Yüz tanıma teknolojisi: Günümüzde yöneticilerin yüzde 32’si ses tanımanın, faaliyetlerinde en çok kullandıkları yapay zeka teknolojisi olduğunu söylüyor. Ancak ThoughtWorks; jest, yüz ifadesi ve dokunuş gibi bir dizi etkileşimle entegre Çok Kipli Etkileşimi, etkileşimli kullanıcı arayüzünün geleceği olarak tanımlıyor.
Servis olarak “yapay zeka”: Ses işleme, doğal dil anlama, imaj tanıma ve derin öğrenme gibi araçlardan oluşan geniş bir yelpazeyi kapsayan bir platformlar kümesi ortaya çıktı. Firmalar da kendi sektörlerinde ürün tanıma ve yapay zekayı birleştirerek, yeni fırsatlar yaratmanın yollarının peşinde.
Deneyim: Kullanıcı deneyimi tasarımı, teknoloji şirketleri için önemli bir farklılaştırıcı. Mühendislik yeteneği için verilen mücadele ile birlikte yeni araçların ortaya çıkması, geliştirici deneyimi üzerine odaklanmaya da yol açıyor. Böylece şirketler de bulut tekliflerini daha çok mühendislik uyuşmazlıklarını azaltma oranına göre değerlendiriyor, API'leri ürün olarak değerlendiriyor ve mühendislik verimliliğine odaklanan ekipleri geliştiriyor.
Doğru platform: Bugünün platformları, Docker, Kubernetes ve DCOS gibi olgunlaşmakta olan araçlarla birlikte bir self-servis API kullanıyor ve bunlar da bir ekip tarafından yapılandırılıp tedarik ediliyor. Yakın dönemde AWS altyapı platformlarına sahip Amazon gibi bazı Silikon Vadisi şirketleri, doğru platformu inşa etmenin önemli yararlar sağlayabileceğini de gösterdi.
Python’un yayılışı: Eskiden şirketler, uygulama üretiminde Python’ı nadiren birinci sınıf bir dil olarak kabul ederdi. Ama yapay zeka ürünleri ve uygulamalar etrafında şekillenen endüstri trendleri, Python 3’ün olgunluğu, mikro servis ve taşıyıcılar gibi mimari yaklaşımlar Python’ın programlama ekosistemindeki değerini yükseltti. Modelleme, araştırma ve nihai üretimin yerleştirilmesi için ortak dil olarak kullanılan Python’ın, şirketlerde veri uzmanlarını ve mühendisleri birleştirip, bölünmüş bu iki dünya arasında köprü kurduğu görülüyor.
