Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Китай впервые опередил США по числу новых единорогов, а доля ИИ-стартапов достигла 40%
НИУ ВШЭ на основе данных Crunchbase и CB Insights по состоянию на июнь 2024 года проанализировал тренды развития стартапов-единорогов, то есть компаний, которые достигли оценки в $1 млрд в течение не более чем 10 лет с момента основания, не проходили IPO и остаются в собственности фаундеров не менее чем на четверть.
Ключевые выводы:
• всего в мире насчитывается более 1,6 тыс. единорогов. Этот показатель увеличился почти вдвое с 2021 года, хотя темпы прироста таких стартапов замедляются;
• Китай впервые опередил США по числу новых миллиардных стартапов. В этих странах появились 46 и 36 компаний соответственно, что составляет 64,6% всех единорогов 2024 года;
• мировой рейтинг традиционно возглавляют США, Китай, Европейский союз, Индия и Великобритания. При этом 97% единорогов приходятся на топ-15 стран по числу таких компаний;
• 40% в 2024 году составляет доля новых единорогов, которые строят свою бизнес-модель на использовании искусственного интеллекта (ИИ). Годом ранее она равнялась 34%, а в среднем за период 2014–2022 годы — 12%;
• на США и Китай приходятся 76,5% ИИ-компаний. Самые дорогие ИИ-единороги — OpenAI ($80 млрд), Databricks ($43 млрд), Anthropic ($16 млрд), Scale AI ($14 млрд) и CoreWeave ($19 млрд). Более трети мировых единорогов с искусственным интеллектом базируются в Сан-Франциско, другими привлекательными локациями стали Нью-Йорк, Пекин, Бостон и Сиэтл, Шанхай, Чикаго и Шэньчжэнь.
К другим выводам →
#стартапы #инвестиции #искусственный_интеллект #СШАvsКитай
НИУ ВШЭ на основе данных Crunchbase и CB Insights по состоянию на июнь 2024 года проанализировал тренды развития стартапов-единорогов, то есть компаний, которые достигли оценки в $1 млрд в течение не более чем 10 лет с момента основания, не проходили IPO и остаются в собственности фаундеров не менее чем на четверть.
Ключевые выводы:
• всего в мире насчитывается более 1,6 тыс. единорогов. Этот показатель увеличился почти вдвое с 2021 года, хотя темпы прироста таких стартапов замедляются;
• Китай впервые опередил США по числу новых миллиардных стартапов. В этих странах появились 46 и 36 компаний соответственно, что составляет 64,6% всех единорогов 2024 года;
• мировой рейтинг традиционно возглавляют США, Китай, Европейский союз, Индия и Великобритания. При этом 97% единорогов приходятся на топ-15 стран по числу таких компаний;
• 40% в 2024 году составляет доля новых единорогов, которые строят свою бизнес-модель на использовании искусственного интеллекта (ИИ). Годом ранее она равнялась 34%, а в среднем за период 2014–2022 годы — 12%;
• на США и Китай приходятся 76,5% ИИ-компаний. Самые дорогие ИИ-единороги — OpenAI ($80 млрд), Databricks ($43 млрд), Anthropic ($16 млрд), Scale AI ($14 млрд) и CoreWeave ($19 млрд). Более трети мировых единорогов с искусственным интеллектом базируются в Сан-Франциско, другими привлекательными локациями стали Нью-Йорк, Пекин, Бостон и Сиэтл, Шанхай, Чикаго и Шэньчжэнь.
К другим выводам →
#стартапы #инвестиции #искусственный_интеллект #СШАvsКитай
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Почти 92% профессий в ИКТ претерпят значительные или умеренные изменения из-за развития ИИ
Объединение AI-Enabled ICT Workforce Consortium изучило влияние искусственного интеллекта (ИИ) на различные роли или профессии в области ИКТ. Этот созданный в апреле 2024 года консорциум возглавила компания Cisco, в нее также вошли Accenture, Eightfold, Google, IBM, Indeed, Intel, Microsoft и SAP.
Консорциум проанализировал 47 ролей в сфере ИКТ, распределив их по 7 профессиональным группам. Высокое влияние обозначало, что искусственный интеллект повлияет на более 70% ключевых навыков, необходимых для выполнения этой работы; среднее — как минимум на половину навыков; низкое — менее чем на 50%.
Ключевые выводы:
• 91,5% ролей в ИКТ претерпят значительные или умеренные изменения в связи с развитием ИИ. Высокое влияние будет оказано на 34% ролей, среднее — на 57,5%;
• в группе «Разработка программного обеспечения» только 20% ролей испытают сильное влияние ИИ, и 80% — среднее. В большей степени это затрагивает позиции начального и среднего уровня;
• в топ-10 навыков, роль которых повысится, вошли этика и ответственное использование ИИ (AI Ethics and Responsible AI), способность применять ИИ (AI Literacy), создание запросов для ИИ (Prompt Engineering), большие языковые модели (LLM), гибкие методологии (Agile), анализ данных (Data Analytics), машинное обучение (ML), генерация с использованием дополненного поиска (RAG), TensorFlow, обработка естественного языка (NLP).
Изучить документ → (195 стр.; ENG)
#кадры #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Объединение AI-Enabled ICT Workforce Consortium изучило влияние искусственного интеллекта (ИИ) на различные роли или профессии в области ИКТ. Этот созданный в апреле 2024 года консорциум возглавила компания Cisco, в нее также вошли Accenture, Eightfold, Google, IBM, Indeed, Intel, Microsoft и SAP.
Консорциум проанализировал 47 ролей в сфере ИКТ, распределив их по 7 профессиональным группам. Высокое влияние обозначало, что искусственный интеллект повлияет на более 70% ключевых навыков, необходимых для выполнения этой работы; среднее — как минимум на половину навыков; низкое — менее чем на 50%.
Ключевые выводы:
• 91,5% ролей в ИКТ претерпят значительные или умеренные изменения в связи с развитием ИИ. Высокое влияние будет оказано на 34% ролей, среднее — на 57,5%;
• в группе «Разработка программного обеспечения» только 20% ролей испытают сильное влияние ИИ, и 80% — среднее. В большей степени это затрагивает позиции начального и среднего уровня;
• в топ-10 навыков, роль которых повысится, вошли этика и ответственное использование ИИ (AI Ethics and Responsible AI), способность применять ИИ (AI Literacy), создание запросов для ИИ (Prompt Engineering), большие языковые модели (LLM), гибкие методологии (Agile), анализ данных (Data Analytics), машинное обучение (ML), генерация с использованием дополненного поиска (RAG), TensorFlow, обработка естественного языка (NLP).
Изучить документ → (195 стр.; ENG)
#кадры #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
В России число научных публикаций в области ИИ с 2010 года выросло в 10,9 раза
НИУ ВШЭ изучил показатели публикационной активности отечественных и зарубежных авторов в области искусственного интеллекта (ИИ).
Расчеты выполнены по данным научных изданий, индексируемых в Scopus, и приведены для следующих типов работ: научные статьи, доклады на конференциях и обзоры.
Ключевые выводы:
• исследовательская повестка, связанная с искусственным интеллектом, — одна из наиболее динамичных среди областей научного знания. В мире за период с 2010 года по 2023 год число публикаций в области ИИ в научных изданиях увеличилось в 7,2 раза, а в России — в 10,9 раза;
• публикационная активность в области ИИ в мире заметно ускоряется с 2016 года и уверенно растет вплоть до 2023 года в среднем 25,9% в год;
• в России в данной сфере наблюдаются три резких скачка: в 2015 году число научных работ увеличилось в 1,8 раза по сравнению с предыдущим годом, в 2020 году — в полтора раза, и в 2023 году — в 1,3 раза;
• Россия занимает 25-е место с 2,2 тыс. научных работ. Максимальная доля отечественных авторов (1,38%) в общем массиве работ по теме ИИ приходится на 2020 год, и на фоне его глобального расширения вклад российских публикаций снизился до 0,82% в 2023 году;
• наиболее активно цитировались работы в области ИИ, подготовленные учеными из Швейцарии, Австралии, Сингапура и Гонконга, — в диапазоне от 15,6 до 17,4 цитирований на одну публикацию, что в 2,5–3 раза выше среднемирового значения.
Изучить исследование →
#искусственный_интеллект
НИУ ВШЭ изучил показатели публикационной активности отечественных и зарубежных авторов в области искусственного интеллекта (ИИ).
