Аналитики Google Cloud назвали пять ИИ-трендов этого года
В первую очередь в компании говорят о том, что генеративный ИИ ускорит доступ нетехнических специалистов к аналитической информации. Такого мнения придерживаются около 2/3 руководителей, ответственных за работу с данными. Всего аналитики в рамках глобального исследования опросили более 400 директоров и менеджеров по ИТ.
Кроме того, 80% респондентов признают, что разграничения между специальностями, связанными с работой с данными, начинают стираться, например между аналитиками (Data Analysts) и исследователями (Data Scientists).
Третьим трендом аналитики называют зависимость инноваций в области ИИ от эффективного управления данными. По оценкам авторов исследования, менее половины респондентов (44%) полностью уверены в качестве данных своей организации.
Еще один тренд заключается в том, что операционные данные раскроют потенциал генеративного ИИ в сфере корпоративных приложений. 71% опрошенных организаций планирует интегрировать инструменты генеративного ИИ в свои базы данных, отмечается в документе.
В заключении аналитики Google Cloud сообщают, что 2024 год станет годом быстрой модернизации платформ обработки данных, отмечая, что только в 1% организаций удовлетворены тем, как их текущие базы данных поддерживают применение ИИ.
👉🏻 Изучить исследование
В первую очередь в компании говорят о том, что генеративный ИИ ускорит доступ нетехнических специалистов к аналитической информации. Такого мнения придерживаются около 2/3 руководителей, ответственных за работу с данными. Всего аналитики в рамках глобального исследования опросили более 400 директоров и менеджеров по ИТ.
Кроме того, 80% респондентов признают, что разграничения между специальностями, связанными с работой с данными, начинают стираться, например между аналитиками (Data Analysts) и исследователями (Data Scientists).
Третьим трендом аналитики называют зависимость инноваций в области ИИ от эффективного управления данными. По оценкам авторов исследования, менее половины респондентов (44%) полностью уверены в качестве данных своей организации.
Еще один тренд заключается в том, что операционные данные раскроют потенциал генеративного ИИ в сфере корпоративных приложений. 71% опрошенных организаций планирует интегрировать инструменты генеративного ИИ в свои базы данных, отмечается в документе.
В заключении аналитики Google Cloud сообщают, что 2024 год станет годом быстрой модернизации платформ обработки данных, отмечая, что только в 1% организаций удовлетворены тем, как их текущие базы данных поддерживают применение ИИ.
👉🏻 Изучить исследование
Ключевые выводы аналитиков по теме ИИ теперь собраны в канале @ict_moscow_analytics
С недавнего времени мы расширили функциональность нашего Telegram-канала с автоматическими оповещениями о новых исследованиях. Теперь, помимо самих уведомлений, в канале доступны:
– развернутое превью с ключевыми выводами исследований, в том числе по теме ИИ. Найти их быстро можно по тегам #искусственный_интеллект и #генеративный_ИИ;
– мониторинг заметных цифр и показателей за день, в том числе о развитии технологии;
– анонсы регулярного дайджеста ИКТ-аналитики, одной из тем которого из выпуска в выпуск является искусственный интеллект.
Вот несколько последних материалов:
• FirstMark: 2024 Machine Learning, AI & Data Landscape
• Microsoft: 2024 Work Trend Index Annual Report
• SBS Consulting: Искусственный интеллект: тренды развития до 2030 года
• РОМИР: Искусственный интеллект: угроза или возможности
👉🏻 Подписаться
С недавнего времени мы расширили функциональность нашего Telegram-канала с автоматическими оповещениями о новых исследованиях. Теперь, помимо самих уведомлений, в канале доступны:
– развернутое превью с ключевыми выводами исследований, в том числе по теме ИИ. Найти их быстро можно по тегам #искусственный_интеллект и #генеративный_ИИ;
– мониторинг заметных цифр и показателей за день, в том числе о развитии технологии;
– анонсы регулярного дайджеста ИКТ-аналитики, одной из тем которого из выпуска в выпуск является искусственный интеллект.
Вот несколько последних материалов:
• FirstMark: 2024 Machine Learning, AI & Data Landscape
• Microsoft: 2024 Work Trend Index Annual Report
• SBS Consulting: Искусственный интеллект: тренды развития до 2030 года
• РОМИР: Искусственный интеллект: угроза или возможности
👉🏻 Подписаться
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Технологии искусственного интеллекта в здравоохранении в глобальной патентной экосистеме: 2000–2023 годы
Специалисты ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава РФ и РАНХиГС изучили патентный ландшафт ИИ в медицине, взяв за основу данные 95 профильных ведомств мира с 2000 года по 2023 год, которые отражены в базе данных Orbit Intelligence. Всего по состоянию на конец декабря аналитики обнаружили 44 496 патентных семейств.
