5: Tiến bộ lượng tử nhưng không phải là bước nhảy vọt lượng tử

Theo Liz Centoni, Phó Chủ tịch Điều hành, Giám đốc Chiến lược & GM, Ứng dụng tại Cisco, vào năm 2024, chúng ta sẽ thấy việc áp dụng mật mã hậu lượng tử (PQC) – ngay cả trước khi nó được chuẩn hóa – như một phương pháp tiếp cận dựa trên phần mềm hoạt động với các hệ thống thông thường để bảo vệ dữ liệu khỏi các cuộc tấn công lượng tử trong tương lai.

“PQC sẽ được các trình duyệt, hệ điều hành và thư viện áp dụng, đồng thời các nhà đổi mới sẽ thử nghiệm bằng cách tích hợp nó vào các giao thức như SSL/TLS 1.3 chi phối mật mã cổ điển. PQC cũng sẽ bắt đầu hỗ trợ các doanh nghiệp nhằm đảm bảo an ninh dữ liệu trong thế giới hậu lượng tử.

“Một xu hướng khác sẽ là tầm quan trọng ngày càng tăng của mạng lượng tử mà trong bốn hoặc năm năm nữa – có lẽ nhiều hơn – sẽ cho phép các máy tính lượng tử giao tiếp và cộng tác để tìm ra các giải pháp lượng tử có khả năng mở rộng hơn. Mạng lượng tử sẽ tận dụng các hiện tượng lượng tử như sự vướng víu và chồng chất để truyền tải thông tin. QKD như một giải pháp thay thế hoặc bổ sung cho PQC, tùy thuộc vào mức độ bảo mật và hiệu suất cần thiết, cũng sẽ thúc đẩy mạng lượng tử. Mạng lượng tử sẽ chứng kiến những nghiên cứu và đầu tư mới đáng kể của chính phủ và các dịch vụ tài chính có nhu cầu cao về bảo mật và xử lý dữ liệu.”

4: Kỹ năng của con người sẽ rất cần thiết cho sự phát triển của AI

Báo cáo CX toàn cầu năm 2023 của NTT cho thấy phần lớn các tương tác CX vẫn cần có hình thức can thiệp của con người và các giám đốc điều hành đồng ý rằng đây sẽ vẫn là một phần quan trọng trong hành trình của khách hàng. Mặc dù bốn trong năm tổ chức có kế hoạch kết hợp AI vào phân phối CX trong vòng 12 tháng tới, Sashen Naidu, Phó Chủ tịch CX Services tại NTT Ltd giải thích rằng yếu tố con người sẽ là yếu tố trung tâm dẫn đến thành công.

“Khi các doanh nghiệp chú ý đến cách tự động hóa có thể bổ sung và nâng cao năng lực của con người, họ sẽ chú trọng hơn vào việc giải quyết tình trạng thiếu hụt kỹ năng ngày càng tăng sẽ thách thức khát vọng AI. Các nguyên tắc cơ bản về AI và phân tích dữ liệu lớn sẽ trở thành những kỹ năng cơ bản cho phần lớn công việc trong các ngành, nhưng tuyển dụng mới sẽ không phải là con đường duy nhất.

“Nghiên cứu của NTT DATA đã phát hiện ra rằng các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có nhiều khả năng đạt được lợi nhuận hơn 25% trong ba năm qua nhờ đầu tư vào các sáng kiến đào tạo lại và nâng cao kỹ năng. Điều này sẽ tiếp tục đến năm 2024, với nhiều trải nghiệm giảng dạy được tuyển chọn kỹ lưỡng hơn để giúp thu hẹp khoảng cách về kỹ năng và đáp ứng nhu cầu của các tổ chức.”

3: Tiếp tục gia tăng các cuộc tấn công phi kỹ thuật (Social engineering attacks)

Theo Turedi của Crowdstrike, các cuộc tấn công dựa trên danh tính sẽ tiếp tục là vũ khí chính của những kẻ đe dọa vào năm 2024, vì lý do đơn giản là nó tiếp tục là một phương pháp rất hiệu quả. “Như đã tiết lộ trong Báo cáo săn lùng mối đe dọa mới nhất của CrowdStrike, 80% vi phạm xảy ra thông qua danh tính bị xâm phạm. Đối thủ cũng không chỉ dựa vào thông tin xác thực hợp lệ bị xâm phạm — thay vào đó, họ lạm dụng mọi hình thức nhận dạng và ủy quyền, bao gồm cả việc mua thông tin xác thực yếu từ thế giới ngầm, đồng thời nâng cao kỹ thuật lừa đảo và kỹ thuật xã hội của mình.