Расчеты выполнены по данным научных изданий, индексируемых в Scopus, и приведены для следующих типов работ: научные статьи, доклады на конференциях и обзоры.
Ключевые выводы:
• исследовательская повестка, связанная с искусственным интеллектом, — одна из наиболее динамичных среди областей научного знания. В мире за период с 2010 года по 2023 год число публикаций в области ИИ в научных изданиях увеличилось в 7,2 раза, а в России — в 10,9 раза;
• публикационная активность в области ИИ в мире заметно ускоряется с 2016 года и уверенно растет вплоть до 2023 года в среднем 25,9% в год;
• в России в данной сфере наблюдаются три резких скачка: в 2015 году число научных работ увеличилось в 1,8 раза по сравнению с предыдущим годом, в 2020 году — в полтора раза, и в 2023 году — в 1,3 раза;
• Россия занимает 25-е место с 2,2 тыс. научных работ. Максимальная доля отечественных авторов (1,38%) в общем массиве работ по теме ИИ приходится на 2020 год, и на фоне его глобального расширения вклад российских публикаций снизился до 0,82% в 2023 году;
• наиболее активно цитировались работы в области ИИ, подготовленные учеными из Швейцарии, Австралии, Сингапура и Гонконга, — в диапазоне от 15,6 до 17,4 цитирований на одну публикацию, что в 2,5–3 раза выше среднемирового значения.
Изучить исследование →
#искусственный_интеллект
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
31% опрошенных ML-специалистов стремятся стать лауреатами научных премий
Компания VK и Центр научной коммуникации Университета ИТМО опросили российских специалистов по машинному обучению (ML) и разработчиков в сфере искусственного интеллекта (ИИ). Целью исследования было выяснить, по каким критериям такие специалисты выбирают место работы, что ценят в профессии и какие компании считают лидерами в этой сфере.
В опросе и глубинных интервью приняли участие 300 респондентов — от младших специалистов до руководителей и директоров направлений по машинному обучению.
Ключевые выводы:
• 70% опрошенных ML-специалистов считают высшей точкой карьеры создание технологий, которые изменят отрасль. 55% опрошенных говорят о желании создать всемирно известный продукт или сервис;
• меньшая доля респондентов назвали высшей точкой своей карьеры статус топ-менеджера (37%), владельца собственного бизнеса (32%). 31% специалистов хотели бы стать лауреатом научной премии;
• наличие небанальных и интересных задач важно при выборе работодателя для 70% опрошенных ML-специалистов. В меньшей степени они обращают внимание на размер заработной платы (48%) и лидерство компании в ML-сфере (23%);
• 86% назвали критерием лидерства компании в сфере ИИ наличие у нее собственных передовых технологий и разработок в этой области. Для 42% опрошенных это имеет большее значение, чем наличие у компании собственной большой языковой модели.
Изучить исследование →
#кадры #искусственный_интеллект
Компания VK и Центр научной коммуникации Университета ИТМО опросили российских специалистов по машинному обучению (ML) и разработчиков в сфере искусственного интеллекта (ИИ). Целью исследования было выяснить, по каким критериям такие специалисты выбирают место работы, что ценят в профессии и какие компании считают лидерами в этой сфере.
В опросе и глубинных интервью приняли участие 300 респондентов — от младших специалистов до руководителей и директоров направлений по машинному обучению.
Ключевые выводы:
• 70% опрошенных ML-специалистов считают высшей точкой карьеры создание технологий, которые изменят отрасль. 55% опрошенных говорят о желании создать всемирно известный продукт или сервис;
• меньшая доля респондентов назвали высшей точкой своей карьеры статус топ-менеджера (37%), владельца собственного бизнеса (32%). 31% специалистов хотели бы стать лауреатом научной премии;
• наличие небанальных и интересных задач важно при выборе работодателя для 70% опрошенных ML-специалистов. В меньшей степени они обращают внимание на размер заработной платы (48%) и лидерство компании в ML-сфере (23%);
• 86% назвали критерием лидерства компании в сфере ИИ наличие у нее собственных передовых технологий и разработок в этой области. Для 42% опрошенных это имеет большее значение, чем наличие у компании собственной большой языковой модели.
Изучить исследование →
#кадры #искусственный_интеллект
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Webiomed, «Цельс» и «Платформа Третье Мнение» возглавили рейтинг российских ИИ-стартапов в здравоохранении
Аналитики информационно-аналитического проекта EverCare составили рейтинг 30 российских стартапов, применяющих искусственный интеллект (ИИ) в здравоохранении. Для расчета рейтинга использовались три группы показателей: перспективы компании; текущие результаты развития продукта и компании; инвестиционная привлекательность.
Ключевые выводы:
• в топ-5 рейтинга вошли Webiomed, «Цельс», «Платформа Третье Мнение», Botkin. AI и «ФтизисБиоМед»;
• по сравнению с предыдущим аналогичным рейтингом наблюдается рост числа участников, получивших резидентство «Сколково». На конец 2023 года 24 из 30 стартапов являются резидентами инновационного хаба;
• по результатам анализа не выявлено ни одной компании, показывающей стабильный рост выручки в период с 2021 года по 2023 год;
• лидирующими компаниями по объему выручки за 2023 год в сфере ИИ в медицине являются Webiomed, Diagnocat и Onecell;
• по мнению аналитиков, факт поглощения компании Botkin. AI, которая стояла у истоков медицинского искусственного интеллекта, свидетельствует о жизнеспособности и динамичном развитии рынка;
• наибольшие инвестиции и грантовая поддержка привлекаются компаниями, работающими в сегменте анализа изображений с использованием ИИ. Это объясняется высокой востребованностью этого направления в медицинской практике и значительным потенциалом для улучшения диагностики и лечения заболеваний.
Изучить исследование →
#медицина #искусственный_интеллект #компьютерное_зрение
Аналитики информационно-аналитического проекта EverCare составили рейтинг 30 российских стартапов, применяющих искусственный интеллект (ИИ) в здравоохранении. Для расчета рейтинга использовались три группы показателей: перспективы компании; текущие результаты развития продукта и компании; инвестиционная привлекательность.
Ключевые выводы:
• в топ-5 рейтинга вошли Webiomed, «Цельс», «Платформа Третье Мнение», Botkin. AI и «ФтизисБиоМед»;
• по сравнению с предыдущим аналогичным рейтингом наблюдается рост числа участников, получивших резидентство «Сколково». На конец 2023 года 24 из 30 стартапов являются резидентами инновационного хаба;
• по результатам анализа не выявлено ни одной компании, показывающей стабильный рост выручки в период с 2021 года по 2023 год;
• лидирующими компаниями по объему выручки за 2023 год в сфере ИИ в медицине являются Webiomed, Diagnocat и Onecell;
• по мнению аналитиков, факт поглощения компании Botkin. AI, которая стояла у истоков медицинского искусственного интеллекта, свидетельствует о жизнеспособности и динамичном развитии рынка;
• наибольшие инвестиции и грантовая поддержка привлекаются компаниями, работающими в сегменте анализа изображений с использованием ИИ. Это объясняется высокой востребованностью этого направления в медицинской практике и значительным потенциалом для улучшения диагностики и лечения заболеваний.
Изучить исследование →
#медицина #искусственный_интеллект #компьютерное_зрение
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
42,3 тыс. человек обучались по профилю ИИ в 2023 году, из них 81,6% осваивали технологии поддержки принятия решений
ИСИЭЗ НИУ ВШЭ проанализировал масштабы и условия обучения технологиям, связанным с искусственным интеллектом (ИИ), в российских вузах. Оценки основаны на результатах обследования 1,1 тыс. вузов и их филиалов, проведенного в 2023 году.
Студенты российских вузов изучают искусственный интеллект в рамках двух треков: образовательных программ по профилю ИИ (осваивают навыки разработки методов и инструментов для ИИ, обучаются профессиональному использованию технологий на продвинутом уровне) и программ иных профилей, содержащих отдельный модуль «Системы искусственного интеллекта» (учатся применять ИИ с учетом специальности и будущей сферы деятельности).