Наибольший вклад в развитие ИИ в здравоохранении за этот период внесли Китай, США, Индия и Южная Корея. Среди ключевых направлений, встречающихся в патентных семействах, — использование алгоритмов машинного обучения для создания прогнозных и диагностических моделей и разработки в области LLM.
Эти же тренды, по данным исследования, прослеживаются и в России, где за указанный период опубликовано 265 патентных семейств. РФ, по информации экспертов, входит в топ-15 государств мира по патентной активности в направлении «Технологии языковых моделей в медицине». Из 107 патентных семейств, имеющих приоритетом Россию, лишь 15 вышли за ее пределы, получив патентную охрану в странах ЕС, США, Китае и других государствах.
Подробнее →
#медицина
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования» →
Специалисты ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава РФ и РАНХиГС изучили патентный ландшафт ИИ в медицине, взяв за основу данные 95 профильных ведомств мира с 2000 года по 2023 год, которые отражены в базе данных Orbit Intelligence. Всего по состоянию на конец декабря аналитики обнаружили 44 496 патентных семейств.
Наибольший вклад в развитие ИИ в здравоохранении за этот период внесли Китай, США, Индия и Южная Корея. Среди ключевых направлений, встречающихся в патентных семействах, — использование алгоритмов машинного обучения для создания прогнозных и диагностических моделей и разработки в области LLM.
Эти же тренды, по данным исследования, прослеживаются и в России, где за указанный период опубликовано 265 патентных семейств. РФ, по информации экспертов, входит в топ-15 государств мира по патентной активности в направлении «Технологии языковых моделей в медицине». Из 107 патентных семейств, имеющих приоритетом Россию, лишь 15 вышли за ее пределы, получив патентную охрану в странах ЕС, США, Китае и других государствах.
Подробнее →
#медицина
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Состояние искусственного интеллекта в 2024 году
Специалисты McKinsey провели ежегодный онлайн-опрос по теме искусственного интеллекта (ИИ), в котором приняли участие почти 1,4 тыс. респондентов из разных стран.
65% респондентов сообщили, что их организации регулярно используют генеративный ИИ, что почти вдвое больше, чем в предыдущем опросе McKinsey, проведенном за десять месяцев до этого исследования.
72% уже внедрили ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. При этом за последние шесть лет этот показатель оставался на отметке примерно в 50%.
Среднестатистическая организация, использующая генеративный ИИ, чаще всего применяет его в маркетинге и продажах, тут внедрение выросло более чем вдвое за 2023 год. И второе популярное направление — разработка продуктов и услуг.
Подробнее →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования» →
Специалисты McKinsey провели ежегодный онлайн-опрос по теме искусственного интеллекта (ИИ), в котором приняли участие почти 1,4 тыс. респондентов из разных стран.
65% респондентов сообщили, что их организации регулярно используют генеративный ИИ, что почти вдвое больше, чем в предыдущем опросе McKinsey, проведенном за десять месяцев до этого исследования.
72% уже внедрили ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. При этом за последние шесть лет этот показатель оставался на отметке примерно в 50%.
Среднестатистическая организация, использующая генеративный ИИ, чаще всего применяет его в маркетинге и продажах, тут внедрение выросло более чем вдвое за 2023 год. И второе популярное направление — разработка продуктов и услуг.
Подробнее →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Искусственный интеллект в инженерном ПО
Эксперты Центра стратегических разработок (ЦСР) в своем новом докладе определили отечественный контекст и ключевые тренды развития искусственного интеллекта (ИИ) в инженерном программном обеспечении (ПО).
Авторы выделили следующие тренды, которые будут определять развитие индустрии:
• стали заметны генеративный и инверсивный дизайн;
• фронтиром развития генеративного дизайна будет моделирование динамичных систем, способных менять свойства и состояния в различных сценариях;
• реализация инверсивного дизайна возможна с применением методов машинного (ML) и глубокого (DL) обучения, когда решения находятся путем перебора и фильтрации вариантов до получения необходимого результата;
• использование генеративных моделей ИИ и обработки естественного языка позволяет реализовать эволюционные стратегии инверсивного дизайна, включающие анализ и синтез научных публикаций искусственным интеллектом;
• еще один тренд — облегченные симуляции на основе ИИ и машинного обучения. Они могут быть использованы для имитации комплексных физических процессов, когда интересующий результат не может быть легко вычислен. В целях инженерного моделирования традиционно используются методы контролируемого машинного обучения. Строится модель, которая делает прогнозы на основе фактических данных в условиях неопределенности. Примером является суррогатное моделирование, при котором обученные статистические модели применяются для замены исходных компьютерных симуляций, что позволяет существенно сократить длительность симуляции;
• четвертый тренд — это экспансия ИИ в инженерное ПО на основе больших языковых моделей (LLM). Если в цифровой трансформации движущей силой рынка в области инженерного ПО были PLM-системы и цифровые двойники, то в период ИИ-трансформации на эту позицию претендуют LLM и суррогатные модели объектов и процессов;
• внедрение LLM может происходить по меньшей мере в таких аспектах, как профессиональные ассистенты на основе LLM, интеллектуальное планирование и LLM для проблемно-ориентированных сред;
• последним стал тренд на общий инженерный ИИ на основе мультиагентного взаимодействия.
