Pour être clair, la technologie qui alimente l'informatique sera toujours compliquée, mais cette complexité n'a pas besoin de donner le rythme à tout le monde dans l'entreprise. Les entreprises peuvent utiliser le cloud pour abstraire des applications de l'infrastructure, modifier le comportement des services et les flux de trafic sans modifier le code, augmenter l'agilité globale et permettre aux développeurs de travailler de manière plus autonome et plus rapide.
Phase 2: écosystèmes, échelle et API Les API sont au cœur de l'architecture moderne d'applications cloud. À la base, ils connectent les systèmes, mais lorsqu'ils sont pleinement utilisés, ils résument la complexité du backend dans une interface que les développeurs peuvent réellement utiliser. Étant donné que les API rendent les données et les fonctions facilement disponibles et évolutives, une initiative API peut accélérer les efforts de développement interne, mais ce n'est qu'un cas d'utilisation.
De plus en plus, les entreprises rendent leurs API accessibles aux partenaires externes et les développeurs. Cela permet à ces entreprises de participer à des écosystèmes numériques qui peuvent inclure des milliards d'autres participants. Ces écosystèmes peuvent aider une entreprise à maximiser ses forces exclusives tout en tirant parti des autres participants pour combler les lacunes, fournir une échelle et un accès ouvert à de nouveaux marchés.
Par exemple, une entreprise disposant de données météorologiques précieuses peut rendre ses API accessibles aux écosystèmes des développeurs externes. qui tirent parti de ces données pour créer une variété d'applications. Certaines applications combinent les données météorologiques avec des API d'autres fournisseurs pour produire de toutes nouvelles choses, et la quasi-totalité d'entre elles occupent divers écosystèmes de plate-forme. Le fournisseur d'API profite de l'évolutivité de ses services, les développeurs bénéficient de ressources plus riches et de meilleurs outils de travail, les plates-formes en profitent car elles restent un hub pour les transactions entre fournisseurs et consommateurs, et les utilisateurs en profitent.
Il y a deux jeux d'écosystème de base : être le centre gravitationnel que tout le monde résout autour, à la iOS, Android ou l'une des principales plateformes de cloud computing; ou être l'un des participants à tirer parti de ces centres gravitationnels. Pour faire la première pièce, une entreprise doit généralement être parmi les premières dans son industrie à tirer parti d'une perturbation majeure – et à être suffisamment agile et bien financée pour conserver des avantages précoces une fois que les concurrents commencent à se rattraper. Cette dernière approche est un peu plus accessible, mais pour réussir, une entreprise devra encore investir profondément non seulement dans ses API, mais aussi dans les développeurs qui transforment les API en applications et expériences génératrices de revenus.
Phase 3 et au-delà: apprentissage, adaptation et intelligence artificielle L'objectif est d'améliorer continuellement les produits et les services offerts aux clients. Pour ce faire, une entreprise a besoin de renseignements pour actualiser son contenu actuel. offres. Dans une certaine mesure, il s'agit d'établir des boucles de rétroaction entre les clients et l'entreprise, comme une surveillance proactive et des analyses qui fournissent un aperçu de la façon dont le logiciel d'une entreprise est utilisé. Mais de plus en plus, ce processus vise à améliorer le logiciel grâce à l'intelligence artificielle.
Les applications qui répondent aux commandes vocales deviennent plus courantes et plus raffinées, par exemple, et la reconnaissance d'image a atteint un point tel que photos de chiens à partir de photos de muffins (qui peut être assez difficile pour une personne encore moins une machine) mais aussi aidant à diagnostiquer des types de cancer . Il est encore tôt dans l'application massive de l'intelligence artificielle – ce qui signifie que c'est aussi la période où ceux qui façonnent la technologie seront séparés de ceux qui imitent simplement les leaders.
L'intelligence artificielle peut prendre plusieurs formes. Par exemple, il y a l'intelligence artificielle dans laquelle la machine prend une décision, comme un algorithme de sécurité neutralisant un bot, versus l'amplification ou l'augmentation du renseignement dans laquelle la machine aide une personne à prendre une meilleure décision, comme un assistant numérique une rencontre. D'une manière ou d'une autre, l'apprentissage automatique est probablement sous l'interface utilisateur – et pour exceller dans l'apprentissage automatique, une entreprise a besoin de quatre choses: les données, les algorithmes, la puissance de calcul et le talent.
