92% представителей бизнеса видят реальную угрозу в спуфинге и дипфейках

MTS AI и Группа компаний Б1 изучили отношение бизнеса к угрозам спуфинга и дипфейков — кибератак с цифровой подменой личности и созданных с помощью искусственного интеллекта видеороликов или изображений. Для этого был проведен опрос 39 представителей бизнеса.

Ключевые выводы:

• 92% опрошенных считают, что спуфинг и дипфейки несут реальную угрозу для бизнеса. Среди них 38% полагают, что эта угроза может быть существенной;

• наиболее уязвимыми каналами для спуфинга респонденты считают мессенджеры (97%), электронную почту (55%) и социальные сети (45%);

• 21% респондентов указал, что сталкивался со случаями спуфинга и дипфейк-атаками, но ущерб был незначительным. При этом 33% опрошенных не стали комментировать этот вопрос;

• в абсолютной защите своей компании от угроз уверены лишь 3% респондентов;

• 67% участников исследования готовы инвестировать в решения для защиты от спуфинга и дипфейков. Но лишь 13% планируют бюджет на эти нужды уже сейчас.

Ознакомиться с исследованием →

#информационная_безопасность #кибербезопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ

45% компаний в отрасли логистики и транспорта планируют в перспективе 2–3 лет использовать ИИ, включая генеративный

Аналитики Strategy Partners представили обзор технологических трендов в сфере российской логистики, основанный на опросе 143 экспертов и исследовании открытых источников.

Ключевые выводы:

• ключевые технологические тренды в транспорте и логистике России связаны с развитием технологий (искусственный интеллект, автоматизация), распространением новых бизнес-моделей (платформизация), повышением прозрачности цепочек поставок и развитием ESG-повестки;

• приоритетными бизнес-процессами для цифровизации в российских компаниях считают: логистическое планирование (об этом заявили 54% респондентов); доставку грузов (33%); обслуживание клиентов (25%); ИТ-обеспечение (17%); финансы (16%);

• интенсивность изменений сильно зависит от отрасли компании. Например, в сфере воздушного транспорта доля компаний с полноценной стратегией цифровой трансформации (ЦТ) составляет 100%, в водном транспорте — 50%, а в железнодорожных перевозках — 42%. В большинстве компаний ЦТ началась недавно — 63% респондентов заявили, что их компании занимаются ей не более двух лет;

• наиболее приоритетными технологическими направлениями для транспорта и логистики в ближайшие 2-3 года участники опроса считают развитие электронного документооборота (его отметили 48% респондентов), ИИ без учета генеративного (29%), облачные сервисы (26%), цифровые платформы для грузоперевозок (23%) и большие данные (22%);

• 29% транспортно-логистических компаний планируют начать использовать искусственный интеллект (за исключением генеративных моделей) в ближайшие 2-3 года. 6% компаний уже внедряют генеративный ИИ, а 16% планируют сделать это в течение 2-3 лет;

• 76% компаний из числа опрошенных, осуществляющих цифровую трансформацию, тратят на нее до 5% оборота, при этом не ожидается значительного роста затрат на цифровизацию.

Посмотреть обзор → (35 стр.)

#транспорт #логистика #автоматизация #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ

На карте российских разработчиков ГенИИ самыми узкими сферами оказались сервисы для генерации кода, картинок и видео

Эксперты компании «Технократия» составили карту российских разработчиков решений на основе генеративного искусственного интеллекта, а также сопутствующих инструментов.

Все элементы на карте распределены по 13 категориям: большие языковые модели (LLM), ИИ-агенты, голосовые помощники, генераторы кода, генераторы изображений, генераторы видео, генераторы аудио, облачная инфраструктура для ИИ, кибербезопасность, бенчмарки и др. В некоторых категориях указаны компании, а в других — названия непосредственно решений.

Ключевые выводы:

• активнее всего на карте представлены компании из сфер автоматизации технической поддержки и разработки ИИ-агентов. Наиболее узкими сферами являются сервисы для генерации кода, изображений и видео;

• среди разработчиков больших языковых моделей составители карты выделяют «Яндекс» и «Сбер», которые представлены на рынке решениями YandexGPT и GigaChat. Отдельно отмечены решения Open Source Saiga LLM и «Вихрь LLM» (Vikhr), которые адаптировали под русский язык иностранные LLM;

• разработчиков ИИ-агентов авторы карты разделяют на поставщиков решений White Label на основе собственных продуктов (JustAI, «Битрикс CoPilot», Sistemma и др.) и разработчиков кастомных ИИ-агентов (R77AI, Napoleon IT, Naumen и др.);

• сервисы для генерации изображений, видео и кода также в основном представлены решениями от «Яндекса» и «Сбера», однако компанию им составил сервис для генерации кода от МТС (Kodify);

• в качестве поставщиков облачной инфраструктуры для ИИ были представлены компании, которые сдают в аренду вычислительные мощности с GPU. Среди таких компаний авторы выделили Selectel и «Рег.ру», которые могут поставлять видеокарты NVIDIA A100;

• эксперты также отмечают, что широко представлен рынок бенчмарков для русскоязычных LLM;

• компании из сферы кибербезопасности давно и активно используют ИИ в своих продуктах. Лидерами в этой сфере можно считать «Лабораторию Касперского» и Positive Technologies.

