В среднем в сегменте строительства разработка ИИ-моделей занимает от 3 до 6 месяцев. И в 64% случаев приходится дорабатывать и дообучать решение
Центр искусственного интеллекта (ИИ) в строительстве на базе ГБУ «Мосстройинформ» опубликовал исследование целью, которого было выявление потребностей участников стройотрасли во внедрении решений с применением ИИ на основных этапах предпроектной подготовки, проектирования и строительства объектов капитального строительства.
Исследование построено на наблюдениях, которые получены после опроса 54 экспертов индустрии.
Вот некоторые выводы из документа:
• каждый пятый респондент использует решения с применением ИИ в своей работе. ChatGPT, Stable Diffusion и Midjourney — самые популярные инструменты;
• ИИ используется респондентами для: написания текстов, пояснительных записок и других текстов с целью минимизации рутинной работы сотрудников (использование GigaChat, ChatGPT, YaGPT);
• прогностических моделей для ускорения предпроектной аналитики; генерации колористических решений по проекту (Stable Diffusion); при разработке общественных интерьеров; классификации ЦИМ (Common Information Model, CIM — общая информационная модель) для расчета ведомости объемов работ («ИМПульс»);
• большинство респондентов ответили, что для того, чтобы внедрить решение с ИИ, приходилось нанимать в штат разработчиков и/или использовать имеющиеся ресурсы;
• к числу преимуществ от использования ИИ отнесли: вариативность формулировок в тексте, возможности вычисления потоков посетителей и транспорта,
генерацию уникальных объектов, оптимизацию сроков и количества выполняемых визуализаций, автоматизацию и оптимизацию процесса расчета объемов работ в строительных проектах, создание индивидуального облика архитектурных объектов;
• среди рисков и препятствий, которые отметили респонденты в работе с ИИ, — дороговизна, неквалифицированность кадров, недостаточность данных для обучения решения и юридической подосновы, неточность в работе и в финальном результате.
#строительство
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети
🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования», а поделиться своей можно, написав на [email protected] →
Центр искусственного интеллекта (ИИ) в строительстве на базе ГБУ «Мосстройинформ» опубликовал исследование целью, которого было выявление потребностей участников стройотрасли во внедрении решений с применением ИИ на основных этапах предпроектной подготовки, проектирования и строительства объектов капитального строительства.
Исследование построено на наблюдениях, которые получены после опроса 54 экспертов индустрии.
Вот некоторые выводы из документа:
• каждый пятый респондент использует решения с применением ИИ в своей работе. ChatGPT, Stable Diffusion и Midjourney — самые популярные инструменты;
• ИИ используется респондентами для: написания текстов, пояснительных записок и других текстов с целью минимизации рутинной работы сотрудников (использование GigaChat, ChatGPT, YaGPT);
• прогностических моделей для ускорения предпроектной аналитики; генерации колористических решений по проекту (Stable Diffusion); при разработке общественных интерьеров; классификации ЦИМ (Common Information Model, CIM — общая информационная модель) для расчета ведомости объемов работ («ИМПульс»);
• большинство респондентов ответили, что для того, чтобы внедрить решение с ИИ, приходилось нанимать в штат разработчиков и/или использовать имеющиеся ресурсы;
• к числу преимуществ от использования ИИ отнесли: вариативность формулировок в тексте, возможности вычисления потоков посетителей и транспорта,
генерацию уникальных объектов, оптимизацию сроков и количества выполняемых визуализаций, автоматизацию и оптимизацию процесса расчета объемов работ в строительных проектах, создание индивидуального облика архитектурных объектов;
• среди рисков и препятствий, которые отметили респонденты в работе с ИИ, — дороговизна, неквалифицированность кадров, недостаточность данных для обучения решения и юридической подосновы, неточность в работе и в финальном результате.
#строительство
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Все передовые технологии пока находятся на начальных этапах внедрения
Консалтинговая компания McКinsey представила прогноз 15 наиболее важных для компаний в 2024 году технологических тенденций.
Они были выявлены по итогам анализа следующих аспектов: интереса к технологиям (учитывалось количество новостей и запросов в интернете), инноваций (число научных публикаций и заявок на патенты), инвестиций (объем привлеченного капитала на частном и государственном рынках) и кадрового обеспечения (соотношение квалифицированных кадров и вакансий). Затем технологические тенденции были сгруппированы в пять более широких категорий: «Революция искусственного интеллекта» (ИИ), «Создание цифрового будущего», «Границы вычислений и связи», «Передовая инженерия» и «Устойчивый мир».
Помимо этого, в рамках исследования эксперты также опросили около 1 тыс. респондентов из 50 стран с целью выяснить, на каком из уровней внедрения (1) технические инновации и исследования; 2) эксперименты с технологией; 3) первоначальные пилотные проекты в бизнесе; 4) масштабирование на весь бизнес и полномасштабное внедрение) находится каждая из технологий в компаниях и корпорациях.
Некоторые выводы из документа:
• самой масштабируемой технологией оказался генеративный ИИ: 26% респондентов сообщили, что они наращивают его внедрение в компаниях. Аналогичные цифры и у более зрелых технологий — облачных и периферийных вычислений, однако они различаются в части применения в полномасштабном режиме. Их используют 10% и 22% компаний соответственно. Наименее поддаются масштабированию направления и технологии, связанные с будущим космоса (12%). Почти весь пул рассмотренных передовых технологий в основном находится на первых трех этапах внедрения;
• лидером проникновения в корпоративную среду стал генеративный ИИ — чуть более четверти (26%) респондентов сообщили, что они масштабируют его использование;
• генеративный ИИ лидирует и по росту числа вакансий — в 2023 году по сравнению с 2021 годом их количество выросло на 341%, по сравнению с 2022 годом — на 111%;
• рост числа вакансий зафиксирован на фоне значительных увольнений специалистов в технологическом секторе в целом, особенно среди крупных компаний: запрос на кадры в нем сократился в 2023 году на 26% по сравнению с 2022 годом при масштабной миграции специалистов из одних секторов в другие;
• помимо ИИ, замечен рост рабочих мест в категории «Электрификация и возобновляемые источники энергии» (+73% относительно 2021 года), что может отражать поддержку госсектором расходов на такую инфраструктуру.
Изучить документ → (100 стр.; ENG)
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети #периферийные_вычисления #квантовые_вычисления
🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования», а поделиться своей можно, написав на [email protected] →
Консалтинговая компания McКinsey представила прогноз 15 наиболее важных для компаний в 2024 году технологических тенденций.
Они были выявлены по итогам анализа следующих аспектов: интереса к технологиям (учитывалось количество новостей и запросов в интернете), инноваций (число научных публикаций и заявок на патенты), инвестиций (объем привлеченного капитала на частном и государственном рынках) и кадрового обеспечения (соотношение квалифицированных кадров и вакансий). Затем технологические тенденции были сгруппированы в пять более широких категорий: «Революция искусственного интеллекта» (ИИ), «Создание цифрового будущего», «Границы вычислений и связи», «Передовая инженерия» и «Устойчивый мир».
Помимо этого, в рамках исследования эксперты также опросили около 1 тыс. респондентов из 50 стран с целью выяснить, на каком из уровней внедрения (1) технические инновации и исследования; 2) эксперименты с технологией; 3) первоначальные пилотные проекты в бизнесе; 4) масштабирование на весь бизнес и полномасштабное внедрение) находится каждая из технологий в компаниях и корпорациях.
Некоторые выводы из документа:
• самой масштабируемой технологией оказался генеративный ИИ: 26% респондентов сообщили, что они наращивают его внедрение в компаниях. Аналогичные цифры и у более зрелых технологий — облачных и периферийных вычислений, однако они различаются в части применения в полномасштабном режиме. Их используют 10% и 22% компаний соответственно. Наименее поддаются масштабированию направления и технологии, связанные с будущим космоса (12%). Почти весь пул рассмотренных передовых технологий в основном находится на первых трех этапах внедрения;
• лидером проникновения в корпоративную среду стал генеративный ИИ — чуть более четверти (26%) респондентов сообщили, что они масштабируют его использование;
• генеративный ИИ лидирует и по росту числа вакансий — в 2023 году по сравнению с 2021 годом их количество выросло на 341%, по сравнению с 2022 годом — на 111%;
• рост числа вакансий зафиксирован на фоне значительных увольнений специалистов в технологическом секторе в целом, особенно среди крупных компаний: запрос на кадры в нем сократился в 2023 году на 26% по сравнению с 2022 годом при масштабной миграции специалистов из одних секторов в другие;
• помимо ИИ, замечен рост рабочих мест в категории «Электрификация и возобновляемые источники энергии» (+73% относительно 2021 года), что может отражать поддержку госсектором расходов на такую инфраструктуру.