Скачать доклад →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования» →
Эксперты Центра стратегических разработок (ЦСР) в своем новом докладе определили отечественный контекст и ключевые тренды развития искусственного интеллекта (ИИ) в инженерном программном обеспечении (ПО).
Авторы выделили следующие тренды, которые будут определять развитие индустрии:
• стали заметны генеративный и инверсивный дизайн;
• фронтиром развития генеративного дизайна будет моделирование динамичных систем, способных менять свойства и состояния в различных сценариях;
• реализация инверсивного дизайна возможна с применением методов машинного (ML) и глубокого (DL) обучения, когда решения находятся путем перебора и фильтрации вариантов до получения необходимого результата;
• использование генеративных моделей ИИ и обработки естественного языка позволяет реализовать эволюционные стратегии инверсивного дизайна, включающие анализ и синтез научных публикаций искусственным интеллектом;
• еще один тренд — облегченные симуляции на основе ИИ и машинного обучения. Они могут быть использованы для имитации комплексных физических процессов, когда интересующий результат не может быть легко вычислен. В целях инженерного моделирования традиционно используются методы контролируемого машинного обучения. Строится модель, которая делает прогнозы на основе фактических данных в условиях неопределенности. Примером является суррогатное моделирование, при котором обученные статистические модели применяются для замены исходных компьютерных симуляций, что позволяет существенно сократить длительность симуляции;
• четвертый тренд — это экспансия ИИ в инженерное ПО на основе больших языковых моделей (LLM). Если в цифровой трансформации движущей силой рынка в области инженерного ПО были PLM-системы и цифровые двойники, то в период ИИ-трансформации на эту позицию претендуют LLM и суррогатные модели объектов и процессов;
• внедрение LLM может происходить по меньшей мере в таких аспектах, как профессиональные ассистенты на основе LLM, интеллектуальное планирование и LLM для проблемно-ориентированных сред;
• последним стал тренд на общий инженерный ИИ на основе мультиагентного взаимодействия.
Скачать доклад →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Развитие технологий искусственного интеллекта в Москве — 2023
Департамент информационных технологий города Москвы изучил, как изменилось отношение жителей столицы к искусственному интеллекту (ИИ) с 2019 года.
Жители столичного региона, как показывают результаты, стали более осознанно относиться к технологии по сравнению с 2019 годом. Они видят больше преимуществ, чем недостатков в искусственном интеллекте и сходятся во мнении, что технология может ускорить выполнение рутинных задач или заменить человека при выполнении опасных для жизни работ. Основные опасения у них вызывает возможность использования ИИ против людей и нарушение частных границ.
• 69% респондентов заявили, что базово и хорошо знакомы с технологией (+11% п. п. к 2019 году). Число тех, кто очень хорошо знаком с ней, выросло на 4 п. п., до 14%. Также улучшилась осведомленность среди жителей в возрасте 35–46 лет и старше 65 лет. Уровень знания оказался выше среди тех, кто работает или учится.
• 33% из общей выборки применяли генеративный ИИ за последний год. Среди них самые активные — молодежь в возрасте от 18 до 35 лет (67%), 13% их них пользуются технологией ежедневно.
• 9 из 10 участников пользовались решениями с применением ИИ хотя бы раз за прошедший год.
Изучить все исследование → (11 стр.)
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети
🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования» →
Департамент информационных технологий города Москвы изучил, как изменилось отношение жителей столицы к искусственному интеллекту (ИИ) с 2019 года.
Жители столичного региона, как показывают результаты, стали более осознанно относиться к технологии по сравнению с 2019 годом. Они видят больше преимуществ, чем недостатков в искусственном интеллекте и сходятся во мнении, что технология может ускорить выполнение рутинных задач или заменить человека при выполнении опасных для жизни работ. Основные опасения у них вызывает возможность использования ИИ против людей и нарушение частных границ.
• 69% респондентов заявили, что базово и хорошо знакомы с технологией (+11% п. п. к 2019 году). Число тех, кто очень хорошо знаком с ней, выросло на 4 п. п., до 14%. Также улучшилась осведомленность среди жителей в возрасте 35–46 лет и старше 65 лет. Уровень знания оказался выше среди тех, кто работает или учится.