Рассмотреть карту →

#информационная_безопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #бенчмарк #NLP

Представлены 30 взаимосвязанных трендов в технологиях, бизнесе и FinTech

Ассоциация ФинТех сформулировала 30 ключевых трендов 2025 года. Они разделены на три группы: технологические тренды, бизнес- и FinTech-тренды.

В качестве источников для анализа послужил ряд зарубежных исследований (Gartner, Deloitte, IDC, Accenture, KPMG, PWC, Statista, McKinsey, EY и др.). Тренды были проранжированы на основе значения сводного индекса, взвешенного по упоминаемости тренда в источниках, итогам опроса участников российского рынка, а также результатам анализа с использованием ИИ-инструмента.

Технологические тренды:

• генеративный ИИ для всего (GenAI for Everything);

• агентский ИИ (Agentic AI);

• ИИ-аватары (AI Avatars);

• платформы для управления ИИ (AI Governance Platforms);

• интерфейсы «мозг-компьютер» (Brain-Computer Interfaces);

• квантово-устойчивая криптография (Post-Quantum Cryptography);

• системы защиты от дезинформации (Disinformation Security);

• ИИ в основе кибербезопасности (AI for Security);

• начало эры квантовых вычислений (Quantum Computing);

• гибридные вычисления (Hybrid Computing).

Технологические тренды разделены на три группы: «Синергия человека и машины» (1–5), «Борьба с новым поколением рисков и угроз» (6–8), «Новый виток развития вычислений» (9–10).

Посмотреть бизнес- и FinTech-тренды →

#финтех #информационная_безопасность #кибербезопасность #ЦФА #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #квантовые_технологии #квантовые_вычисления

ИИ-инструменты, данные и оркестровка составляют инфраструктурную основу для ИИ-агентов

Венчурная компания Madrona представила исследования о новых технологических решениях, которые окажутся полезными для компаний, использующих ИИ-агентов.

Ключевые выводы:

• если год назад разработчики создавали решения с использованием ИИ-агентов с нуля, к сегодняшнему дню сложилось несколько устоявшихся паттернов, которым следуют основатели компаний, расширяя применение уже работающих решений;

• к этим паттернам относятся новые поколения ИИ-помощников (Next-Gen Copilots), которые участвуют в решении сложных задач, корпоративные справочные службы с поддержкой ИИ для ИТ-команд (Teammate Agents), системы из нескольких агентов искусственного интеллекта (Agent Organizations) и ИИ-агенты как продукты для разработчиков (Agents as a Service);

• в связи с формированием подобных паттернов авторы исследования выделяют три ключевых слоя инфраструктуры — инструменты, данные и оркестровка;

• слой инструментов переживает наибольшие изменения. Агенты все чаще взаимодействуют напрямую с веб-страницами, а не с программными интерфейсами (API). Кроме того, возникает потребность в инструментах для аутентификации ИИ-агентов, действующих от имени пользователей, и контроле за их правами доступа к данным;

• что касается данных, то здесь авторы называют ключевой способность ИИ-агентов работать с базами данных и создавать их гораздо быстрее, чем люди;

• авторы исследования поясняют, что использование нескольких агентов требует оркестровки (то есть координации и управления агентов, работающих одновременно). Также полезными в этой связи окажутся технологии, помогающие сохранять информацию о текущем состоянии агентов (Persistence Engines).

Рассмотреть карту →

#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #ИИ_агент

32% россиян регулярно применяют ИИ в своей работе

Аналитический центр «АльфаСтрахование» представил результаты опроса о применении жителями России искусственного интеллекта. Опрос проводился «Лабораторией HR Инноваций» и платформой «Академия Здоровья», в нем приняли участие около 1,3 тыс. респондентов.

Ключевые выводы:

• 32% россиян регулярно прибегают к помощи ИИ в своей работе, преимущественно для анализа данных и создания текстов. При этом курсы работы с ИИ завершили 37% опрошенных, а 42% планируют пройти обучение в ближайшем будущем;

• генерация и редактирование текстов — одно из наиболее востребованных направлений применения ИИ. 48% респондентов создают с помощью него рабочие объявления, поздравительные письма и стандартные рассылки. 33% опрошенных используют ИИ для написания статей, составления отчетов и проверки правописания;

• 29% участников исследования доверяют ИИ анализ данных, отмечая значительное сокращение времени на такие задачи. Из них 17% начали долгосрочное планирование по итогам такого анализа;

• более 50% участников исследования делегировали ИИ от 40% до 60% задач, которые не требуют значительного контроля со стороны человека или эмоциональной оценки;

• качество работы с ИИ высоко оценили 48% россиян. Среди преимуществ выделяют ускорение рабочих процессов, освобождение времени для творческих задач и эксперименты с новыми форматами без значительных затрат.

Подробнее о сценариях применения →

#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