Штучний інтелект вже трансформує ІТ-індустрію у різних сферах: кібербезпеки, розробки програмного забезпечення, створюючи нові робочі місця та професії, а також змінює традиційні бізнес-моделі.
Розглянемо приклади того, як різні компанії використовують ШІ для отримання конкурентної переваги, і які прогнози на майбутнє ІТ.
Що таке штучний інтелект і чому він важливий для ІТ?
Штучний інтелект — це галузь комп'ютерних наук, яка створює системи, здатні виконувати завдання, подібні до людських, такі як розпізнавання мови та тексту, вивчення контенту та вирішення проблем.
ШІ використовує такі методи, як машинне навчання та глибоке навчання, щоб аналізувати величезні обсяги даних і розпізнавати в них закономірності. Штучний інтелект — це не просто модне слово. Він дійсно допомагає. Він дійсно покращує. Прямо тут і прямо зараз.
ШІ важливий для ІТ, оскільки він може допомогти ІТ-командам впоратися зі зростаючою складністю та вимогами сучасних ІТ-середовищ. Штучний інтелект також може допомогти ІТ-спеціалістам впроваджувати інновації та створювати цінність для клієнтів і бізнесу.
За даними IDC, до 2021 року глобальні витрати на системи штучного інтелекту сягнуть $57,6 млрд.
Як ШІ посилює кібербезпеку
Однією зі сфер, де ШІ може мати значний вплив на ІТ, є кібербезпека.
Кібербезпека — це практика захисту мереж, систем і даних від несанкціонованого доступу або атак. Кібербезпека має вирішальне значення для ІТ, оскільки вона забезпечує конфіденційність, цілісність і доступність інформації та послуг.
Однак кібербезпека стає все більш складним завданням, оскільки кіберзагрози стають все більш витонченими і частішими. За даними IBM, середня вартість витоку даних у 2020 році становила $3,86 млн. Крім того, відчувається нестача кваліфікованих фахівців з кібербезпеки, які можуть виявляти кібератаки та реагувати на них.
Саме тут може допомогти штучний інтелект.
ШІ може посилити кібербезпеку за рахунок:
- Виявлення аномалій і підозрілих дій в режимі реального часу за допомогою алгоритмів машинного навчання, які навчаються на основі історичних даних і поведінки користувачів.
- Автоматизації таких завдань, як аналіз загроз, реагування на інциденти та управління виправленнями за допомогою методів обробки природної мови та зображень, які можуть розуміти текст і зображення.
- Прогнозування майбутніх атак і вразливостей за допомогою моделей глибокого навчання, які можуть вчитися на складних даних і генерувати інсайти.
Наприклад, IBM Watson для кібербезпеки — це платформа штучного інтелекту, яка може аналізувати неструктуровані дані, такі як блоги, новини та пости в соціальних мережах, щоб забезпечити контекст та ідеї для аналітиків з кібербезпеки.
Іншим прикладом є компанія Darktrace, яка використовує машинне навчання для створення самонавчальних систем кіберзахисту, здатних самостійно виявляти кіберзагрози та реагувати на них.
Як ШІ покращує розробку програмного забезпечення
Ще одна сфера, де ШІ може мати значний вплив на ІТ, — це розробка програмного забезпечення.
Це складний і трудомісткий процес, який включає в себе багато викликів, таких як написання якісного коду без помилок, тестування коду на функціональність, продуктивність, безпеку та зручність використання, розгортання коду в різних середовищах і платформах та підтримка коду для оновлень і змін.
Саме тут може допомогти штучний інтелект.
ШІ може покращити розробку програмного забезпечення шляхом:
- Генерування коду з природної мови або графічних даних за допомогою методів обробки природної мови та обробки зображень, які можуть розуміти людську мову та візуальну інформацію. Наприклад, платформа Power Apps від Microsoft дозволяє користувачам створювати додатки без написання коду, використовуючи ШІ для перетворення вхідних даних у виконуваний код.
- Налагодження коду та пошук помилок за допомогою алгоритмів машинного навчання, які можуть вчитися на попередніх прикладах коду та виявляти аномалії.
- Оптимізація коду та підвищення продуктивності за допомогою моделей глибокого навчання, які можуть навчатися на складних даних і генерувати рекомендації. Наприклад, інструмент Cloud AutoML від Google використовує ШІ для оптимізації моделей машинного навчання для конкретних завдань і сфер, таких як розпізнавання зображень або обробка природної мови.
- Персоналізація коду та функцій на основі вподобань та відгуків користувачів за допомогою алгоритмів машинного навчання, які можуть навчатися на основі поведінки та даних користувачів. Наприклад, Microsoft Visual Studio IntelliCode — це інструмент штучного інтелекту, який може надавати інтелектуальні пропозиції щодо завершення коду, рефакторингу, форматування та тестування на основі найкращих практик, отриманих з тисяч проектів з відкритим кодом. Інший приклад —DeepCode, платформа, яка може аналізувати сховища коду та надавати пропозиції щодо покращення якості, безпеки та продуктивності коду на основі мільйонів змін коду.
Рекомендуємо публікацію по темі
ШІ в розробці апаратного забезпечення
Ще одна сфера, де штучний інтелект має значний вплив, — це розробка апаратного забезпечення.
ШІ може допомогти розробникам апаратного забезпечення різними способами.