• 33% из общей выборки применяли генеративный ИИ за последний год. Среди них самые активные — молодежь в возрасте от 18 до 35 лет (67%), 13% их них пользуются технологией ежедневно.
• 9 из 10 участников пользовались решениями с применением ИИ хотя бы раз за прошедший год.
Изучить все исследование → (11 стр.)
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Патентный ландшафт в области генеративного ИИ
Всемирная организация интеллектуальной собственности представила отчет о глобальном патентном ландшафте генеративного искусственного интеллекта (ГИИ). Документ охватывает 54 тыс. изобретений, связанных с ГИИ, запатентованных с 2014 по 2023 год.
Некоторые заметные выводы из документа:
• в 2023 году было представлено более 25% всех патентов в мире в области ГИИ и опубликовано более 45% всех научных статей в этой сфере;
• больше всего заявок на изобретения подано в Китае (38,2 тыс.), США (6,3 тыс.), Республике Корея (4,2 тыс.), Японии (3,4 тыс.) и Индии (1,3 тыс.);
• по типам моделей наиболее распространенными являются генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GANs), вариационные автоэнкодеры (Variational Autoencoders, VAEs) и основанные на декодере большие языковые модели (Decoder-based Large Language Models, LLMs);
• большинство патентов в области ГИИ связано с работой с изображениями и видео (почти 18 тыс.), текстами (13,5 тыс.), речью и музыкой (около 13,5 тыс.).
Подробнее → (114 стр.)
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования», а поделиться своей можно, написав на [email protected] →
Всемирная организация интеллектуальной собственности представила отчет о глобальном патентном ландшафте генеративного искусственного интеллекта (ГИИ). Документ охватывает 54 тыс. изобретений, связанных с ГИИ, запатентованных с 2014 по 2023 год.
Некоторые заметные выводы из документа:
• в 2023 году было представлено более 25% всех патентов в мире в области ГИИ и опубликовано более 45% всех научных статей в этой сфере;
• больше всего заявок на изобретения подано в Китае (38,2 тыс.), США (6,3 тыс.), Республике Корея (4,2 тыс.), Японии (3,4 тыс.) и Индии (1,3 тыс.);
• по типам моделей наиболее распространенными являются генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GANs), вариационные автоэнкодеры (Variational Autoencoders, VAEs) и основанные на декодере большие языковые модели (Decoder-based Large Language Models, LLMs);
• большинство патентов в области ГИИ связано с работой с изображениями и видео (почти 18 тыс.), текстами (13,5 тыс.), речью и музыкой (около 13,5 тыс.).
Подробнее → (114 стр.)
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
В 2024 году общие инвестиции в генеративный ИИ вырастут на 30%, а ROI у компаний, вкладывающих значительные средства в данную технологию, в течение следующих трех лет будет втрое выше, чем у тех, кто не готов инвестировать много.
К таким выводам пришли аналитики BCG, оценив динамику инвестиций в генеративный ИИ (ГИИ) в своем новом исследовании IT Spending Pulse: As GenAI Investment Grows, Other IT Projects Get Squeezed.
Какие еще выводы сделали эксперты:
• общие ИТ-бюджеты увеличиваются, однако расходы остаются неравномерными, при этом основное внимание уделяется безопасности и цифровой трансформации;
• лидеры рынка планируют консолидировать вендоров практически всех продуктов, за исключением ГИИ;
• расходы на ГИИ вырастут примерно на 60% в течение следующих трех лет, к 2027 году они составят в среднем 7,6% от ИТ-бюджетов;
• основными препятствиями для широкого внедрения являются незрелость технологии ГИИ и риски, связанные с конфиденциальностью данных и правовыми аспектами.
Больше графиков → (ENG)
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети
🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования», а поделиться своей можно, написав на [email protected] →
К таким выводам пришли аналитики BCG, оценив динамику инвестиций в генеративный ИИ (ГИИ) в своем новом исследовании IT Spending Pulse: As GenAI Investment Grows, Other IT Projects Get Squeezed.
Какие еще выводы сделали эксперты:
• общие ИТ-бюджеты увеличиваются, однако расходы остаются неравномерными, при этом основное внимание уделяется безопасности и цифровой трансформации;
• лидеры рынка планируют консолидировать вендоров практически всех продуктов, за исключением ГИИ;
• расходы на ГИИ вырастут примерно на 60% в течение следующих трех лет, к 2027 году они составят в среднем 7,6% от ИТ-бюджетов;
• основными препятствиями для широкого внедрения являются незрелость технологии ГИИ и риски, связанные с конфиденциальностью данных и правовыми аспектами.
Больше графиков → (ENG)
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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 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