Rynek w IT po zmianach w 2024 roku. Prognozy na nowe czasy

Witajcie po krótkiej przerwie od mojego ostatniego artykułu, który dotyczył Programowania w czasach AI. Jeżeli jeszcze nie mieliście okazji go przeczytać to serdecznie zachęcam do zapoznania się z tematem tego, jak AI zmieniło postrzeganie branży IT w ostatnim czasie. 

 

Mając na uwadze zawirowania na rynku spowodowane rozwojem sztucznej inteligencji, dzisiaj przyjrzymy się kwestii przyszłości w branży IT. To ważne, bo przecież warto już teraz być przygotowanym na to, co przyniesie przyszłość. A zresztą — czy przewidywanie przyszłości nie jest fascynujące? ;)

Przeczytaj artykuł i dowiedz się, jakie obszary IT potencjalnie ulegną rozwojowi, jakie trendy i rozwiązania będą zyskiwać na popularności. Rozwój nowych technologii i postępujące zmiany cywilizacyjne sprawiają, że prognoza na kolejne lata zapowiada się bardzo ciekawie.

 

Python - język, który rozumieją maszyny

 

Od kilku lat obserwujemy bardzo dynamiczny rozwój technologii bazujących na sztucznej inteligencji. Dzięki temu swój renesans przeżywa Python — język programowania, który jest filarem AI, głównie ze względu na mnogość frameworków i bibliotek umożliwiających uczenie maszynowe.

 

Dlaczego jeszcze Python ma tak duże znaczenie w kwestii rozwoju AI? Oto możliwe przyczyny:

• Bardzo istotna jest tu prostota połączona z szerokimi możliwościami zastosowania tego języka. W tym miejscu warto wymienić obszary związane z AI, takie jak analiza danych, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), wizja komputerowa (interpretacja obrazów komputerowych), robotyka i wiele innych.
• Integracja z innymi technologiami: Python łatwo łączy się z innymi technologiami, co jest istotne w projektach AI, które często wymagają współpracy z różnymi systemami i platformami.
• Dostępność bibliotek: W zakresie AI mamy dostęp do bogatej zawartości bibliotek, takich jak:
  
  
• • TensorFlow i Keras: Frameworki do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, które ułatwiają budowanie i trenowanie modeli.,
  • PyTorch: Popularny framework do głębokiego uczenia, który jest szczególnie lubiany w środowiskach badawczych za swoją elastyczność.
  • scikit-learn: Biblioteka do uczenia maszynowego, która oferuje narzędzia do klasyfikacji, regresji, klasteryzacji i przetwarzania danych.
  • pandas: Narzędzie do porównywania i wizualizacji danych

 

Warto dodać także, że Python posiada wiele wbudowanych mechanizmów zabezpieczających, a także biblioteki do zarządzania bezpieczeństwem, co ułatwia tworzenie bezpiecznych aplikacji.

 

AI - Zanim zabierze nam pracę, ktoś musi ją zaprogramować

Powrócę do poprzedniego artykułu, w którym wspominałem, że:

“Programowanie wciąż będzie niezbędne do tworzenia, utrzymania i doskonalenia zaawansowanych algorytmów AI. Pamiętajmy, że sztuczna inteligencja działa na podstawie dużych zbiorów danych cyfrowych (tzw. big data), sieci neuronowych i technologii z zakresu deep learning, a do ich rozwijania niezbędna jest praca programistów”.

AI programują ludzie. To dzięki programistom możemy korzystać z tak popularnych narzędzie jak Chat GPT czy Google Gemini. Rozwiązania te są stale rozwijane, pojawiają się nowe, a istniejące należy wzbogacać o nowe funkcjonalności i utrzymywać, by zapewnić ich odpowiednie działanie. Wszystkie te narzędzia nie istniałyby, gdyby nie praca człowieka. Dla potwierdzenia warto zapoznać się z poniższą grafiką ilustrującą, jak bardzo programiści od AI i Machine Learning będą potrzebni. Na wykresie umieszczono odsetek ofert pracy z podziałem na poszczególne zagadnienia i frameworki AI (Raport IT Market Snapshot Q1 2024 przygotowany przez Inhire.io).

 

Jak widać na powyższym wykresie możemy zaobserwować sporą przewagę ofert o pracę i zainteresowania programistami ML i AI. Nic dziwnego — do zaimplementowania odpowiedniej logiki działania nowych narzędzi i algorytmów potrzebna jest ludzka kreatywność i praktyczna znajomość architektury systemów. A takich kompetencji sztuczna inteligencja na razie nie ma. Wniosek nasuwa się sam — wraz z jej postępującym rozwojem pracodawcy będą musieli zatrudnić kolejnych specjalistów IT do trenowania algorytmów, a także wymyślania i wdrażania zupełnie nowych rozwiązań w zakresie machine learning.

