3 cose che l'industria tecnologica non può ignorare

Nel settore tecnologico, è facile farsi prendere dalle minuzie. Ma dovremmo tutti fare un passo indietro e assistere a un'industria in transizione. Ecco alcune cose che credo daranno forma nei prossimi anni.

L'hardware dello smartphone fa il suo corso

Come ha recentemente scritto la mia collega Carolina Milanesi, sta diventando sempre più difficile innovare nello spazio degli smartphone. Dopo un decennio di gadget nuovi e luccicanti che arrivano ogni pochi mesi, ci stiamo senza dubbio avvicinando alla fine dei grandi progressi nell'hardware degli smartphone, qualcosa con cui i PC e (più recentemente) i tablet hanno lottato. I cambiamenti iterativi arriveranno, ma non vedo alcun significativo spostamento dello smartphone all'orizzonte che ci faccia davvero esplodere.

Invece, cerca lo smartphone come base per nuove innovazioni hardware in cose come la realtà aumentata e virtuale. Probabilmente ci sarà anche una maggiore enfasi sulle esperienze di software e servizi.

Alcuni anni fa, mio ​​figlio Ben ha scritto un articolo chiamato "Il nostro destino dei servizi", in cui si nota che i nuovi mercati iniziano sempre nell'hardware prima di passare al software. Man mano che il software matura, il valore cambia e termina il ciclo dei servizi. Questa osservazione, tuttavia, è stata per lo più limitata a casi studio aziendali. Lo smartphone è la prima volta che possiamo applicare questa dinamica nei mercati di consumo.

Questo è uno dei motivi principali per cui stiamo registrando entrate nel settore software / app e servizi ai consumatori. Guardando al futuro, la mia ricerca si concentra su ciò che i servizi per i consumatori significano per il futuro e su quali aziende sono le migliori per possedere questo spazio.

L'intelligenza artificiale è agli inizi

Nulla di ciò che abbiamo oggi sul mercato è davvero "intelligenza artificiale". Vediamo alcuni algoritmi intelligenti che tentano di prevederci o di capirci, ma impallidiscono rispetto al potenziale dell'IA. Il vero lavoro svolto oggi è l'apprendimento automatico più dell'intelligenza artificiale, ma le aziende tecnologiche di ogni genere sono in corsa per addestrare le proprie reti.

Ciò richiede molti dati davvero validi. Direi che la maggior parte delle critiche che vediamo dalle aziende che parlano dell'intelligenza artificiale - Amazon, Netflix, Google e forse persino Apple - è dovuta alla mancanza di dati davvero buoni. Vorrei dare uno sguardo più approfondito ai punti deboli della strategia di IA di ogni grande azienda, ma in questo momento, sono ancora sconcertato da quanto poco questi sistemi effettivamente sappiano di me.

Parte di questo ha a che fare con due pezzi fondamentali del puzzle che sono ancora in fase di elaborazione. Il primo è nei semiconduttori. Come ho notato prima, siamo nell'era dei PC degli anni '80 quando si parla di tecnologia di chipset AI; ci vogliono ancora ore o settimane per addestrare una rete. L'unica soluzione proviene da molti anni di progressi nell'architettura del silicio; non esiste una svolta rivoluzionaria magica che acceleri questo. Aziende come Intel, Nvidia, AMD, Qualcomm e persino Apple hanno il loro lavoro da fare per risolvere sfide estremamente difficili per offrire alle società di software e servizi la potenza di calcolo di cui hanno bisogno per fornire formazione istantanea sulla rete e vere tecnologie di intelligenza artificiale.

Il secondo pezzo ancora a venire è l'apprendimento senza supervisione. Oggi, molte reti sono addestrate con "dati etichettati": un essere umano ha etichettato l'immagine di un cane o di una strada o di una persona. Il testo è, per natura, già etichettato ma è difficile insegnare ai computer a vederlo. Man mano che l'industria arriva a un punto in cui le macchine possono essere addestrate senza l'intervento umano, saremo un passo avanti verso una migliore formazione e una migliore intelligenza artificiale. Questo è uno dei motivi per cui ho trovato interessante il primo documento di Apple pubblicato sull'intelligenza artificiale poiché parla di un processo di apprendimento senza supervisione utilizzando la grafica anziché le immagini fisiche per insegnare ai computer.

5G: importante ma a distanza di anni

Un altro sviluppo chiave che guiderà la nuova innovazione è il 5G, che fornirà la capacità di rete disperatamente necessaria per supportare gran parte di ciò che ho descritto sopra.

Siamo passati circa sei anni dal passaggio a LTE. A Qualcomm piace ricordarci che le tecnologie di rete generalmente vivono per circa 18-20 anni e, a circa metà strada, tendiamo a vedere la prossima evoluzione lanciarsi sul mercato. Se questo modello è valido, dovremmo iniziare a vedere il 5G nel 2020.

Il 5G sarà rilevante in molti mercati oltre ai computer, in particolare le automobili che elaboreranno enormi quantità di dati e bilanceranno l'elaborazione a bordo e il cloud per abilitare funzionalità relative all'autonomia, alla sicurezza e altro ancora. Cercalo per alimentare una serie di nuovi dispositivi collegati.

Queste tendenze daranno forma a ciò che verrà dopo. Il punto è che questa transizione non avverrà nel 2017 o nel 2018, potrebbe non avvenire nemmeno tra cinque anni. È importante non lasciarsi coinvolgere dall'hype e visualizzare il quadro generale, quindi siamo pronti quando si verificano questi importanti cambiamenti.