Ключевые тренды ИИ в 2025 году:
🏗 Реальность культуры данных
В России использование ИИ в управлении данными постепенно набирает обороты. Согласно данным исследования, проведенного Институтом статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ в 2024 году, среди организаций, работающих с технологиями ИИ, 28,6% применяют массивы больших данных (МБД) в своей деятельности, и лишь 9,8% используют МБД непосредственно для работы с ИИ.
Переход к культуре, основанной на данных, сталкивается с рядом серьезных препятствий. Ключевыми барьерами на пути к широкому внедрению ИИ остаются: дефицит квалифицированных специалистов, недостаток доступных и качественных данных, сложности интеграции ИИ в производственные и бизнес-процессы, а также недостаточная развитость ИКТ-инфраструктуры. Помимо этого, многие компании, особенно с традиционным укладом, испытывают трудности в адаптации к новым условиям, так как работа с данными требует изменения подходов к управлению.
✅ Несмотря на вызовы, преимущества культуры данных очевидны. Она позволяет компаниям улучшить процесс принятия решений за счет более точной и оперативной аналитики, оптимизировать бизнес-процессы, выявлять узкие места и повышать производительность. Компании, внедрившие подходы, основанные на данных, получают конкурентные преимущества и лучше понимают своих клиентов, создавая персонализированные продукты и услуги.
❕ Однако успешный переход требует:
⏺ Обучения сотрудников работе с данными и аналитическими инструментами.
⏺ Создания мотивации для использования данных на всех уровнях компании.
⏺ Прозрачного управления изменениями, чтобы вовлечь всех участников процесса.
❕ Культура данных начинается с людей. Технологии создают возможности, но именно люди определяют, насколько эти возможности будут реализованы.
В России использование ИИ в управлении данными постепенно набирает обороты. Согласно данным исследования, проведенного Институтом статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ в 2024 году, среди организаций, работающих с технологиями ИИ, 28,6% применяют массивы больших данных (МБД) в своей деятельности, и лишь 9,8% используют МБД непосредственно для работы с ИИ.
Переход к культуре, основанной на данных, сталкивается с рядом серьезных препятствий. Ключевыми барьерами на пути к широкому внедрению ИИ остаются: дефицит квалифицированных специалистов, недостаток доступных и качественных данных, сложности интеграции ИИ в производственные и бизнес-процессы, а также недостаточная развитость ИКТ-инфраструктуры. Помимо этого, многие компании, особенно с традиционным укладом, испытывают трудности в адаптации к новым условиям, так как работа с данными требует изменения подходов к управлению.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😎 Новый день — новый вопрос
❔ Почему важно разделять данные на тренировочные и тестовые?
❔ Почему важно разделять данные на тренировочные и тестовые?
Anonymous Quiz
46%
Чтобы оценить работу модели в реальных условиях
46%
Чтобы проверить, как модель обучается, используя минимальное количество данных
7%
Потому что всем нужно иногда побыть наедине с собой
Forwarded from Минпромторг России
🇩🇿🇷🇺 Ближайший вебинар посвящён ИТ-рынку Алжира. Он состоится 22 января в 13:00 по Москве. Регистрация доступна по ссылке.
Подписаться на Минпромторг России
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ключевые тренды ИИ в 2025 году:
👨🔬 Определение руководителей ИИ
В последние годы российские компании активно внедряют искусственный интеллект и большие данные в свои бизнес-процессы.
Однако вопрос о том, кто именно должен управлять данными и ИИ в организации, остаётся открытым. В западной практике распространены должности директора по данным (Chief Data Officer, CDO) и директора по цифровым технологиям (Chief Digital Officer, CDO). В России эта тенденция также набирает обороты. По данным TAdviser, в 2018 году в стране наблюдался бум назначения директоров по цифровым технологиям, и многие компании начали вводить эти позиции в свои структуры.
Тем не менее, чёткое разграничение обязанностей между различными технологическими руководителями остаётся сложной задачей. В некоторых организациях функции по управлению данными и ИИ распределены между техническим директором (CTO), директором по цифровым технологиям (CDO) и другими руководителями. Это может приводить к путанице и снижению эффективности внедрения инноваций.
Для успешного развития ИИ и эффективного управления данными в компании необходимо:
⏺ Чётко определить роли и зоны ответственности руководителей, связанных с данными и ИИ.
⏺ Обеспечить подотчётность этих руководителей высшему бизнес-руководству для достижения стратегических целей компании.
⏺ Создать условия для тесного взаимодействия между техническими и бизнес-подразделениями, чтобы ИИ-инициативы приносили реальную пользу.
В условиях растущей конкуренции и быстрого технологического прогресса российским компаниям важно не только внедрять передовые технологии, но и выстраивать эффективные структуры управления ими. Только так можно максимально использовать потенциал данных и ИИ для достижения бизнес-целей.
Подпишитесь на ФЦПР ИИ
В последние годы российские компании активно внедряют искусственный интеллект и большие данные в свои бизнес-процессы.
Однако вопрос о том, кто именно должен управлять данными и ИИ в организации, остаётся открытым. В западной практике распространены должности директора по данным (Chief Data Officer, CDO) и директора по цифровым технологиям (Chief Digital Officer, CDO). В России эта тенденция также набирает обороты. По данным TAdviser, в 2018 году в стране наблюдался бум назначения директоров по цифровым технологиям, и многие компании начали вводить эти позиции в свои структуры.