 

Jakie obszary związane z danymi i uczeniem maszynowym będą się zatem rozwijały? Oto kilka możliwych sfer i zawodów:

 

• Analityka danych  (Data Scientist) Algorytmy AI uczą się głównie przez przetwarzanie dużych zbiorów odpowiednio sklasyfikowanych danych.
• Chmura obliczeniowa:Usługi chmurowe (AWS, Google Cloud, Azure) do trenowania i wdrażania modeli AI. 
• Uczenie maszynowe i deep learning: Stale będzie zapotrzebowanie na tworzenie nowych udoskonalonych metod trenowania algorytmów.

 

Zastosowania AI są niemal nieograniczone, a rosnące zapotrzebowanie na specjalistów w tej dziedzinie sprawia, że możliwości kariery w przyszłości są bardzo szerokie i dynamicznie będą się rozwijać. Możemy też przypuszczać, że będzie to ten sektor IT, w którym na długie lata zapanuje stabilność wynagrodzeń.

 

Aplikacje mobilne

Równie prężnie rozwija się obszar aplikacji mobilnych. Rynek galopuje do przodu w niewyobrażalnym tempie. Z roku na rok pojawiają się nowe, lepsze, jeszcze bardziej dopracowane technologicznie modele, które są w stanie obsłużyć nawet gry z komputerów osobistych. Smartfony są już tak powszechnie używane, że z powodzeniem mogą i w niektórych przypadkach zastępują komputery.

 

 

Rynek smartfonów w pierwszym kwartale 2024 roku (Źródło: Counterpoint Research)

 

Smartfony stały się naszymi towarzyszami w życiu codziennym i siłą rzeczy instalujemy na nich coraz więcej “apek”. Aplikacje to już nie tylko osobne start-upy i narzędzia, ale często element strategii marketingowej (wiele firm w tej formie oferuje klientom karty lojalnościowe lub dodatkowe bonusy, np. Żappka, Lidl.) 

 

Aplikacje mobilne są również komplementarną częścią usług. Dla przykładu — trudno zamówić Ubera bez użycia smartfona, część paczkomatów Inpost można obsłużyć jedynie za pomocą aplikacji.

 

Dzisiaj to nie tylko aplikacje na smartfony, ale cały ich zestaw. współpracujący na różnych urządzeniach, synchronizujący się z chmurą, a także wykorzystujący AI. Warto też zwrócić uwagę na wszechobecny proces cyfryzacji, który przejmuje również sektor państwowy, co przekłada się na rozwój e-usług (dobrym przykładem z rodzimego podwórka może być choćby aplikacja mObywatel).

 

Aplikacje pisane są również na urządzenia innych kategorii np. tablety, czytniki, urządzenia ubieralne. Z kolei internet rzeczy (IoT) wymaga tworzenia całych ekosystemów urządzeń, co sprawia, że oprogramowanie i aplikacje muszą działać wieloplatformowo. Obie te sfery wciąż notują rozwój i nic nie wskazuje na to, by miało się to zmienić. Z pewnością zarówno rynek urządzeń mobile oraz aplikacji mobilnych będzie w kolejnych latach przejmował kolejne obszary naszego życia. 

 

 

Cybersecurity

 

W obecnych czasach, kiedy stale jesteśmy podłączeni do sieci, istnieje ryzyko wszelkiego rodzaju ataków, które stanowią niebezpieczeństwo dla ludzi, danych osobistych, plików i wrażliwych informacji na ich temat. Ważne jest dzisiaj bardziej niż kiedykolwiek, aby chronić te dane! By nie dostały się w niepowołane ręce. Żyjemy w szybko zmieniającym się świecie, w 2024 roku, gdzie codziennie jesteśmy narażeni na oszustwa, jesteśmy atakowani fake newsami, bannerami, reklamami i podobnymi zagrożeniami.

 

Najczęściej spotykaną w obecnych czasach formą cyberataków jest:

 

• Phishing, czyli wyłudzanie poufnych informacji, np. danych do logowania lub danych osobowych. Najczęściej spotykaną formą phishingu są odnośniki do stron internetowych i załączniki.
• Ransomware, czyli złośliwe oprogramowanie, które blokuje dostęp do komputera osobistego. Najczęściej w efekcie żąda zapłacenia konkretnej sumy pieniędzy za odblokowanie urządzenia i dostęp do plików
• Wszelkiego rodzaju wirusy (malware). w ramach których najczęstszą spotykaną formą wirusów są te pobrane z sieci w formie plików, ale także takie, które przedostają się za pomocą pendrive’ów, inne nośniki lub załączniki e-mail. Takie wirusy mogą spowolnić działanie komputera lub całkowicie uszkodzić sprzęt.

 

Systemy smart home, internet rzeczy IoT, czyli inteligentne urządzenia (np.smart żarówki lub kamery monitorujące, łączące się przez sieć WiFI), które działają często w ramach jednego systemu, również mogą paść ofiarą cyberataku. Zagrożeniami jakie mogą się pojawić to np. włamanie do sieci, przejęcie jednego lub więcej urządzeń, wykradanie danych itd. Rozwój trendu IoT będzie zatem rodził nowe zadania dla specjalistów od cybersec — jak zapewnić bezpieczeństwo człowiekowi otoczonemu przez sieci inteligentnych urządzeń.

 

Obecnie niemal każda firma przechowuje na nośnikach cyfrowych lub w chmurze dane swoje bądź klientów. Ze względu na to dbanie o cyberbezpieczeństwo jest dzisiaj niezbędnym elementem działalności większości organizacji i instytucji. Wyciek wrażliwych danych to dla firmy potencjalne straty w wielu aspektach — począwszy od finansowych (kary), przez straty rynkowe, aż po wizerunkowe (utrata zaufania ze strony klientów).

 

Ze wzrostem obszaru cyberbezpieczeństwa wiąże się również transformacja cyfrowa i to, że kolejne sfery życia przenosimy online. Równie silnie rozwija się rynek e-usług, również państwowych. Dziś coraz więcej spraw urzędowych możemy zlecić i załatwić w prosty sposób przez internet, zamiast stać w kolejkach. Państwo musi jednak stale chronić bezpieczeństwo przechowywanych danych obywatelskich — są to bowiem ogromne zbiory wrażliwych informacji, które stanowią łasy kąsek dla hackerów.

 

 

Low Code i No-code

 

Low Code i No-code to rewolucyjne podejścia w tworzeniu oprogramowania, które mogą znacząco przyspieszyć proces tworzenia aplikacji i uczynić go bardziej dostępnym dla szerszego grona użytkowników. Low Code oferuje pewną elastyczność, pozwalając na dodawanie własnego kodu, podczas gdy No-code skupia się na pełnej wizualizacji procesu, eliminując konieczność kodowania.

 

Za przykład mogą posłużyć narzędzia do tworzenia stron internetowych. Nie jest niezbędna specjalistyczna wiedza związana z programowaniem, by takie strony móc tworzyć. W obecnej chwili najpopularniejsze z takich narzędzi to:

 

• Wix - to platforma, która umożliwia tworzenie stron internetowych za pomocą interfejsu WYSIWYG (to co widzisz, to dostajesz). Dostępne są setki szablonów do wyboru, a użytkownicy mogą dostosowywać wygląd i funkcjonalność swoich stron przy użyciu przeciągnij i upuść.
• WordPress - to usługa hostingowa oparta na popularnym systemie zarządzania treścią. Użytkownicy mogą wybierać spośród wielu szablonów i wtyczek, aby dostosować swoje strony do swoich potrzeb. Jest to bardziej elastyczne rozwiązanie niż Wix, ale wymaga trochę więcej nauki.
• Webflow - to narzędzie, które łączy w sobie cechy tradycyjnego kodowania z interfejsem opartym na przeciągnij i upuść. Umożliwia tworzenie responsywnych i interaktywnych stron internetowych bez pisania kodu, ale jednocześnie oferuje większą elastyczność niż tradycyjne narzędzia No-code.
• Bubble - umożliwia tworzenie zaawansowanych aplikacji internetowych bez pisania kodu. Choć bardziej skupia się na tworzeniu aplikacji webowych niż prostych stron, może być używany do tego celu, zwłaszcza jeśli potrzebujesz bardziej interaktywnej funkcjonalności.
  
  

Low Code i No-code będą odgrywać coraz ważniejszą rolę na rynku IT, ponieważ umożliwiając szybsze i tańsze tworzenie oprogramowania. Jasne, złożone usługi wymagają tworzenia specjalistycznych stron internetowych, jednak do wielu działań (np. tworzenie landingów do celów marketingowych, projektowanie prostych stron jednoosobowych firm) rozwiązania typu low-code są w pełni wystarczające. Oczywiście do tworzenia serwisów oferujących usługi tego typu nadal będą potrzebni programiści — po prostu ich praca będzie odbywać się na innym poziomie.