Ключевые выводы:
• численность обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры по профилю ИИ на 1 октября 2023 года составила 42,3 тыс. человек;
• 81,6% студентов этих программ осваивали технологии интеллектуальной поддержки принятия решений и управления. На втором месте по охвату обучающихся — технологии компьютерного зрения (67,9%). Половина студентов (50,2%) изучали технологии обработки текста и более четверти (28,9%) — обработки звуковых данных;
• студенты, изучающие ИИ в рамках компьютерных и информационных наук, обладают наиболее универсальными знаниями в этой области, поскольку примерно в равной степени (около 80%) осваивают и технологии компьютерного зрения, и обработки текста, и интеллектуальной поддержки принятия решений и управления;
• численность обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры, содержащим модуль по ИИ, на 1 октября 2023 года составила 689,2 тыс. человек;
• самая многочисленная область образования — «Инженерное дело, технологии и технические науки», в ней представлены 23 группы специальностей и направлений подготовки, в которых есть обучающиеся по программам с модулем по ИИ;
• большая часть обучающихся осваивают технологии интеллектуальной поддержки принятия решений и управления. Исключение составляет группа «Прикладная геология, горное дело, нефтегазовое дело и геодезия», где на указанные технологии приходится всего 45,3%, а на технологии компьютерного зрения и обработки текста 53,5% и 46% соответственно;
• в гуманитарных науках отчетливо выделяются технологии обработки текста (51,7%). Такой результат, безусловно, определяется преобладающей группой «Языкознание и литературоведение», на которую приходится три четверти студентов этой области образования.
Изучить исследование →
#кадры #искусственный_интеллект
ИСИЭЗ НИУ ВШЭ проанализировал масштабы и условия обучения технологиям, связанным с искусственным интеллектом (ИИ), в российских вузах. Оценки основаны на результатах обследования 1,1 тыс. вузов и их филиалов, проведенного в 2023 году.
Студенты российских вузов изучают искусственный интеллект в рамках двух треков: образовательных программ по профилю ИИ (осваивают навыки разработки методов и инструментов для ИИ, обучаются профессиональному использованию технологий на продвинутом уровне) и программ иных профилей, содержащих отдельный модуль «Системы искусственного интеллекта» (учатся применять ИИ с учетом специальности и будущей сферы деятельности).
Ключевые выводы:
• численность обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры по профилю ИИ на 1 октября 2023 года составила 42,3 тыс. человек;
• 81,6% студентов этих программ осваивали технологии интеллектуальной поддержки принятия решений и управления. На втором месте по охвату обучающихся — технологии компьютерного зрения (67,9%). Половина студентов (50,2%) изучали технологии обработки текста и более четверти (28,9%) — обработки звуковых данных;
• студенты, изучающие ИИ в рамках компьютерных и информационных наук, обладают наиболее универсальными знаниями в этой области, поскольку примерно в равной степени (около 80%) осваивают и технологии компьютерного зрения, и обработки текста, и интеллектуальной поддержки принятия решений и управления;
• численность обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры, содержащим модуль по ИИ, на 1 октября 2023 года составила 689,2 тыс. человек;
• самая многочисленная область образования — «Инженерное дело, технологии и технические науки», в ней представлены 23 группы специальностей и направлений подготовки, в которых есть обучающиеся по программам с модулем по ИИ;
• большая часть обучающихся осваивают технологии интеллектуальной поддержки принятия решений и управления. Исключение составляет группа «Прикладная геология, горное дело, нефтегазовое дело и геодезия», где на указанные технологии приходится всего 45,3%, а на технологии компьютерного зрения и обработки текста 53,5% и 46% соответственно;
• в гуманитарных науках отчетливо выделяются технологии обработки текста (51,7%). Такой результат, безусловно, определяется преобладающей группой «Языкознание и литературоведение», на которую приходится три четверти студентов этой области образования.
Изучить исследование →
#кадры #искусственный_интеллект
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
В России около 6% компаний, применяющих искусственный интеллект, используют российские ИИ-системы кибербезопасности
НИУ ВШЭ представил обзор трендов применения решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) для цифровой безопасности, а также изучил их использование среди российских организаций. Отдельно были рассмотрены компании, которые применяют ИИ-решения более трех лет, и те, которые начали их внедрять менее трех лет назад.
Ключевые выводы:
• наиболее популярными ИИ-инструментами обеспечения цифровой безопасности эксперты назвали системы прогнозирования новых угроз; поведенческую аналитику сотрудников; ИИ-решения для блокировки ботов на основе анализа их активности; генеративные модели для анализа уязвимостей кода, сбора расширенного контекста событий ИБ, генерации пояснений по обнаруженным угрозам, выявления неявных связей в системе; обнаружение фишинговых сообщений через анализ текста;
• отечественные инструменты ИИ в целом более востребованы у организаций, использующих такие технологии менее трех лет — 63,5% против 42,9% для компаний с более продолжительным опытом применения ИИ;
• вдвое чаще «новички» используют российские ИИ-системы кибербезопасности (5,9% против 2,1%) и системы биометрии (12,7% против 6,8%). У зарубежных вендоров эти два класса решений приобретаются существенно реже (1,4% и 2,1% против 1% и 1,4% соответственно);
• решения на основе открытого кода крайне ограниченно востребованы в системах кибербезопасности и биометрии (0,4 и 1% организаций, использующих ИИ менее трех лет, и 0,2 и 0,6% — среди пользователей с опытом более трех лет соответственно);
• среди компаний, использующих ИИ, каждая вторая планирует расширить уровень применения ИИ-решений и примерно каждая шестая намерена шире использовать как системы кибербезопасности, так и более понятные для бизнеса биометрические системы идентификации и аутентификации (16,3 и 16,5% соответственно).
Изучить исследование →
#информационная_безопасность #кибербезопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #биометрия #open_source
НИУ ВШЭ представил обзор трендов применения решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) для цифровой безопасности, а также изучил их использование среди российских организаций. Отдельно были рассмотрены компании, которые применяют ИИ-решения более трех лет, и те, которые начали их внедрять менее трех лет назад.
Ключевые выводы:
• наиболее популярными ИИ-инструментами обеспечения цифровой безопасности эксперты назвали системы прогнозирования новых угроз; поведенческую аналитику сотрудников; ИИ-решения для блокировки ботов на основе анализа их активности; генеративные модели для анализа уязвимостей кода, сбора расширенного контекста событий ИБ, генерации пояснений по обнаруженным угрозам, выявления неявных связей в системе; обнаружение фишинговых сообщений через анализ текста;
• отечественные инструменты ИИ в целом более востребованы у организаций, использующих такие технологии менее трех лет — 63,5% против 42,9% для компаний с более продолжительным опытом применения ИИ;
• вдвое чаще «новички» используют российские ИИ-системы кибербезопасности (5,9% против 2,1%) и системы биометрии (12,7% против 6,8%). У зарубежных вендоров эти два класса решений приобретаются существенно реже (1,4% и 2,1% против 1% и 1,4% соответственно);
• решения на основе открытого кода крайне ограниченно востребованы в системах кибербезопасности и биометрии (0,4 и 1% организаций, использующих ИИ менее трех лет, и 0,2 и 0,6% — среди пользователей с опытом более трех лет соответственно);
• среди компаний, использующих ИИ, каждая вторая планирует расширить уровень применения ИИ-решений и примерно каждая шестая намерена шире использовать как системы кибербезопасности, так и более понятные для бизнеса биометрические системы идентификации и аутентификации (16,3 и 16,5% соответственно).
Изучить исследование →
#информационная_безопасность #кибербезопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #биометрия #open_source
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
«Яндекс», «Сбер» и Т-Банк вошли в топ- 3 российских разработчиков Open Source в сфере Data/ML
Сотрудники центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО изучили применение программного обеспечения с открытым исходным кодом (Open Source) в областях искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (ML) и Data Science.
Ключевые выводы:
• в топ-10 российских разработчиков собственных открытых решений и участников других разработок Open Source (в сфере Data/ML) по результатам опроса экспертов и анализа открытых данных вошли «Яндекс», «Сбер», Т-Банк, Postgres Pro, VK, Avito, Evrone, МТС, Selectel, университеты и институты;
• ключевыми игроками Open Source в России среди академической среды названы ИТМО, «Сколтех», ВШЭ и AIRI;
• сохраняется международность Open Source (как в России, так и во всем мире), обусловленная связностью внутри сообщества и «эффектом масштаба» — чем больше у проекта потенциальных пользователей, тем выше его шанс на успешное развитие. Но создаются и региональные площадки и платформы;
• Open Source в сфере ИИ не ограничивается кодом. Публикации моделей, данных и бенчмарков тоже важны. Многие активно используемые датасеты создаются российскими компаниями;
• почти все используемые в России инструменты ML — это решения Open Source. Среди них авторы выделяют реализации конкретных моделей машинного обучения (например, SciKit Learn) или фреймворки для «сборки» своих моделей ― например, PyTorch и Tensorflow в случае нейронных сетей;
• эксперты возлагают большие надежды на мультиагентные подходы на основе LLM, вплоть до замены части команды разработки на ИИ-агентов. При этом общая постановка задач остается человеку. С практической точки зрения это означает рост запроса на инструменты из сферы LLMOpts и AutoML.
