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

Язык вопроса в большей степени влияет на ответ LLM, чем происхождение модели

Лаборатория ИИ «Сколково» изучила, как культурные аспекты отражаются в ответах систем искусственного интеллекта. Были изучены следующие модели: GPT-3.5, GPT-4o, GPT 4o-mini, Claude 3.5 Sonnet, ChatGLM-turbo, Spark, Llama2-7B-Chat, Llama2-13B-Chat, Qwen-7B-Chat, Qwen-14B-Chat, Baichuan-13B-Chat, Baichuan2-7B-Chat, Baichuan2-13BChat, ChatGLM-6B, ChatGLM2-6B, ChatGLM3-6B, Moss-moon-003-sft, Alpaca-7B, YandexGPT, GigaChat.

Было проведено три эксперимента. Во-первых, исследователи проанализировали, существуют ли статистически значимые различия в ответах LLM на вопросы стандартизированного опросника, основанного на модели культурных измерений Хофстеде. Во-вторых, был применен метод измерения культурных различий между моделями, разработанный и основанный на тенденции LLM показывать лучшие результаты в контрастных контекстах, по отношению к отечественным языковым моделям — Yandex GPT и GigaChat. В-третьих, было изучено, различаются ли LLM по стратегиям убеждения собеседника.

Ключевые выводы:

• язык опросника, на который отвечает большая языковая модель, оказывает существенное влияние на ее ответы. Ответы разных моделей на вопрос, заданный на определенном языке, будут различаться меньше, чем ответы одной модели на вопрос, задаваемый на разных языках;

• при сравнении культурных индексов Хофстеде по адаптированной для LLM методике российские модели (GigaChat и YandexGPT) показали склонность к неприятию конкуренции и прощению ошибок, меньшую дистанцию к власти и более долгосрочную ориентацию, по сравнению с усредненными показателями американских и китайских моделей. Хотя это сочетание характеристик напоминает отчасти культурные паттерны скандинавских стран, по другим культурным измерениям Хофстеде существенных различий между российскими и зарубежными моделями обнаружено не было;

• сравнивая распределения ответов различных моделей, исследователи обнаружили, что только российские модели имеют характерное «двугорбое» распределение по индексам индивидуализма и избегания неопределенности. В некоторых ситуациях GigaChat и YandexGPT предпочитают реагировать как индивидуалисты, а в некоторых — как коллективисты, что коррелирует с результатами масштабного исследования населения России в 2015–2016 годах.

Ознакомиться со всеми выводами →

#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ

В 2024 году в США инвестиции в ИИ достигли $109,1 млрд, что почти в 12 раз больше китайского показателя

Стэнфордский центр Institute for Human-Centered AI представил восьмой ежегодный отчет, раскрывающий и анализирующий состояние искусственного интеллекта (ИИ) в 2024 году. Документ Artificial Intelligence Index Report 2025 состоит из восьми глав с подробными обзорами различных аспектов разработки и применения ИИ.

Ключевые выводы:

• продолжают улучшаться результаты ИИ, измеренные сложными бенчмарками. Помимо этого, ИИ добился значительных успехов в создании высококачественного видео, а в некоторых ситуациях модели превзошли людей в задачах программирования в условиях ограниченного времени;

• бизнес делает ставку на ИИ, делая рекордные инвестиции. В 2024 году частные инвестиции в ИИ в США выросли до $109,1 млрд, что почти в 12 раз больше, чем в Китае ($9,3 млрд), и в 24 раза больше, чем в Великобритании ($4,5 млрд). Генеративный ИИ продемонстрировал особенно сильную динамику, получив $33,9 млрд частных инвестиций во всем мире, что на 18,7% больше, чем в 2023 году. Использование ИИ в бизнесе также ускоряется: 78% организаций сообщили об использовании ИИ в 2024 году по сравнению с 55% годом ранее. Между тем все больше исследований подтверждают, что ИИ повышает производительность и, в большинстве случаев, помогает сократить разрыв в навыках сотрудников;

• США сохраняют лидерство в создании ведущих ИИ-моделей, но Китай сокращает разрыв в производительности. В 2024 году американские организации выпустили 40 заметных моделей по сравнению с 15 в Китае и 3 в Европе. При этом китайские модели быстро сократили разрыв в качестве: различия в производительности по основным показателям сократились с двузначных цифр в 2023 году до почти паритета в 2024 году. Китай продолжает лидировать по публикациям и патентам в области ИИ. Разработка моделей становится все более глобальной, с заметными запусками на Ближнем Востоке, в Латинской Америке и Юго-Восточной Азии;

• ИИ становится более эффективным, дешевым и доступным. Благодаря все более эффективным малым моделям стоимость инференса для системы, работающей на уровне GPT-3.5, снизилась более чем в 280 раз в период с ноября 2022 года по октябрь 2024 года. На уровне оборудования затраты снижались на 30% в год, в то время как энергоэффективность повышалась на 40% каждый год. Открытые модели сокращают разрыв с закрытыми моделями: разница в их производительности по некоторым бенчмаркам снизилась с 8% до всего лишь 1,7% за один год. В совокупности эти тенденции быстро снижают барьеры для продвинутого ИИ;

• драйвером в ИИ остается бизнес. Почти 90% заметных моделей ИИ в 2024 году были созданы рыночными компаниями по сравнению с 60% в 2023 году. При этом академическая среда остается основным источником высокоцитируемых исследований. Масштаб модели продолжает быстро расти: вычислительные мощности для обучения удваиваются каждые 5 месяцев, наборы данных — каждые 8, а энергопотребление — ежегодно. Тем не менее разрывы в производительности сокращаются: разница в баллах по шкале рейтинга Elo между моделями, занимающими первое и десятое места, сократилась с 11,9% до 5,4% за год, а две верхние позиции разделяют всего 0,7%.

Изучить документ → (ENG, 456 стр.)

#инвестиции #беспилотный_транспорт #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ

56% программистов применяют корпоративные ИИ-решения при разработке ПО

MTS AI представила результаты опроса 556 программистов из России и стран СНГ об использовании искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения.

Ключевые выводы:

• 56% респондентов сообщили, что в их компаниях используется корпоративный ИИ-инструмент для написания кода и других задач при разработке, 42% — что такого инструмента нет;

• 40% опрошенных заявили об ограничениях, установленных компаниями на применение сторонних ИИ-решений для разработки, 9% рассказали о запрете на подобные сервисы. 25% участников исследования отметили, что в их организациях нет четкой политики по применению ИИ в создании ПО;

• 69% респондентов самостоятельно пробовали ИИ-инструменты для написания кода. 47% продолжают ими пользоваться, 38% делают это периодически, а 9% применяют постоянно;

• 41% тех, кто применяет искусственный интеллект для разработки ПО, делает это раз в неделю, 30% — несколько раз в неделю, 25% — ежедневно. При этом 76% используют ChatGPT, 18% — плагин CodeGPT для Visual Studio Code, 16% — GitHub Copilot;

• 58% респондентов полагают, что в будущем код будут писать ИИ-модели. 36% уверены, что обязанности разработчиков не поменяются, но искусственный интеллект ускорит работу над ПО.

Смотреть результаты опроса →

#ПО #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ

41% ИТ-специалистов Москвы используют в работе ИИ

Аналитики ДИТ Москвы изучили, какие инструменты московские ИТ-специалисты используют в работе и как воспринимают свои карьерные и профессиональные перспективы. Для этого в онлайн-формате в октябре 2024 года был проведен опрос.

Ключевые выводы:

• 57% специалистов работали до ИТ по другой профессии, что говорит о текучести кадров между отраслями;

• 41% ИТ-специалистов используют ИИ-инструменты в работе, еще 43% планируют начать это делать. При этом чаще технологию применяют начинающие и специалисты среднего уровня — 45%;

• чаще всего ИТ-специалисты применяют генеративный ИИ (72%), за которым следуют синтез и распознавание речи (62%), системы поддержки принятия решений (61%), обработка естественного языка (56%), компьютерное зрение (39%);

• большая часть опрошенных настроена позитивно относительно влияния ИИ на их работу в обозримом будущем.

Смотреть все выводы →

#кадры #smartcitymoscow #умный_город #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #компьютерное_зрение #NLP #распознавание_речи

В Москве количество вакансий для специалистов в сфере ИТ и телекома выросло на 12%

Аналитики ДИТ Москвы опубликовали обзор московского рынка специалистов в сфере ИТ и телекома за 2024 год. Для подготовки документа были использованы собственные оценки департамента, а также открытые данные сервисов поиска работы (HeadHunter, SuperJob, «Работа.ру» и др.).

Некоторые выводы:

• в Москве сохраняется высокий спрос на ИТ-кадры. Количество вакансий для всех специалистов в сфере ИТ и телекома выросло на 12% по сравнению с 2023 годом (с 33 тыс. до 37 тыс.), число предложений для программистов увеличилось на 3% (с 9 тыс. до 9,3 тыс.);

• с конца 2022 года остается стабильным спрос на таких опытных и молодых специалистов, как аналитики, руководители проектов. При этом среди программистов уже три года падает потребность в молодых специалистах и растет спрос на специалистов с опытом от трех и более лет;

• программисты 1С и Java входят в топ-3 самых востребованных более шести лет подряд;

• 10% вакансий в сфере разработки и программирования связаны с ИИ, на долю генеративного ИИ приходится 1% предложений.

Изучить другие тезисы →

#умный_город #smartcitymoscow #кадры #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ

70% российских компаний применяют ИИ в своей работе

Аналитики VK Predict и консалтинговое агентство Prognosis представили результаты опроса о состоянии рынка генеративного ИИ в России. Для этого было опрошено 200 представителей среднего и крупного бизнеса из разных отраслей — ритейла, финансов, девелопмента и FMCG.

Некоторые выводы:

• 70% участников опроса применяют генеративный ИИ в своей работе. Аналитики отмечают, что процент компаний, которые уже используют генеративный ИИ, определялся при формировании выборки исследования;

• около 14% компаний, которые применяют ИИ, используют решения, разработанные в их компании. 44% отдают предпочтение сторонним продуктам, а 42% сочетают собственные и рыночные разработки;

• больше половины компаний отметили, что ИИ-решения используют их данные — к ним относится коммерческая информация, например, транзакции клиентов, история продаж, сделок и расходов;

• чаще всего генеративный ИИ применяется для клиентской поддержки, генерации контента, продуктового маркетинга и для работы с внутренними клиентскими базами знаний. Наименее востребован генеративный ИИ для решения HR-задач;

• нехватка штатных профильных кадров является ключевым барьером внедрения ИИ. Ее испытывают 40% респондентов. Другая причина — недоверие клиентов к технологии искусственного интеллекта — 27%.

Изучить все выводы →

#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #ритейл #маркетинг #HR_Tech

Более 60% инновационных проектов FinTech-компаний сфокусировано вокруг ИИ

Ассоциация ФинТех и группа «Неман» опубликовали обзор развития инноваций в сфере FinTech. В периметр исследования вошли более 20 финансовых и технологических компаний, которые выстраивают собственные модели управления инновациями и разрабатывают ИТ-решения.

Ключевые выводы:

• для 91% компаний актуально проведение исследования по оценке их инновационной зрелости, что говорит о значительном внимании к вопросам мониторинга и внедрения инноваций. Поддержка объемов и маржинальности текущего бизнеса и импортозамещение — ключевые цели их инвестиций в развитие инноваций;

• 61% проектов по инновациям сфокусированы на развитии технологий искусственного интеллекта, в том числе генеративного ИИ. Также среди наиболее перспективных технологий — инструменты кибербезопасности и открытые программные интерфейсы (API);

• для лидеров рынка средний бюджет на реализацию инновационного проекта может превышать 100 млн руб. У других участников средний размер бюджета на эти цели составляет около 20 млн руб.;

• более 80% компаний считают, что залогом эффективной работы с инновациями являются развитая ИТ-инфраструктура, доступ к данным и изменение корпоративной культуры компании в целом.

Ознакомиться со всеми тезисами →

#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #финтех #инновации

Необходимые для развития ИИ дата-центры увеличат энергопотребление в четыре раза к 2030 году

International Energy Agency представило доклад о связи искусственного интеллекта с энергетической отраслью. Документ основан на данных агентства, мнениях представителей госструктур и международных организаций, а также экспертов самой отрасли и сферы технологий.

Ключевые выводы:

• к 2030 году дата-центры во всем мире будут потреблять около 945 ТВт/ч в год — это почти вдвое больше, чем сейчас. Главным драйвером этого роста станет ИИ;

• именно дата-центры, специально настроенные под ИИ (например, для работы больших языковых моделей или генеративного ИИ), увеличат свое энергопотребление более чем в четыре раза к 2030 году. В развитых экономиках около 20% роста потребления электроэнергии до 2030 года будет связано с дата-центрами;

• количество кибератак на энергетические компании утроилось за последние четыре года, и ИИ делает эти атаки более сложными. Однако искусственный интеллект также становится важным инструментом для защиты от этих угроз;

• увеличение спроса на ИИ требует все больше критически важных природных ресурсов (например, редкоземельных металлов), используемых в оборудовании дата-центров, — это создает новые вызовы для энергетической безопасности;

• ИИ активно используется в исследованиях и способен ускорить разработку новых технологий — от батарей до солнечных панелей. Это может привести к более устойчивой и эффективной энергетике в будущем.

Открыть документ → (ENG, 304 стр.)

#ЦОД #экология #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ

Российский рынок ИИ в медицине может вырасти до 78 млрд руб. к 2030 году

Аналитики «Яков и Партнёры» и «Медси» опубликовали обзор развития искусственного интеллекта в здравоохранении. Его цель — определить продукты с ИИ, имеющие наибольший потенциал внедрения в медицинских организациях РФ. Для этого специалисты изучили открытые данные, провели опрос 1 тыс. пациентов, интервью с врачами 50 специальностей и проанализировали более 800 стартапов в области здравоохранения в мире.

Некоторые выводы:

• российский рынок ИИ в медицине может вырасти более чем в шесть раз и достигнуть 78 млрд руб. к 2030 году, составив 1% от мирового. В 2024 году показатель находился на уровне 12 млрд руб.;

• большинство существующих проектов сосредоточены на применении традиционных ИИ-инструментов, таких как анализ медицинских изображений и системы поддержки принятия врачебных решений;

• наибольший потенциал внедрения в российских медицинских учреждениях у следующих групп продуктов: цифровые ассистенты, клиническая сводка, помощник врача, экспертный контроль. Их объем к 2030 году может составить 65 млрд руб.;

• эксперты говорят о 80 сценариях применения генеративного ИИ в медицине.

Изучить сценарии →

#медицина #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #ИИ_агент

К 2029 году более 50% взаимодействий с корпоративными приложениями будет происходить через LLM

Компания Gartner опубликовала прогноз для 12 новых технологических направлений, которые будут определять развитие бизнес-систем в ближайшие годы. В документе отмечается, что эти технологии уже начинают менять рынок и в течение пяти лет станут стандартом для большинства компаний.

Ключевые выводы:

• ГенИИ меняет пользовательский опыт в бизнес-приложениях. Он позволяет взаимодействовать с корпоративными системами с помощью текста, изображений и голоса, вытесняя привычные формы и кнопки. Это приведет к переосмыслению интерфейсов в традиционных бизнес-приложениях;

• к 2029 году более 50% взаимодействий с корпоративными приложениями будет происходить через большие языковые модели, минуя привычные пользовательские интерфейсы. Сейчас таких взаимодействий менее 5%;

• отдельно в документе подчеркивается роль Earth Intelligence — анализа спутниковых и наземных данных с помощью ИИ для мониторинга объектов и процессов на поверхности Земли. К 2028 году 80% ключевых объектов на Земле будет отслеживаться активными спутниками — это позволит бизнесу быстрее принимать решения на основе данных;

• в ближайшем будущем может ускориться рост специализированных языковых моделей, обученных на конкретных областях знаний (медицина, финансы и другие). Это приведет к появлению более умных и точных инструментов для бизнеса.

Смотреть другие прогнозы → (ENG)

#инфраструктура #информационная_безопасность #кибербезопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #облачные_технологии