Изучить документ → (100 стр.; ENG)
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети #периферийные_вычисления #квантовые_вычисления
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
Московский городской педагогический университет (МГПУ) представил результаты опроса о динамике отношения студентов к использованию искусственного интеллекта (ИИ) на разных этапах обучения, а также о наиболее востребованных функциях ИИ-сервисов среди студентов и преподавателей.
Некоторые выводы:
• генерация текстов является самой популярной функцией как среди студентов (91,6%), так и среди преподавателей (80,6%). За ней следуют поиск информации и ответов на фактологические вопросы (78,3% среди студентов и 71,8% среди преподавателей), генерация идей и решений для учебных задач (65,2% среди студентов и 54,8% среди преподавателей), перевод текстов на другие языки (43,8% среди студентов и 63,7% среди преподавателей) и создание изображений, видео и звука (44% среди студентов и 58,1% среди преподавателей);
• студенты и преподаватели признают несовершенство текущих ИИ-сервисов и необходимость их доработки (около 80% в обеих группах). Несмотря на растущую популярность отечественных разработок, таких как YandexGPT и GigaChat, зарубежный сервис ChatGPT остается наиболее востребованным среди студентов (53,3%) и преподавателей (48%). Хотя, по всей видимости, в ближайшее время ситуация будет меняться, поскольку ожидается массовое использование специально настроенных и дополнительно обученных систем генерации текстов.
К другим выводам →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети
🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования», а поделиться своей можно, написав на [email protected] →
Некоторые выводы:
• генерация текстов является самой популярной функцией как среди студентов (91,6%), так и среди преподавателей (80,6%). За ней следуют поиск информации и ответов на фактологические вопросы (78,3% среди студентов и 71,8% среди преподавателей), генерация идей и решений для учебных задач (65,2% среди студентов и 54,8% среди преподавателей), перевод текстов на другие языки (43,8% среди студентов и 63,7% среди преподавателей) и создание изображений, видео и звука (44% среди студентов и 58,1% среди преподавателей);
• студенты и преподаватели признают несовершенство текущих ИИ-сервисов и необходимость их доработки (около 80% в обеих группах). Несмотря на растущую популярность отечественных разработок, таких как YandexGPT и GigaChat, зарубежный сервис ChatGPT остается наиболее востребованным среди студентов (53,3%) и преподавателей (48%). Хотя, по всей видимости, в ближайшее время ситуация будет меняться, поскольку ожидается массовое использование специально настроенных и дополнительно обученных систем генерации текстов.
К другим выводам →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
Количество вакансий для специалистов со знаниями в ИИ увеличилось в три раза
Сервис SuperJob представил справку по итогам изучения 6 тыс. вакансий, размещенных на своей площадке и содержащих требования к наличию знаний, навыков и/или опыта работы с искусственным интеллектом.
• За последний год количество вакансий в России для специалистов, обладающих опытом работы с нейронными сетями и/или навыками машинного обучения, увеличилось в три раза.
• Чаще всего подобные специалисты требуются в ИТ-компаниях, а также сетевом ритейле и на маркетплейсах.
• Работодатели, которые уже внедрили или активно внедряют искусственный интеллект, при найме чаще отдают предпочтение выпускникам следующих вузов: МФТИ, МГУ им. М.В. Ломоносова, НИУ ВШЭ и Универсистет Иннополис.
• Чаще всего знания нейронных сетей работодатели ждут от разработчиков. В числе наиболее востребованных языков программирования — Python, Java, C++. На втором месте находятся аналитики, лидирующая позиция принадлежит Data Scientist. Далее следуют ML-инженеры. Кроме того, специалисты с опытом работы с ИИ востребованы в области дизайна, продаж и маркетинга.
• Специалистам, имеющим опыт работы с нейросетями, каждая третья вакансия предлагает дистанционный формат работы.
Карточка опроса →
#искусственный_интеллект #нейросети #кадры
Сервис SuperJob представил справку по итогам изучения 6 тыс. вакансий, размещенных на своей площадке и содержащих требования к наличию знаний, навыков и/или опыта работы с искусственным интеллектом.
• За последний год количество вакансий в России для специалистов, обладающих опытом работы с нейронными сетями и/или навыками машинного обучения, увеличилось в три раза.
• Чаще всего подобные специалисты требуются в ИТ-компаниях, а также сетевом ритейле и на маркетплейсах.
• Работодатели, которые уже внедрили или активно внедряют искусственный интеллект, при найме чаще отдают предпочтение выпускникам следующих вузов: МФТИ, МГУ им. М.В. Ломоносова, НИУ ВШЭ и Универсистет Иннополис.
