На ICT.Moscow опубликовано исследование Databricks
Состояние данных и искусственного интеллекта в 2023 году
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #большие_данные #машинное_обучение #NLP #open_source #Databricks
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Состояние данных и искусственного интеллекта в 2023 году
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #большие_данные #машинное_обучение #NLP #open_source #Databricks
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование Б1
ИИ в современном мире — потенциал, применение и риски
#генеративный_ИИ #искусственный_интеллект #open_source #Б1
Подписаться на канал ICT.Moscow →
ИИ в современном мире — потенциал, применение и риски
#генеративный_ИИ #искусственный_интеллект #open_source #Б1
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование Ассоциация ФинТех
Финтех-радар. Выпуск 4
#open_source #разработка #информационная_безопасность #Ассоциация_ФинТех
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Финтех-радар. Выпуск 4
#open_source #разработка #информационная_безопасность #Ассоциация_ФинТех
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование Центр стратегических разработок
Рынок систем управления и обработки данных в России
#open_source #облачные_технологии #хранение_данных #базы_данных #ПО #импортозамещение #Центр_стратегических_разработок
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Рынок систем управления и обработки данных в России
#open_source #облачные_технологии #хранение_данных #базы_данных #ПО #импортозамещение #Центр_стратегических_разработок
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование Forrester
Прогнозы на 2024 год
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #open_source #цифровая_трансформация #микроэлектроника #разработка #Forrester
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Прогнозы на 2024 год
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #open_source #цифровая_трансформация #микроэлектроника #разработка #Forrester
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование VK
Состояние Kubernetes
#облачные_технологии #open_source #разработка #PaaS #VK
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Состояние Kubernetes
#облачные_технологии #open_source #разработка #PaaS #VK
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование TAdviser
Рейтинг российских платформ для интеграции данных и приложений
#интернет_вещей #open_source #ПО #импортозамещение #TAdviser
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Рейтинг российских платформ для интеграции данных и приложений
#интернет_вещей #open_source #ПО #импортозамещение #TAdviser
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование ИИМР
Коммерческий Open Source в России: темпы внедрения и перспективы 2023 — 2025
#open_source #ПО #импортозамещение #информационная_безопасность #ИИМР
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Коммерческий Open Source в России: темпы внедрения и перспективы 2023 — 2025
#open_source #ПО #импортозамещение #информационная_безопасность #ИИМР
Подписаться на канал ICT.Moscow →
На ICT.Moscow опубликовано исследование J'son & Partners Consulting
Российский рынок офисного ПО: итоги 2023 года и прогноз до 2030 года
Компания J’son & Partners Consulting подготовила результаты регулярного исследования российского рынка офисного программного обеспечения за 2023 год. Подробнее
#open_source #ПО #импортозамещение
🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования» →
Российский рынок офисного ПО: итоги 2023 года и прогноз до 2030 года
Компания J’son & Partners Consulting подготовила результаты регулярного исследования российского рынка офисного программного обеспечения за 2023 год. Подробнее
#open_source #ПО #импортозамещение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
37% компаний находятся в процессе замещения западных решений, большинство сталкивалось с проблемами
«К2Тех» и «Технологии Доверия» изучили состояние и тренды российского ИТ-рынка. Для этого были опрошены 115 ИТ-директоров и руководителей ИТ-инфраструктуры крупных компаний из разных отраслей с выручкой более 2 млрд руб., а также 7 руководителей российских компаний-производителей. Глубинные интервью проводились в период с июля по август 2024 года.
Ключевые выводы:
• госсектор закономерно оказался самой замещенной отраслью (43% инфраструктуры опрошенных компаний — на российских решениях), при этом компании отстают от плана;
• замещением вендоров ИТ-инфраструктуры помимо госсектора активно занимаются компании из отраслей промышленность и ТЭК, финансового сектора и ритейла (текущая доля российских вендоров в их инфраструктуре составила 31%, 27% и 21% соответственно);
• наименее замещены транспортная отрасль (16%) и строительство (14%);
• 37% компаний находятся в процессе замещения западных решений. Из них 25% — на этапе внедрения. 22% респондентов не планируют замещать ИТ-инфраструктуру или собираются заменить только некоторые софтовые решения;
• 77% респондентов сталкивались с проблемами при использовании решений, замещающих западные;
• 41% ИТ-руководителей верит, что к 2030 году искусственный интеллект будет управлять инфраструктурой в компаниях.
Изучить исследование →
#импортозамещение #инфраструктура #ПО
#искусственный_интеллект #open_source
«К2Тех» и «Технологии Доверия» изучили состояние и тренды российского ИТ-рынка. Для этого были опрошены 115 ИТ-директоров и руководителей ИТ-инфраструктуры крупных компаний из разных отраслей с выручкой более 2 млрд руб., а также 7 руководителей российских компаний-производителей. Глубинные интервью проводились в период с июля по август 2024 года.
Ключевые выводы:
• госсектор закономерно оказался самой замещенной отраслью (43% инфраструктуры опрошенных компаний — на российских решениях), при этом компании отстают от плана;
• замещением вендоров ИТ-инфраструктуры помимо госсектора активно занимаются компании из отраслей промышленность и ТЭК, финансового сектора и ритейла (текущая доля российских вендоров в их инфраструктуре составила 31%, 27% и 21% соответственно);
• наименее замещены транспортная отрасль (16%) и строительство (14%);
• 37% компаний находятся в процессе замещения западных решений. Из них 25% — на этапе внедрения. 22% респондентов не планируют замещать ИТ-инфраструктуру или собираются заменить только некоторые софтовые решения;
• 77% респондентов сталкивались с проблемами при использовании решений, замещающих западные;
• 41% ИТ-руководителей верит, что к 2030 году искусственный интеллект будет управлять инфраструктурой в компаниях.
Изучить исследование →
#импортозамещение #инфраструктура #ПО
#искусственный_интеллект #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
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