Изучить исследование →
#open_source #искусственный_интеллект #машинное_обучение
Сотрудники центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО изучили применение программного обеспечения с открытым исходным кодом (Open Source) в областях искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (ML) и Data Science.
Ключевые выводы:
• в топ-10 российских разработчиков собственных открытых решений и участников других разработок Open Source (в сфере Data/ML) по результатам опроса экспертов и анализа открытых данных вошли «Яндекс», «Сбер», Т-Банк, Postgres Pro, VK, Avito, Evrone, МТС, Selectel, университеты и институты;
• ключевыми игроками Open Source в России среди академической среды названы ИТМО, «Сколтех», ВШЭ и AIRI;
• сохраняется международность Open Source (как в России, так и во всем мире), обусловленная связностью внутри сообщества и «эффектом масштаба» — чем больше у проекта потенциальных пользователей, тем выше его шанс на успешное развитие. Но создаются и региональные площадки и платформы;
• Open Source в сфере ИИ не ограничивается кодом. Публикации моделей, данных и бенчмарков тоже важны. Многие активно используемые датасеты создаются российскими компаниями;
• почти все используемые в России инструменты ML — это решения Open Source. Среди них авторы выделяют реализации конкретных моделей машинного обучения (например, SciKit Learn) или фреймворки для «сборки» своих моделей ― например, PyTorch и Tensorflow в случае нейронных сетей;
• эксперты возлагают большие надежды на мультиагентные подходы на основе LLM, вплоть до замены части команды разработки на ИИ-агентов. При этом общая постановка задач остается человеку. С практической точки зрения это означает рост запроса на инструменты из сферы LLMOpts и AutoML.
Изучить исследование →
#open_source #искусственный_интеллект #машинное_обучение
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Объем рынка ИИ к 2027 году приблизится к $1 трлн, ряд стран вкладывается в «суверенные» блоки ИИ
Аналитики Bain & Company представили пятый ежегодный технологический отчет. Авторы изучили состояние рынка программного и аппаратного обеспечения, связанного с искусственным интеллектом (ИИ), и представили прогнозы по его развитию. Документ опирается на публичную и полученную по запросу компании финансовую информацию, а также ряд интервью с участниками отрасли.
Ключевые выводы:
• ожидается, что к 2027 году рынок ИИ достигнет объема в $780 млрд — $990 млрд при ежегодном темпе роста в 40–55%;
• стоимость крупного центра обработки данных увеличится за пять лет с $1 млрд — $4 млрд до $10 млрд — $25 млрд;
• потребляемая центрами обработки данных мощность также увеличится с 50–200 мегаватт до отметок, превышающих 1 гигаватт;
• деглобализация технологий, начавшаяся со сферы производства полупроводников и геополитической напряженности между США и Китаем, распространилась на такие области, как данные, искусственный интеллект, безопасность и приватность;
• правительства по всему миру (включая Индию, Японию, Францию, Канаду и ОАЭ) тратят миллиарды долларов на субсидирование внутренней вычислительной инфраструктуры и создания моделей ИИ, что приводит к появлению «суверенных» блоков ИИ;
• на локальных поставщиков ЦОД приходится почти четверть новых вычислительных мощностей, которые будут введены в эксплуатацию в течение ближайших нескольких лет.
Изучить наблюдения и рекомендации аналитиков → (ENG, 88 стр.)
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #ЦОД #инвестиции #КитайvsСША
Аналитики Bain & Company представили пятый ежегодный технологический отчет. Авторы изучили состояние рынка программного и аппаратного обеспечения, связанного с искусственным интеллектом (ИИ), и представили прогнозы по его развитию. Документ опирается на публичную и полученную по запросу компании финансовую информацию, а также ряд интервью с участниками отрасли.
Ключевые выводы:
• ожидается, что к 2027 году рынок ИИ достигнет объема в $780 млрд — $990 млрд при ежегодном темпе роста в 40–55%;
• стоимость крупного центра обработки данных увеличится за пять лет с $1 млрд — $4 млрд до $10 млрд — $25 млрд;
• потребляемая центрами обработки данных мощность также увеличится с 50–200 мегаватт до отметок, превышающих 1 гигаватт;
• деглобализация технологий, начавшаяся со сферы производства полупроводников и геополитической напряженности между США и Китаем, распространилась на такие области, как данные, искусственный интеллект, безопасность и приватность;
• правительства по всему миру (включая Индию, Японию, Францию, Канаду и ОАЭ) тратят миллиарды долларов на субсидирование внутренней вычислительной инфраструктуры и создания моделей ИИ, что приводит к появлению «суверенных» блоков ИИ;
• на локальных поставщиков ЦОД приходится почти четверть новых вычислительных мощностей, которые будут введены в эксплуатацию в течение ближайших нескольких лет.
Изучить наблюдения и рекомендации аналитиков → (ENG, 88 стр.)
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #ЦОД #инвестиции #КитайvsСША
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Число вакансий с упоминанием ИИ в 2023–2024 годах выросло вдвое по сравнению с предыдущим периодом
Компания HeadHunter представила данные по вакансиям и профессиям, связанным с применением искусственного интеллекта (ИИ), за период с января 2021 года по август 2024 года.
Ключевые выводы:
• в 2023–2024 годах количество вакансий с упоминанием ИИ выросло вдвое по сравнению с предыдущим двухлетним периодом (2021–2022);
• по состоянию на сентябрь в 2024 году было опубликовано более 3,7 тыс. таких предложений. Для сравнения, в 2021 году таких вакансий было 1,7 тыс.;
• спрос на программистов и разработчиков c умением работать с нейросетями стабилен: в 2021 году было опубликовано 454 такие вакансии, в 2022 — 471, в 2023 — 560, а за 8 месяцев 2024 года — 314 вакансий;
• количество вакансий с упоминанием ИИ для тестировщиков растет быстрее: в 2021 году было опубликовано 49 предложений, в 2022 — 64, в 2023 — 116, а за 8 месяцев 2024 года — 112;
• напротив, число вакансий аналитиков с владением работой с ИИ постепенно уменьшается: в 2021 году было опубликовано 193 такие вакансии, в 2022 — 136, в 2023 — 129, а за 8 месяцев 2024 года — 81 вакансия;
• в последние два года ИИ применяется не только в ИТ, финансах, аналитике, консалтинге и маркетинге, но и в таких сферах, как стоматология, робототехника, биотехнологические и генетические исследования.
Изучить статистику вакансий →
#кадры #искусственный_интеллект
Компания HeadHunter представила данные по вакансиям и профессиям, связанным с применением искусственного интеллекта (ИИ), за период с января 2021 года по август 2024 года.
Ключевые выводы:
• в 2023–2024 годах количество вакансий с упоминанием ИИ выросло вдвое по сравнению с предыдущим двухлетним периодом (2021–2022);
• по состоянию на сентябрь в 2024 году было опубликовано более 3,7 тыс. таких предложений. Для сравнения, в 2021 году таких вакансий было 1,7 тыс.;
• спрос на программистов и разработчиков c умением работать с нейросетями стабилен: в 2021 году было опубликовано 454 такие вакансии, в 2022 — 471, в 2023 — 560, а за 8 месяцев 2024 года — 314 вакансий;
• количество вакансий с упоминанием ИИ для тестировщиков растет быстрее: в 2021 году было опубликовано 49 предложений, в 2022 — 64, в 2023 — 116, а за 8 месяцев 2024 года — 112;
• напротив, число вакансий аналитиков с владением работой с ИИ постепенно уменьшается: в 2021 году было опубликовано 193 такие вакансии, в 2022 — 136, в 2023 — 129, а за 8 месяцев 2024 года — 81 вакансия;
• в последние два года ИИ применяется не только в ИТ, финансах, аналитике, консалтинге и маркетинге, но и в таких сферах, как стоматология, робототехника, биотехнологические и генетические исследования.
