В последние несколько лет крупные веб-сервисы (Google, Яндекс, Amazon и т.д.), целенаправленно идут в сторону предоставления пользователям персонализированного контента на основе анализа истории запросов и некоторых других метрик, например, геопозиционирования. Вместе с недавними событиями, связанными с проектом PRISM, Сноуденом и безопасностью персональных данных, в определенных кругах такой подход даже начал провоцировать истерию, главные тезисы которой можно свести к следующим:

• интернет перестал быть для всех одинаковым;
• пользователям теперь можно показать только то, что нужно, без права выбора;
• за всеми нами следят.

Компании и жертвы истерии все чаще говорят о персонализированном контенте, когда каждому из пользователей предлагается информация наиболее релевантная к его потребностям, которые были проанализированы системой. Следующим шагом в этом направлении с точки зрения customer experience должна стать модель предиктивных интерфейсов, в которой персонализируется не только контент, но и сам способ его подачи. В итоге, для двух разных пользователей одно и то же ПО может выглядеть по-разному.

Об этом и поговорим.

Данный пост является экстраполяцией применения тех технологических достижений в области интерфейсов взаимодействия пользователя с вычислительной техникой, которое мы можем наблюдать уже сейчас.

К сожалению, я опоздал на несколько дней, и на Хабре уже была выложена подобная аналитика, которая имеет некоторое количество явных промахов, обусловленных, в том числе, и экономическими причинами.

Так или иначе, настоящий обзор основан не только на тех технологиях, которые есть сейчас или будут завтра, но и на тех технологиях, которые были вчера, на их динамике развития без которой не может существовать ни одна экстраполяция. Здесь не будут описаны квантовые компьютеры, биокомпьютеры, нейрокомпьютеры и все прочее — я бы хотел остановиться на классе так называемых потребительских IT-технологий, которые живут в доме среднестатистического пользователя.