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

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

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

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

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

«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

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