazo que temos exigirão grandes investimentos fundamentais para estarem prontas.
Acho que o corolário disso é que com a velocidade de aceleração que estamos vendo acontecendo principalmente por causa dos avanços na IA hoje, estamos muito menos certos do que o futuro nos reserva, e teremos muito menos tempo para lidar com isso. O que isso significa é que em vez de dizer aqui está o que o futuro será, aqui está nossa aposta, você terá que espalhar suas apostas em uma gama de opções possíveis. Então você terá que proteger suas apostas um pouco e usar mais uma estratégia baseada em opções para descobrir onde gastar seu dinheiro, para que não importa quais coisas quebrem e desapareçam, tenhamos uma likelihood melhor de estar prontos para o que acontecer.