Изучить статистику вакансий →
#кадры #искусственный_интеллект
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Топ-3 стран по числу ИИ-единорогов возглавляют США, Китай и Великобритания
НИУ ВШЭ проанализировал тренды развития стартапов-единорогов, у которых в основе бизнес-модели лежит использование искусственного интеллекта (ИИ).
Под единорогом понимают компанию, которая достигла оценки в $1 млрд в течение не более чем 10 лет с момента основания, при этом не проходила первичное размещение на бирже (IPO) и остается в собственности своих создателей не менее чем на четверть.
Расчеты аналитиков основываются на данных платформы Crunchbase.
Ключевые выводы:
• ИИ-единороги зарегистрированы в 19 странах, что почти втрое уже общего ареала миллиардных венчуров, охватывающего 55 государств. Тройку лидеров по числу ИИ-единорогов возглавляют США (131 компания), Китай (39) и Великобритания (8), на которые совокупно приходится их подавляющее большинство (80,9%);
• самыми притягательными локациями для ИИ-единорогов стали Сан-Франциско (73 компании), Нью-Йорк (25) и Пекин (21);
• самыми распространенными направлениями деятельности миллиардных ИИ-стартапов являются «Бизнес-процессы» (71 единорог), «Генеративный ИИ» (31), «Медицина» (23), «Сервисы для ИИ» (19) и «Транспорт» (16);
• направление «Генеративный ИИ» отличается от других «молодостью» входящих в него компаний: их средний возраст — 5,3 года;
• популярность ИИ пока не очень заметно отражается на оценочной стоимости стартапов, использующих данный класс технологий. В сравнении с миллиардными венчурами в целом у ИИ-единорогов средняя стоимость меньше, при этом медианное значение совпадает ($2 млрд). В топ-10 инвесторов в ИИ-единорогов вошли организации лишь двух стран: США и Китая;
• ключевой инвестор в ИИ-единорогов — компания NVIDIA. Она вложилась в каждого десятого ИИ-единорога.
Посмотреть справку →
#стартапы #инвестиции #робототехника #медицина #транспорт #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
НИУ ВШЭ проанализировал тренды развития стартапов-единорогов, у которых в основе бизнес-модели лежит использование искусственного интеллекта (ИИ).
Под единорогом понимают компанию, которая достигла оценки в $1 млрд в течение не более чем 10 лет с момента основания, при этом не проходила первичное размещение на бирже (IPO) и остается в собственности своих создателей не менее чем на четверть.
Расчеты аналитиков основываются на данных платформы Crunchbase.
Ключевые выводы:
• ИИ-единороги зарегистрированы в 19 странах, что почти втрое уже общего ареала миллиардных венчуров, охватывающего 55 государств. Тройку лидеров по числу ИИ-единорогов возглавляют США (131 компания), Китай (39) и Великобритания (8), на которые совокупно приходится их подавляющее большинство (80,9%);
• самыми притягательными локациями для ИИ-единорогов стали Сан-Франциско (73 компании), Нью-Йорк (25) и Пекин (21);
• самыми распространенными направлениями деятельности миллиардных ИИ-стартапов являются «Бизнес-процессы» (71 единорог), «Генеративный ИИ» (31), «Медицина» (23), «Сервисы для ИИ» (19) и «Транспорт» (16);
• направление «Генеративный ИИ» отличается от других «молодостью» входящих в него компаний: их средний возраст — 5,3 года;
• популярность ИИ пока не очень заметно отражается на оценочной стоимости стартапов, использующих данный класс технологий. В сравнении с миллиардными венчурами в целом у ИИ-единорогов средняя стоимость меньше, при этом медианное значение совпадает ($2 млрд). В топ-10 инвесторов в ИИ-единорогов вошли организации лишь двух стран: США и Китая;
• ключевой инвестор в ИИ-единорогов — компания NVIDIA. Она вложилась в каждого десятого ИИ-единорога.
Посмотреть справку →
#стартапы #инвестиции #робототехника #медицина #транспорт #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
США и Китай лидируют по числу научных статей об ИИ из топ-100 самых цитируемых за 2023 год
Zeta Alpha, нидерландский разработчик решений для анализа информации, представил рейтинг 100 наиболее цитируемых научных статей по теме искусственного интеллекта за 2023 год. Ранее аналогичные замеры компания проводила для 2020–2022 годов.
Для анализа использовалась собственная платформа компании, через которую были собраны наиболее цитируемые статьи за год (в качестве даты публикации принималось размещение препринта на arXiv). Полученный список был дополнен результатами поиска подходящих статей через Semantic Scholar, включая опубликованные в таких журналах, как Nature, Elsevier, Springer и др. Количество цитирований для каждой статьи было взято с Google Scholar по состоянию на 20 сентября 2024 года. Для извлечения сведений об авторах и их аффилированности была применена модель GPT-4o-mini, затем данные были проверены вручную. Статья, авторы которой представляли несколько организаций, учитывалась по одному разу для каждой организации.
Ключевые выводы:
• наибольшее число цитирований (8,5 тыс.) — у статьи LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models, написанной командой из Meta AI (Meta признана экстремистской и запрещена в РФ);
• в топ-10 организаций, с которыми аффилированы авторы наиболее цитируемых статей, вошли Microsoft (13 публикаций из топ-100), Стэнфордский университет (11), Google (10), Университет Карнеги — Меллона (10), Meta (8), Калифорнийский университет в Беркли (6), Массачусетский технологический институт (5), Гонконгский университет науки и технологии (5), Калифорнийский университет в Сан-Диего (5) и OpenAI (4);
• компания Microsoft укрепила свои позиции, поднявшись на три строчки в сравнении с показателем 2022 года. Напротив, Google и Meta опустились на 2 и на 3 строчки, соответственно. Из топ-10 организаций наибольший рост показал Калифорнийский университет в Сан-Диего, сумевший подняться на 15 позиций;
• в разрезе стран лидируют США (73 статьи из топ-100) и Китай (26). Аналитики отмечают стабильность позиции США и ускорение роста Китая. Третье место занял Сингапур (8), вытеснивший Великобританию (5). Последняя опустилась на седьмое место, что авторы объясняют интеграцией DeepMind в американскую Google Brain;
• в макрорегиональном разрезе с сильным отрывом лидирует Северная Америка. В Европе в 2023 году на 35% меньше публикаций из списка топ-100, чем было в среднем в предыдущие три года. Ближний Восток и Африка демонстрируют наибольший рост — на 145% и 350%, соответственно;
• центральной темой научных статей в 2023 году были большие языковые модели (LLM), на которые пришлось 83% всех публикаций из топ-100. На втором месте — ChatGPT, на третьем — мультимодальные модели.
Посмотреть список → (ENG)
#искусственный_интеллект #исследования #КитайvsСША
Zeta Alpha, нидерландский разработчик решений для анализа информации, представил рейтинг 100 наиболее цитируемых научных статей по теме искусственного интеллекта за 2023 год. Ранее аналогичные замеры компания проводила для 2020–2022 годов.
Для анализа использовалась собственная платформа компании, через которую были собраны наиболее цитируемые статьи за год (в качестве даты публикации принималось размещение препринта на arXiv). Полученный список был дополнен результатами поиска подходящих статей через Semantic Scholar, включая опубликованные в таких журналах, как Nature, Elsevier, Springer и др. Количество цитирований для каждой статьи было взято с Google Scholar по состоянию на 20 сентября 2024 года. Для извлечения сведений об авторах и их аффилированности была применена модель GPT-4o-mini, затем данные были проверены вручную. Статья, авторы которой представляли несколько организаций, учитывалась по одному разу для каждой организации.
Ключевые выводы:
• наибольшее число цитирований (8,5 тыс.) — у статьи LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models, написанной командой из Meta AI (Meta признана экстремистской и запрещена в РФ);
• в топ-10 организаций, с которыми аффилированы авторы наиболее цитируемых статей, вошли Microsoft (13 публикаций из топ-100), Стэнфордский университет (11), Google (10), Университет Карнеги — Меллона (10), Meta (8), Калифорнийский университет в Беркли (6), Массачусетский технологический институт (5), Гонконгский университет науки и технологии (5), Калифорнийский университет в Сан-Диего (5) и OpenAI (4);
• компания Microsoft укрепила свои позиции, поднявшись на три строчки в сравнении с показателем 2022 года. Напротив, Google и Meta опустились на 2 и на 3 строчки, соответственно. Из топ-10 организаций наибольший рост показал Калифорнийский университет в Сан-Диего, сумевший подняться на 15 позиций;
• в разрезе стран лидируют США (73 статьи из топ-100) и Китай (26). Аналитики отмечают стабильность позиции США и ускорение роста Китая. Третье место занял Сингапур (8), вытеснивший Великобританию (5). Последняя опустилась на седьмое место, что авторы объясняют интеграцией DeepMind в американскую Google Brain;
• в макрорегиональном разрезе с сильным отрывом лидирует Северная Америка. В Европе в 2023 году на 35% меньше публикаций из списка топ-100, чем было в среднем в предыдущие три года. Ближний Восток и Африка демонстрируют наибольший рост — на 145% и 350%, соответственно;
• центральной темой научных статей в 2023 году были большие языковые модели (LLM), на которые пришлось 83% всех публикаций из топ-100. На втором месте — ChatGPT, на третьем — мультимодальные модели.
Посмотреть список → (ENG)
#искусственный_интеллект #исследования #КитайvsСША
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
OpenAI сохраняет лидерство благодаря o1, но вероятно появление открытой модели, которая обойдет ее по ряду бенчмарков
Британская венчурная компания Air Street Capital опубликовала отчет State of AI за 2024 год с анализом состояния отрасли разработок в сфере искусственного интеллекта.
Документ содержит обзор основных научных и исследовательских достижений, опыта коммерческого применения ИИ и его влияния на бизнес, вопросов регулирования и безопасности, а также прогнозы дальнейшего развития на ближайший год.
Ключевые выводы и некоторые прогнозы:
• авторы отмечают сокращение разрыва между ведущими проприетарными моделями и их конкурентами, но OpenAI удается сохранять лидерство благодаря выпуску o1;
• для приближения к созданию ИИ-агентов разработчики пытаются добиться того, чтобы большие языковые модели могли планировать действия и рассуждать. Для этого применяются обучение с подкреплением, эволюционные алгоритмы и методы самосовершенствования;
• фундаментальные модели (Foundation Models) демонстрируют возможности мультимодального применения в таких областях, как математика, биология, геномика, физика и нейробиология;
• авторы констатируют, что санкции США оказывают лишь ограниченное влияние на Китай, которому удается создавать собственные высокопроизводительные мультимодальные модели;
• начинают существенно расти доходы ряда ИИ-компаний, включая создателей фундаментальных моделей и стартапы, занимающиеся генерацией видео и аудио. Но в будущем картина может измениться, так как в условиях конкуренции модели дешевеют;
• составители документа отмечают, что дискуссии об угрозах, которые несет ИИ, постепенно утихают. Но исследователи продолжают говорить о потенциальных уязвимостях моделей и возможностях их неправомерного использования, предлагая различные решения;
• в числе прогнозов на ближайший год авторы называют возможность того, что модель o1 OpenAI уступит новой Open Source — модели по рядку бенчмарков для оценки способностей к рассуждению;
• еще одним возможным событием эксперты называют ускорение развития ИИ на персональных устройствах благодаря успеху Apple в этой области;
• ожидается также снижение инвестиций в человекоподобных (антропоморфных) роботов из-за того, что компании не смогут представить продукт, отвечающий требованиям рынка.
Изучить документ → (ENG, 213 стр.)
#искусственный_интеллект #КитайvsСША #гаджеты #робототехника
Британская венчурная компания Air Street Capital опубликовала отчет State of AI за 2024 год с анализом состояния отрасли разработок в сфере искусственного интеллекта.
Документ содержит обзор основных научных и исследовательских достижений, опыта коммерческого применения ИИ и его влияния на бизнес, вопросов регулирования и безопасности, а также прогнозы дальнейшего развития на ближайший год.
Ключевые выводы и некоторые прогнозы:
• авторы отмечают сокращение разрыва между ведущими проприетарными моделями и их конкурентами, но OpenAI удается сохранять лидерство благодаря выпуску o1;
• для приближения к созданию ИИ-агентов разработчики пытаются добиться того, чтобы большие языковые модели могли планировать действия и рассуждать. Для этого применяются обучение с подкреплением, эволюционные алгоритмы и методы самосовершенствования;
• фундаментальные модели (Foundation Models) демонстрируют возможности мультимодального применения в таких областях, как математика, биология, геномика, физика и нейробиология;
• авторы констатируют, что санкции США оказывают лишь ограниченное влияние на Китай, которому удается создавать собственные высокопроизводительные мультимодальные модели;
• начинают существенно расти доходы ряда ИИ-компаний, включая создателей фундаментальных моделей и стартапы, занимающиеся генерацией видео и аудио. Но в будущем картина может измениться, так как в условиях конкуренции модели дешевеют;
• составители документа отмечают, что дискуссии об угрозах, которые несет ИИ, постепенно утихают. Но исследователи продолжают говорить о потенциальных уязвимостях моделей и возможностях их неправомерного использования, предлагая различные решения;
• в числе прогнозов на ближайший год авторы называют возможность того, что модель o1 OpenAI уступит новой Open Source — модели по рядку бенчмарков для оценки способностей к рассуждению;
• еще одним возможным событием эксперты называют ускорение развития ИИ на персональных устройствах благодаря успеху Apple в этой области;
• ожидается также снижение инвестиций в человекоподобных (антропоморфных) роботов из-за того, что компании не смогут представить продукт, отвечающий требованиям рынка.
Изучить документ → (ENG, 213 стр.)
#искусственный_интеллект #КитайvsСША #гаджеты #робототехника
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
НИУ ВШЭ представили обзор европейских рекомендаций по регулированию генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) для целей науки.
В опубликованной справке рассмотрены такие аспекты, как мировой контекст регулирования ИИ и динамика этого направления. А также приводятся рекомендации ЕС для ученых, организаций и инвесторов по вопросам управления технологией, анализируются преимущества и риски использования ГИИ в науке.
Смотреть документ →
#искусственный_интеллект #нейросети #генеративный_ИИ
В опубликованной справке рассмотрены такие аспекты, как мировой контекст регулирования ИИ и динамика этого направления. А также приводятся рекомендации ЕС для ученых, организаций и инвесторов по вопросам управления технологией, анализируются преимущества и риски использования ГИИ в науке.
Смотреть документ →
#искусственный_интеллект #нейросети #генеративный_ИИ
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Более половины всех студентов по профилю ИИ сосредоточены в 18 крупнейших вузах страны
НИУ ВШЭ представил доклад о состоянии подготовки российских кадров в области искусственного интеллекта. Расчеты базируются на данных исследования 1,1 тыс. вузов и их филиалов, проведенного в 2023 году.
Некоторые выводы из документа:
• более половины всех студентов по профилю ИИ сосредоточены в 18 крупнейших по реализации профильных программ организациях, предлагающих наиболее массовые и в то же время селективные программы;
• повышенной избирательностью при отборе абитуриентов отличаются программы в области ИИ в математических и технических науках;
• Москва и Санкт-Петербург, Ростовская, Вологодская, Архангельская, Челябинская, Самарская, Пензенская, Московская области вошли в лидеры как по охвату студентов программами по профилю ИИ, так и программами с модулем по ИИ;
• на ситуацию с обучением технологиям ИИ в регионах непосредственно влияет степень проникновения ИИ в их экономики;
• вузы, только начинающие осваивать направление ИИ, имеют выраженный дефицит необходимых для этого цифровых ресурсов.
Полная версия → (62 стр.)
#искусственный_интеллект #кадры #образование
НИУ ВШЭ представил доклад о состоянии подготовки российских кадров в области искусственного интеллекта. Расчеты базируются на данных исследования 1,1 тыс. вузов и их филиалов, проведенного в 2023 году.
Некоторые выводы из документа:
• более половины всех студентов по профилю ИИ сосредоточены в 18 крупнейших по реализации профильных программ организациях, предлагающих наиболее массовые и в то же время селективные программы;
• повышенной избирательностью при отборе абитуриентов отличаются программы в области ИИ в математических и технических науках;
• Москва и Санкт-Петербург, Ростовская, Вологодская, Архангельская, Челябинская, Самарская, Пензенская, Московская области вошли в лидеры как по охвату студентов программами по профилю ИИ, так и программами с модулем по ИИ;
• на ситуацию с обучением технологиям ИИ в регионах непосредственно влияет степень проникновения ИИ в их экономики;
• вузы, только начинающие осваивать направление ИИ, имеют выраженный дефицит необходимых для этого цифровых ресурсов.