Тем не менее, чёткое разграничение обязанностей между различными технологическими руководителями остаётся сложной задачей. В некоторых организациях функции по управлению данными и ИИ распределены между техническим директором (CTO), директором по цифровым технологиям (CDO) и другими руководителями. Это может приводить к путанице и снижению эффективности внедрения инноваций.
Для успешного развития ИИ и эффективного управления данными в компании необходимо:
В условиях растущей конкуренции и быстрого технологического прогресса российским компаниям важно не только внедрять передовые технологии, но и выстраивать эффективные структуры управления ими. Только так можно максимально использовать потенциал данных и ИИ для достижения бизнес-целей.
Подпишитесь на ФЦПР ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😎 Новый день — новый вопрос
❔ Что такое функция активации в нейронной сети?
❔ Что такое функция активации в нейронной сети?
Anonymous Quiz
46%
Это процесс, который распределяет весовые коэффициенты между нейронами
43%
Математическая функция, применяемая к выходному сигналу нейрона
11%
Это чашка кофе утром 🥱➕☕️🟰🦾
Подробнее
Подробнее
Подробнее
Подробнее
Подробнее
Подпишитесь на ФЦПР ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😎 Новый день — новый вопрос
❔ Почему нейронные сети называют "глубокими"?
❔ Почему нейронные сети называют "глубокими"?
Anonymous Quiz
0%
Потому что их сложно понять без подготовки
95%
Из-за наличия множества скрытых слоёв между входным и выходным уровнями
5%
Они часто задаются философскими вопросами, например: "В чём смысл данных?"
На пленарной сессии, организованной Управлением развития технологий искусственного интеллекта Минобороны России, генеральный директор ФЦПР ИИ Эдуард Шантаев выступил с докладом на тему «Информационные системы с применением технологий ИИ как способ трансформации госуправления».
Корпоративный поиск, автоматическое протоколирование совещаний и платформы для дообучения больших языковых моделей — всё это уже работает в Минпромторге России и готово к адаптации для других ведомств. Узнайте, как технологии ИИ помогают автоматизировать рутинные процессы и принимать более точные управленческие решения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ИИ стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни и мощным инструментом для бизнеса. Но в то время как банковский сектор, телеком, транспорт и сфера услуг уже активно используют его возможности, промышленное производство лишь начинает осваивать потенциал этой технологии.
Какие перспективы открываются перед российской промышленностью, какова роль государства в поддержке внедрения ИИ и какие «подводные камни» могут встретиться на этом пути?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Новый день — новый вопрос
Что такое случайный лес?
Что такое случайный лес?
Anonymous Quiz
73%
Алгоритм машинного обучения, который состоит из множества отдельных независимых «решающих деревьев»
27%
Алгоритм машинного обучения, который случайно выбирает данные для анализа
0%
Название главы в тру-крайм подкасте
Топливно-энергетический комплекс (ТЭК) — одна из ключевых отраслей экономики, влияющая на социальную сферу и стратегическую безопасность страны. В современных условиях сохранение конкурентоспособности и повышение эффективности невозможно без масштабной цифровой трансформации.
Ожидаемые эффекты от цифровой
трансформации в ТЭК:
и обслуживание оборудования
По данным Института статистических исследований и экономики знаний НИУ «ВШЭ», спрос на передовые цифровые технологии в ТЭК, который в 2020 г. составлял 30,7 млрд руб., возрастет до 413,8 млрд руб. в 2030 г. В данной структуре доля ИИ и нейротехнологий составит 31%, тогда как ежегодный прирост — 30%
Также к 2030 году:
году по сравнению с показателем 2019 г.;
Для стратегического развития внедрения ИИ в ТЭК до 2030 года определены ключевые направления: развитие отечественных ИКТ и «сквозных» технологий, образовательных программ в области ИИ, сервисов облачных вычислений, переход к управлению на основе актуальных данных, стандартизацию в сфере ИТ и формирование цифровой экосистемы.
Положения об ИИ в стратегическом
направлении в области цифровой
трансформации ТЭК до 2030 года описаны в
Распоряжении Правительства РФ от 12.03.2024 N 581-р «Об утверждении стратегического направления в области
цифровой трансформации топливно-энергетического комплекса до 2030 года»
Подпишитесь на ФЦПР ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😎 Новый день — новый вопрос
❔ Что такое Dropout?
❔ Что такое Dropout?
Anonymous Quiz
53%
Метод регуляризации в нейронных сетях, который был разработан с целью предотвращения переобучения
39%
Это способ ускорить обучение за счёт уменьшения количества параметров
8%
Забастовка нейронов
Как генеративный ИИ меняет экономику стран БРИКС+? Эксперты «Яков и Партнёры» провели исследование и оценили возможный экономический эффект от внедрения технологий на уровне $350–600 млрд к 2030 году. При этом почти 70% эффекта придется на шесть ключевых отраслей: банковский сектор, розничную торговлю, машиностроение, энергетику, электронику и ИТ, а 54% российских компаний внедрили решения на базе генеративного ИИ хотя бы в одну функцию в организации.
В отчёте также освещаются:
Подпишитесь на ФЦПР ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM