Enligt konsultföretaget Wipros trendspaning för 2025 står världen inför en ny era inom kvantberäkning, artificiell intelligens och cybersäkerhet.
Dessa innovationer skapar nya möjligheter, men kräver också strategier för att hantera framtida utmaningar kopplade till syntetisk data och konsekvenserna av ökad beräkningskraft.
Kvantberäkningens transformativa kraft:
Under 2025 förväntas betydande framsteg inom kvantberäkning revolutionera flera viktiga industrier. Denna ökning i beräkningskapacitet kommer att möjliggöra lösningar på komplexa problem som tidigare varit utom räckhåll med befintlig teknik, vilket markerar starten på en ny era av innovation och effektivitet.
Ett exempel är läkemedelsindustrin där kvantberäkning dramatiskt kommer att påskynda processen för läkemedelsutveckling. Genom att möjliggöra snabb simulering av molekylära interaktioner – en uppgift som skulle ta traditionella datorer åratal att utföra – kan tiden det tar att få ut nya läkemedel på marknaden kortas, till lägre kostnaderna för forskning och utveckling. Det i sin tur skapar förutsättningar för att öka tillgängligheten på läkemedel och medicinska behandlingar.
Inom logistik kan kvantberäkning optimera komplexa leveranskedjor, minska avfall och förbättra effektiviteten genom att lösa komplicerade optimeringsproblem i realtid. Dessa framsteg kommer att påverka den globala ekonomin och påskynda andra tekniska innovationer.
Kvantberäkningens framsteg får också stor påverkan inom cybersäkerhet – det innebär både utmaningar och möjligheter inom kryptografi när nuvarande krypteringsmetoder riskerar att bli föråldrade – exempelvis krävs fortsatt utveckling av nya kvantresistenta algoritmer för att säkra digital kommunikation.
AI och kvantberäkning i samverkan kan möjliggöra utveckling av nya, robusta krypteringsalgoritmer. AI kan spela en central roll i att identifiera attacker och sårbarheter. Organisationer behöver genomföra omfattande bedömningar av sin infrastruktur för att identifiera kryptografiavtryck, analysera risker och övergå till kvantresistent kryptografi för kritiska tillgångar.
Syntetisk data och dess utmaningar:
Wipro konstaterar att den ökande användningen av syntetisk data kommer att medföra betydande utmaningar för AI- och datastyrning. Syntetisk data kan visserligen gynna integriteten genom att minska behovet av insamling av personlig information, men kräver noggrann hantering för att säkerställa datakvalitet och minimera bias. Den ökande användningen av anpassade AI-modeller innebär att grundläggande modeller inte bara behöver finjusteras utan även förtränas, vilket kräver att AI-styrningsexperter implementerar lämpliga skyddsåtgärder. Enligt Gartner kommer 75% av företagen att använda generativ AI för att skapa syntetisk kunddata redan år 2026. Medan högkvalitativ syntetisk data kan vara fördelaktigt, finns det viktiga frågor att lösa kring kvalitet och noggrannhet. Dålig kvalitet på algoritmiskt genererad data kan påverka stora AI-modeller negativt. Därför måste organisationer säkerställa kvaliteten på sin syntetiska data för att minimera bias och identifiera avvikelser.