Полная версия → (62 стр.)
#искусственный_интеллект #кадры #образование
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Более 75% разработчиков применяют ИИ как минимум в одной из повседневных задач
Компания Google представила очередное глобальное исследование, посвященное разработчикам и методологии DevOps. Большое внимание в документе уделено практикам использования искусственного интеллекта.
Опрос проводила исследовательская группа Google Cloud DevOps (DORA), в нем приняли участие более 39 тыс. профессионалов отрасли, включая разработчиков программного обеспечения, менеджеров и руководителей компаний. География охватывала 104 страны, включая Россию, большинство респондентов были из США, Великобритании, Канады, Германии, Японии и Индии. В рамках исследования впервые была проведена также серия глубинных интервью.
Ключевые выводы в части применения ИИ:
• 81% респондентов сообщили, что их организации изменили свои приоритеты, чтобы увеличить включение ИИ в свои приложения и сервисы. 3% опрошенных заявили, что их компании, напротив, уменьшают внимание к ИИ;
• 75,9% участников опроса хотя бы частично полагаются на искусственный интеллект для выполнения одной или нескольких своих ежедневных профессиональных обязанностей;
• большинство из них применяют ИИ для написания кода, обобщения информации, понимания незнакомого кода, оптимизации и документирования кода, написания тестов, устранения багов, анализа данных;
• хотя бы частично на ИИ полагаются для написания кода и обобщения информации, соответственно, 74,9% и 71,2% респондентов, чьи должностные обязанности включают эти задачи;
• наиболее распространенными интерфейсами взаимодействия с ИИ являются чат-боты (78,2%), внешние веб-интерфейсы (73,9%), а также инструменты ИИ, встроенные в интегрированные среды разработки (72,9%);
• чаще других на ИИ полагаются специалисты по Data Science и машинному обучению. Напротив, инженеры по аппаратной части в меньшей степени, чем респонденты других профилей, применяют искусственный интеллект из-за особенностей своих задач;
• 67% респондентов наблюдают хотя бы минимальное улучшение в качестве своего кода благодаря применению ИИ. Около 10% назвали изменения «значительными»;
• 39,2% опрошенных заявили о низком доверии к качеству кода, сгенерированного искусственным интеллектом, или полном его отсутствии.
Ознакомиться с документом → (ENG, 120 стр.)
#разработка #ПО #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Компания Google представила очередное глобальное исследование, посвященное разработчикам и методологии DevOps. Большое внимание в документе уделено практикам использования искусственного интеллекта.
Опрос проводила исследовательская группа Google Cloud DevOps (DORA), в нем приняли участие более 39 тыс. профессионалов отрасли, включая разработчиков программного обеспечения, менеджеров и руководителей компаний. География охватывала 104 страны, включая Россию, большинство респондентов были из США, Великобритании, Канады, Германии, Японии и Индии. В рамках исследования впервые была проведена также серия глубинных интервью.
Ключевые выводы в части применения ИИ:
• 81% респондентов сообщили, что их организации изменили свои приоритеты, чтобы увеличить включение ИИ в свои приложения и сервисы. 3% опрошенных заявили, что их компании, напротив, уменьшают внимание к ИИ;
• 75,9% участников опроса хотя бы частично полагаются на искусственный интеллект для выполнения одной или нескольких своих ежедневных профессиональных обязанностей;
• большинство из них применяют ИИ для написания кода, обобщения информации, понимания незнакомого кода, оптимизации и документирования кода, написания тестов, устранения багов, анализа данных;
• хотя бы частично на ИИ полагаются для написания кода и обобщения информации, соответственно, 74,9% и 71,2% респондентов, чьи должностные обязанности включают эти задачи;
• наиболее распространенными интерфейсами взаимодействия с ИИ являются чат-боты (78,2%), внешние веб-интерфейсы (73,9%), а также инструменты ИИ, встроенные в интегрированные среды разработки (72,9%);
• чаще других на ИИ полагаются специалисты по Data Science и машинному обучению. Напротив, инженеры по аппаратной части в меньшей степени, чем респонденты других профилей, применяют искусственный интеллект из-за особенностей своих задач;
• 67% респондентов наблюдают хотя бы минимальное улучшение в качестве своего кода благодаря применению ИИ. Около 10% назвали изменения «значительными»;
• 39,2% опрошенных заявили о низком доверии к качеству кода, сгенерированного искусственным интеллектом, или полном его отсутствии.
Ознакомиться с документом → (ENG, 120 стр.)
#разработка #ПО #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Более 80% тех, кто верит в возможность технологий трансформировать бизнес, инвестируют в ИИ до конца 2025 года
Консалтинговая компания Info-Tech Research Group представила обзор технологических трендов на 2025 год. Документ опирается на результаты глобального опроса, который проводился с мая по июнь 2024 года и в котором участвовали 970 сотрудников, принимающих решения в области ИТ. На вопросы отвечали представители 820 компаний из разных стран (44,5% — из США). По итогам опроса респонденты были разделены на две группы исходя из того, считают ли они, что технологии трансформируют бизнес (группа «трансформаторы», 16,1% от числа участников опроса), или же только поддерживают или оптимизируют бизнес (средняя группа). Дополнительно с марта по июль 2024 года проводилась серия интервью с экспертами. Некоторые полученные результаты сопоставлялись с замерами прошлого года.
Авторы выделили три ключевых вектора развития технологических трендов: «экспоненциальный искусственный интеллект» (Exponential AI), «доквантовые основы» (Pre-Quantum Foundations) и «цифровые люди» (Digital Humans). Для каждого из них названы возможности и риски на основе результатов опросов, а также приведены примеры.
Ключевые выводы:
• в 2025 году инвестиции в ИИ вырастут на 15 п. п. по сравнению с уровнем 2024 года. Также вырастут вложения в RPA (3 п. п.) и блокчейн (2 п. п.);
• снижение в 2025 году покажут инвестиции в квантовые вычисления (–1 п. п.), робототехнику и дронов (–4 п. п.), частные сети 5G или LTE (–5 п. п.), интернет вещей (–6 п. п.), VR/AR (–8 п. п.);
• инвестиции 87% тех, кто уже вложился в искусственный интеллект или планирует это сделать, включают инвестиции в генеративный ИИ;
• 80,85% «трансформаторов» планируют инвестировать в ИИ и машинное обучение до конца следующего года. В средней группе этот показатель равен 72%. Не планируют тратить деньги на искусственный интеллект 12% участников из каждой группы;
• в топ-3 факторов риска, которые смогут оказать наибольшее влияние на бизнес в следующем году, вошли нехватка кадров, искусственный интеллект и киберинциденты;
• 34% «трансформаторов» уже инвестировали или планируют инвестировать в квантовые технологии до конца 2025 года. В средней группе этот показатель находится на уровне 11%. Не планируют вкладываться в эту технологию 56,4% и 74% соответственно;
• инвестиции в кибербезопасность у 31% «трансформаторов» и 16% средней группы до конца 2025 года включают постквантовую криптографию;
• 70% опрошенных компаний применяют или планируют использовать чат-ботов с генеративным ИИ;
• среди внешних киберугроз наибольшие опасения у респондентов вызывают кибератаки с применением ИИ, а также фишинговые атаки с использованием аудио- и видеодипфейков. В меньшей степени их беспокоят уязвимость перед атаками с использованием квантовых вычислений и доступность устройств интернета вещей через публичную сеть.
Изучить документ → (ENG, 41 стр.)
#информационная_безопасность #телеком #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #квантовые_технологии #квантовые_вычисления #5G #VR #AR
Консалтинговая компания Info-Tech Research Group представила обзор технологических трендов на 2025 год. Документ опирается на результаты глобального опроса, который проводился с мая по июнь 2024 года и в котором участвовали 970 сотрудников, принимающих решения в области ИТ. На вопросы отвечали представители 820 компаний из разных стран (44,5% — из США). По итогам опроса респонденты были разделены на две группы исходя из того, считают ли они, что технологии трансформируют бизнес (группа «трансформаторы», 16,1% от числа участников опроса), или же только поддерживают или оптимизируют бизнес (средняя группа). Дополнительно с марта по июль 2024 года проводилась серия интервью с экспертами. Некоторые полученные результаты сопоставлялись с замерами прошлого года.