• Чаще всего знания нейронных сетей работодатели ждут от разработчиков. В числе наиболее востребованных языков программирования — Python, Java, C++. На втором месте находятся аналитики, лидирующая позиция принадлежит Data Scientist. Далее следуют ML-инженеры. Кроме того, специалисты с опытом работы с ИИ востребованы в области дизайна, продаж и маркетинга.
• Специалистам, имеющим опыт работы с нейросетями, каждая третья вакансия предлагает дистанционный формат работы.
Карточка опроса →
#искусственный_интеллект #нейросети #кадры
22 нейросети запустили или обновили российские экосистемы за два года
ICT.Moscow проанализировал публичную активность пяти российских цифровых экосистем — «Яндекса», «Сбера», VK, МТС и Т-Банка («Т-Технологии») — в области искусственного интеллекта с января 2023 года по декабрь 2024 года.
Всего рассмотрено 236 публикаций, которые разделены на два условных уровня: 1) ресурсный, который объединяет публикации о крупных ИИ-моделях данных экосистем, о технологической инфраструктуре, а также об открытых разработках для рынка; 2) операционный, который иллюстрирует практику применения ИИ-разработок экосистемами в собственных продуктах, а также в сторонних — в рамках сотрудничеств. Операционный уровень показывает специфику продвижения и монетизации таких проектов.
🖍️Некоторые выводы:
• из 22 обнаруженных нейросетей половина (11 разработок) приходится на «Сбер». Вместе с «Яндексом» они являются единственными компаниями, имеющими собственные большие языковые модели, созданные с нуля;
• в части ИИ-сервисов, в основе которых лежит применение нейросетей, наибольшее разнообразие в информационном поле у компании МТС (17 публичных решений). В области ИИ-решений с открытым исходным кодом наиболее заметны «Сбер» и Т-Банк;
• публичная деятельность «Яндекса» наиболее сконцентрирована на категории нейросетей (22% от числа упоминаний разработок компании), МТС — на ИИ-сервисах, включая и собственные, и совместные проекты (78%), Т-Банк — на открытых продуктах для разработчиков (47%), VK — на инфраструктуре (25%);
• тесты и применения открытых ИИ-продуктов экосистемы сторонними организациями встречались только у решений «Сбера»;
• за последние два года только две экосистемы («Сбер» и «Т-Технологии») публиковали новости по теме ИИ-лабораторий, и все они были про открытие новых центров.
Изучить все выводы →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети #бенчмарк #open_source #экосистема
ICT.Moscow проанализировал публичную активность пяти российских цифровых экосистем — «Яндекса», «Сбера», VK, МТС и Т-Банка («Т-Технологии») — в области искусственного интеллекта с января 2023 года по декабрь 2024 года.
Всего рассмотрено 236 публикаций, которые разделены на два условных уровня: 1) ресурсный, который объединяет публикации о крупных ИИ-моделях данных экосистем, о технологической инфраструктуре, а также об открытых разработках для рынка; 2) операционный, который иллюстрирует практику применения ИИ-разработок экосистемами в собственных продуктах, а также в сторонних — в рамках сотрудничеств. Операционный уровень показывает специфику продвижения и монетизации таких проектов.
🖍️Некоторые выводы:
• из 22 обнаруженных нейросетей половина (11 разработок) приходится на «Сбер». Вместе с «Яндексом» они являются единственными компаниями, имеющими собственные большие языковые модели, созданные с нуля;
• в части ИИ-сервисов, в основе которых лежит применение нейросетей, наибольшее разнообразие в информационном поле у компании МТС (17 публичных решений). В области ИИ-решений с открытым исходным кодом наиболее заметны «Сбер» и Т-Банк;
• публичная деятельность «Яндекса» наиболее сконцентрирована на категории нейросетей (22% от числа упоминаний разработок компании), МТС — на ИИ-сервисах, включая и собственные, и совместные проекты (78%), Т-Банк — на открытых продуктах для разработчиков (47%), VK — на инфраструктуре (25%);
• тесты и применения открытых ИИ-продуктов экосистемы сторонними организациями встречались только у решений «Сбера»;
• за последние два года только две экосистемы («Сбер» и «Т-Технологии») публиковали новости по теме ИИ-лабораторий, и все они были про открытие новых центров.
Изучить все выводы →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети #бенчмарк #open_source #экосистема