“Tấn công phi kỹ thuật” là điểm nổi bật ở đây, khi các doanh nghiệp cố gắng giáo dục nhân viên của mình về những cách phổ biến để nhận biết họ đang bị lừa. Điều này làm cho việc bảo vệ danh tính trở thành biện pháp bảo vệ quan trọng nhất mà các công ty nên tìm cách tăng cường vào năm 2024. Nếu không, đối thủ sẽ liên tục nhắm vào điểm yếu này - và họ sẽ thường xuyên thành công hơn.”

2: Những tiến bộ của AI sẽ thúc đẩy việc sử dụng nhiều năng lượng hơn nữa

Như Centoni của Cisco giải thích, năng lượng bền vững đóng một vai trò quan trọng trong việc giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu. Bằng cách lựa chọn các mô hình AI nhỏ hơn với ít lớp và bộ lọc dành riêng cho các trường hợp sử dụng hơn, các công ty sẽ bắt đầu giảm chi phí tiêu thụ năng lượng so với các hệ thống thông thường.

“Các hệ thống chuyên dụng này được đào tạo trên các tập dữ liệu nhỏ hơn, có độ chính xác cao và hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể một cách hiệu quả. Ngược lại, các mô hình học sâu sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ.

“Loại mạng năng lượng đang phát triển nhanh chóng, kết hợp các khả năng của mạng được xác định bằng phần mềm và hệ thống điện được tạo thành từ các lưới vi mô dòng điện một chiều, cũng sẽ góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng. Áp dụng mạng vào nguồn điện và kết nối nó với dữ liệu, mạng năng lượng mang lại khả năng hiển thị và đánh giá toàn diện về lượng khí thải hiện có, đồng thời là điểm truy cập để tối ưu hóa việc sử dụng, phân phối, truyền tải và lưu trữ điện. Mạng năng lượng cũng sẽ giúp các tổ chức đo lường mức sử dụng năng lượng và lượng khí thải chính xác hơn, tự động hóa nhiều chức năng trên CNTT, tòa nhà thông minh và cảm biến IoT, đồng thời giải phóng năng lượng không hiệu quả và không được sử dụng. Với khả năng quản lý năng lượng nhúng, mạng sẽ trở thành mặt phẳng điều khiển để đo lường, giám sát và quản lý mức tiêu thụ.”

1: Doanh nghiệp sẽ tập trung tạo hàng rào để giảm thiểu rủi ro AI

Theo Art Hu, SVP & Giám đốc thông tin tại Lenovo, các công ty triển khai AI sẽ nhận thức rõ hơn về những rủi ro và bản chất cơ bản của AI, đồng thời nhiều doanh nghiệp sẽ thực hiện các hành động có mục tiêu để giảm thiểu điều này. Ông nói: “Ví dụ: các mô hình mới như Thế hệ tăng cường truy xuất có thể giúp LLM tạo ra kết quả từ các nguồn có thẩm quyền”. “Các kỹ thuật bổ sung như đảm bảo chất lượng và độ trung thực của dữ liệu đào tạo cũng như cập nhật con người cho cả quá trình đào tạo (học tăng cường dựa trên phản hồi của con người) và suy luận cho các tình huống nhạy cảm nhất là cách cân bằng trí thông minh tăng cường mà Generative AI cung cấp.  “Chúng ta cũng sẽ thấy sự gia tăng các chính sách, quy trình và công cụ quản trị mạnh mẽ, bao gồm thử nghiệm và xác thực nội dung do AI tạo ra, tích hợp giám sát trên toàn bộ hệ thống. Việc có chính sách AI rõ ràng đưa ra các tiêu chí để xác định đâu là đạo đức, có trách nhiệm và toàn diện sẽ hướng dẫn việc sử dụng AI. Điều này cùng với giáo dục để các nhóm làm việc trong không gian này có thể học các kỹ năng cần thiết để thực hiện hướng dẫn, sẽ là nền tảng để chúng ta thấy các doanh nghiệp thực hiện các kế hoạch AI hữu hình.”