Авторы выделили три ключевых вектора развития технологических трендов: «экспоненциальный искусственный интеллект» (Exponential AI), «доквантовые основы» (Pre-Quantum Foundations) и «цифровые люди» (Digital Humans). Для каждого из них названы возможности и риски на основе результатов опросов, а также приведены примеры.
Ключевые выводы:
• в 2025 году инвестиции в ИИ вырастут на 15 п. п. по сравнению с уровнем 2024 года. Также вырастут вложения в RPA (3 п. п.) и блокчейн (2 п. п.);
• снижение в 2025 году покажут инвестиции в квантовые вычисления (–1 п. п.), робототехнику и дронов (–4 п. п.), частные сети 5G или LTE (–5 п. п.), интернет вещей (–6 п. п.), VR/AR (–8 п. п.);
• инвестиции 87% тех, кто уже вложился в искусственный интеллект или планирует это сделать, включают инвестиции в генеративный ИИ;
• 80,85% «трансформаторов» планируют инвестировать в ИИ и машинное обучение до конца следующего года. В средней группе этот показатель равен 72%. Не планируют тратить деньги на искусственный интеллект 12% участников из каждой группы;
• в топ-3 факторов риска, которые смогут оказать наибольшее влияние на бизнес в следующем году, вошли нехватка кадров, искусственный интеллект и киберинциденты;
• 34% «трансформаторов» уже инвестировали или планируют инвестировать в квантовые технологии до конца 2025 года. В средней группе этот показатель находится на уровне 11%. Не планируют вкладываться в эту технологию 56,4% и 74% соответственно;
• инвестиции в кибербезопасность у 31% «трансформаторов» и 16% средней группы до конца 2025 года включают постквантовую криптографию;
• 70% опрошенных компаний применяют или планируют использовать чат-ботов с генеративным ИИ;
• среди внешних киберугроз наибольшие опасения у респондентов вызывают кибератаки с применением ИИ, а также фишинговые атаки с использованием аудио- и видеодипфейков. В меньшей степени их беспокоят уязвимость перед атаками с использованием квантовых вычислений и доступность устройств интернета вещей через публичную сеть.
Изучить документ → (ENG, 41 стр.)
#информационная_безопасность #телеком #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #квантовые_технологии #квантовые_вычисления #5G #VR #AR
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
«Яндекс» и НИУ ВШЭ подготовили доклад, в котором проанализированы ведущие мировые практики, раскрывающие потенциал искусственного интеллекта в образовательной сфере.
В материале зафиксированы ключевые направления интеграции ИИ в деятельность студентов, преподавателей, исследователей и управленцев, которые могут стать ближайшими зонами развития ИИ в университетах.
Авторы также провели анализ целого ряда социологических исследований по всему миру. По его результатам видно, что ИИ уже активно применяется как в образовательной — на сегодня 49% студентов используют генеративные технологии, так и в управленческой и исследовательской деятельности.
При этом положительное влияние текстовых генеративного ИИ на обучение отмечают 47% студентов. Что же касается основных способов применения новых технологий, то самыми популярными оказались прояснение и работа с вопросами для понимания по конкретным дисциплинарным концепциям (56% тех, кто использует GPT), на втором месте — задачи исследования и работы с литературой (45%), на третьем — перевод текстов (42%), на четвертом — создание и анализ текстов (39%).
Ознакомиться с материалом → (60 стр.)
#образование #обучение
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
В материале зафиксированы ключевые направления интеграции ИИ в деятельность студентов, преподавателей, исследователей и управленцев, которые могут стать ближайшими зонами развития ИИ в университетах.
Авторы также провели анализ целого ряда социологических исследований по всему миру. По его результатам видно, что ИИ уже активно применяется как в образовательной — на сегодня 49% студентов используют генеративные технологии, так и в управленческой и исследовательской деятельности.
При этом положительное влияние текстовых генеративного ИИ на обучение отмечают 47% студентов. Что же касается основных способов применения новых технологий, то самыми популярными оказались прояснение и работа с вопросами для понимания по конкретным дисциплинарным концепциям (56% тех, кто использует GPT), на втором месте — задачи исследования и работы с литературой (45%), на третьем — перевод текстов (42%), на четвертом — создание и анализ текстов (39%).
Ознакомиться с материалом → (60 стр.)
#образование #обучение
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Более 50% команд, работающих с ИИ в российских проектах, не имеют собственных лабораторий
Команда DevCrowd опубликовала итоги опроса 296 специалистов, работающих в сфере DS/ML/ИИ в российских проектах. Его целью было создание портрета людей, занятых в этой индустрии.
В нем приняли участие как линейные специалисты, так и менеджеры и руководители команд. Авторы исследования попытались выяснить, какие задачи чаще всего приходится решать на проектах, какими инструментами такие специалисты пользуются, как выглядит работа ИИ-лабораторий.
Ключевые выводы:
• Backend и аналитика данных — основные направления, из которых специалисты переходят в DS/ML/ИИ-разработку;
• FinTech, нейросети, FoodTech и автоматизация бизнеса — основные направления, в которых работают респонденты;
• 45% компаний, работающих с DS/ML, имеют собственные ИИ-лаборатории, основная деятельность которых состоит в исследовательской работе (73,5%) и адаптации технологий под запросы бизнеса (61,5%);
• программирование и машинное обучение оказались наиболее важными навыками для специалистов в сферах DS/ML/ИИ;
• общая база знаний и внутренние митапы названы участниками опроса основными механизмами обмена знаниями в компаниях. При этом для саморазвития респонденты чаще используют Telegram-каналы (73%) и чтение статей (70,3%), на третьем месте по распространенности — YouTube (56,2%);
• в числе навыков, в которых респонденты меньше всего уверены и хотели бы их улучшить, — по фундаментальной математике (46,8%), программирование (37,5%), глубокое обучение (35,9%);
• 76% специалистов в настоящее время проживают в России. Из них 50,7% находятся в Москве, 16,4% — в Санкт-Петербурге, остальные — в Екатеринбурге (6,7%), Нижнем Новгороде (4,9%), Новосибирске (2,7%) и других городах (18,7%);
• «Яндекс», Т-Банк и «Сбер» оказались наиболее привлекательными компаниями для работы у респондентов.
Подробнее →
#искусственный_интеллект
Команда DevCrowd опубликовала итоги опроса 296 специалистов, работающих в сфере DS/ML/ИИ в российских проектах. Его целью было создание портрета людей, занятых в этой индустрии.
В нем приняли участие как линейные специалисты, так и менеджеры и руководители команд. Авторы исследования попытались выяснить, какие задачи чаще всего приходится решать на проектах, какими инструментами такие специалисты пользуются, как выглядит работа ИИ-лабораторий.
Ключевые выводы:
• Backend и аналитика данных — основные направления, из которых специалисты переходят в DS/ML/ИИ-разработку;
• FinTech, нейросети, FoodTech и автоматизация бизнеса — основные направления, в которых работают респонденты;
• 45% компаний, работающих с DS/ML, имеют собственные ИИ-лаборатории, основная деятельность которых состоит в исследовательской работе (73,5%) и адаптации технологий под запросы бизнеса (61,5%);
• программирование и машинное обучение оказались наиболее важными навыками для специалистов в сферах DS/ML/ИИ;
• общая база знаний и внутренние митапы названы участниками опроса основными механизмами обмена знаниями в компаниях. При этом для саморазвития респонденты чаще используют Telegram-каналы (73%) и чтение статей (70,3%), на третьем месте по распространенности — YouTube (56,2%);
• в числе навыков, в которых респонденты меньше всего уверены и хотели бы их улучшить, — по фундаментальной математике (46,8%), программирование (37,5%), глубокое обучение (35,9%);
• 76% специалистов в настоящее время проживают в России. Из них 50,7% находятся в Москве, 16,4% — в Санкт-Петербурге, остальные — в Екатеринбурге (6,7%), Нижнем Новгороде (4,9%), Новосибирске (2,7%) и других городах (18,7%);
• «Яндекс», Т-Банк и «Сбер» оказались наиболее привлекательными компаниями для работы у респондентов.
Подробнее →
#искусственный_интеллект