 

 

Bioinformatyka

 

Biometryka w autoryzacji płatności, czyli kwestie płatności za pomocą oka, odcisku palca, czy rozpoznawania twarzy, a nawet karty płatnicze z wbudowanymi czytnikami linii papilarnych, są z nami już dzisiaj. W przyszłości wraz z rozwojem technologii będziemy mogli skorzystać z innych, dużo bardziej zaawansowanych możliwości autoryzacji płatności lub poświadczania tożsamości. Wraz z rozwojem tych technologii będzie rosło zapotrzebowanie na rozwiązania w zakresie bioinformatyki (technologie łączące autoryzacje i ludzki organizm), oraz innowacyjne metody płatności.

 

Obecnie najbardziej znane to:

 

• Fitness trackery i smartwatche: urządzenia takie jak np. Apple Watch, wykorzystują do analizy danych zdrowotnych i fitness, takich jak liczba kroków, spalanie kalorii, jakość snu i inne wskaźniki zdrowia.
• Aplikacje do monitorowania jakości żywności: Aplikacje mobilne, które skanują kody kreskowe produktów i dostarczają informacji o ich składzie odżywczym, pochodzeniu i potencjalnych alergenach.
• Face ID i Touch ID: Technologię rozpoznawania twarzy i odcisków palców, używane w smartfonach (np. Apple iPhone), wykorzystują algorytmy bioinformatyczne do identyfikacji użytkowników i autoryzacji dostępu do urządzeń oraz aplikacji.
• Aplikacje do zarządzania zdrowiem: Headspace i Calm: Aplikacje do medytacji i zarządzania stresem wykorzystują dane bioinformatyczne do tworzenia spersonalizowanych programów medytacyjnych, pomagając użytkownikom w poprawie zdrowia psychicznego, natomiast w kwestii aplikacji dla kobiet Aplikacje do monitorowania cyklu miesiączkowego: Aplikacje takie jak Clue analizują dane dotyczące cyklu menstruacyjnego, pomagając kobietom.
• Rozwiązania działające na podstawie analizy danych biomedycznych — już dziś tworzone są algorytmy, które potrafią analizować i klasyfikować zdjęcia ludzkich tkanek lub szmery w sercu bądź płucach i na tej podstawie sugerować konkretne schorzenia.

 

Wszystkie te innowacje nie tylko poprawiają jakość życia, ale także zwiększają bezpieczeństwo i wygodę w codziennych czynnościach, takich jak płatności czy autoryzacja tożsamości. W miarę postępu technologicznego bioinformatyka będzie kluczowym obszarem, w którym będą rozwijane nowe, rewolucyjne rozwiązania.

 

Biorąc pod uwagę całość - w jakim kierunku podąża świat na pewno można prognozować dalszy rozwój rozwiązań działających na bazie sztucznej inteligencji oraz postępującą ekspansję urządzeń i aplikacji mobilnych. Fakt, że technologia stale przenika do kolejnych sfer usług oraz życia codziennego, najpewniej przełoży się na wzrost znaczenia obszaru cyberbezpieczeństwa. I to zarówno na poziomie bezpieczeństwa danych zwykłych obywateli, jak i na poziomie ochrony cybernetycznej państw. Na znaczeniu wzrośnie bioinformatyka, której technologia w połączeniu z ludzkim ciałem tworzy obraz przyszłości jak z filmów Sci-Fi. Jeśli jednak przyjrzymy się temu bliżej, to dostrzeżemy, że wiele z jej rozwiązań funkcjonuje już dzisiaj. Bioinformatyka jako dziedzina ma przed sobą wielką przyszłość również ze względu na fakt szerzenia się chorób cywilizacyjnych oraz tendencji do starzenia się społeczeństw Europy Środkowej i Zachodniej.

Fakt, że rynek pracy w IT wyhamował w 2023 roku absolutnie nie oznacza, że się skończył. Do urzeczywistnienia wizji, które czekają w nadchodzących latach, będziemy potrzebni my, ludzie. Zmieni się charakter naszej pracy, zmieni się technologia i sposób jej wykorzystania, zmienią się potrzeby, ale zawsze niezbędny będzie ludzki umysł, by pchnąć technologię o krok dalej.

 

Jeżeli chcesz mieć realny wpływ na rozwój technologii przyszłości, sprawdź nasze kursy Machine Learning & AI lub Python Developer i zapewnij sobie znajomość przyszłościowych rozwiązań technicznych już dziś.