- Апаратне проєктування: ШІ використовують для розробки апаратних компонентів та архітектур, оптимізовані для конкретних завдань і застосувань, наприклад, мікросхеми зі штучним інтелектом або квантові комп'ютери. Наприклад, інструмент Qiskit від IBM використовує ШІ для проєктування квантових схем, які можуть виконувати складні обчислення швидше, ніж класичні комп'ютери.
- Виробництво обладнання: ШІ може створювати більш надійні, довговічні та ефективні апаратні компоненти та пристрої, використовуючи такі технології, як 3D-друк або нанотехнології. Наприклад, інструмент DIB-R від Nvidia використовує ШІ для створення реалістичних 3D-моделей об'єктів з 2D-зображень, що дозволяє швидше створювати прототипи і тестувати апаратні продукти.
- Обслуговування обладнання: ШІ відстежує апаратні компоненти та пристрої на предмет несправностей, збоїв і деградації, надаючи своєчасні сповіщення та рішення для обслуговування і ремонту. Наприклад, інструмент ProSupport від Dell використовує ШІ для прогнозування проблем з обладнанням до того, як вони вплинуть на системи клієнтів, скорочуючи час простою і витрати.
ШІ в управлінні центрами обробки даних
ШІ вже допомагає операторам центрів обробки даних різними способами:
- Управління навантаженням: ШІ може керувати розподілом робочого навантаження і розподілом ресурсів між центрами обробки даних, забезпечуючи оптимальну продуктивність і ефективність. Наприклад, інструмент Scryer від Netflix використовує ШІ для прогнозування попиту на потоковий контент і відповідного коригування потужностей центрів обробки даних.
- Управління енергоспоживанням: ШІ керує енергоспоживанням і охолодженням дата-центрів, зменшуючи витрати на електроенергію та вплив на навколишнє середовище. Наприклад, інструмент DeepMind від Google використовує ШІ для оптимізації систем охолодження центрів обробки даних, заощаджуючи до 40% енергії.
- Управління безпекою: ШІ керує безпекою центрів обробки даних, виявляючи та запобігаючи кібератакам, витік даних і фізичні вторгнення. Наприклад, інструмент Azure Sentinel від Microsoft використовує ШІ для аналізу даних про безпеку та надання інформації про загрози та реагування на загрози.
Як ШІ створює нові робочі місця та навички
Багато хто побоюється, що штучний інтелект замінить людей в ІТ чи інших галузях. Однак це не обов'язково так. ШІ не лише автоматизує завдання, але й розширює людські здібності та відкриває нові можливості.
Згідно зі звітом Всесвітнього економічного форуму (ВЕФ), до 2022 року штучний інтелект створить 133 мільйони нових робочих місць, витіснивши 75 мільйонів існуючих. Це означає, що для працівників, які готові адаптуватися та опановувати нові навички, з'явиться більше можливостей, ніж викликів.
Поговоримо про деякі з нових ролей, які ШІ створить в ІТ.
Інженери з штучного інтелекту
Це фахівці, які проєктують, розробляють, тестують, розгортають і підтримують системи штучного інтелекту, використовуючи різні інструменти та фреймворки.
Аналітики ШІ
Це фахівці, які збирають, обробляють, аналізують, візуалізують та інтерпретують дані за допомогою різних методів і технік.
Етики ШІ
Фахівці, які забезпечують етичність, чесність, прозорість і підзвітність систем штучного інтелекту.
Тренери штучного інтелекту
Фахівці, які навчають машини виконувати завдання за допомогою різних методів, таких як контрольоване навчання, неконтрольоване навчання, навчання з підкріпленням та активне навчання.
Тлумачі ШІ
Це фахівці, які пояснюють, як працюють системи штучного інтелекту і чому вони приймають певні рішення, використовуючи різні методи, такі як важливість ознак, інтерпретованість моделі та контрфактичний аналіз.
Як ШІ змінює бізнес-моделі
Бізнес-моделі — це способи, за допомогою яких організації створюють, надають та отримують цінність для своїх клієнтів та зацікавлених сторін.
Бізнес-моделі мають вирішальне значення для ІТ, оскільки вони визначають, як ІТ генерує дохід і конкурує на ринку.
Однак бізнес-моделі також можуть змінюватися з розвитком технологій та зміною очікувань клієнтів. ШІ, будучи потужним бізнес-інструментом, може дозволити ІТ створити нові бізнес-моделі або трансформувати існуючі.
Ось деякі з способів, за допомогою яких ШІ змінює бізнес-моделі в ІТ:
- Створення нових ціннісних пропозицій: Це переваги або рішення, які ІТ-компанії пропонують своїм клієнтам, використовуючи можливості ШІ, такі як персоналізація,
рекомендації, прогнозування або генерація. Наприклад, Netflix використовує ШІ для надання персоналізованих рекомендацій та створення контенту для своїх підписників. - Створення нових ціннісних мереж: Це відносини або партнерства, які ІТ-компанії встановлюють з іншими організаціями або суб'єктами, використовуючи можливості ШІ, такі як співпраця, координація або комунікація. Наприклад, IBM Watson співпрацює з різними організаціями в різних галузях, таких як охорона здоров'я, освіта або фінанси, для надання когнітивних рішень.
- Динамічна зміна вартості продукту, прибутку та витрат: Це джерела або механізми генерування доходів або скорочення витрат, які ІТ використовує, застосовуючи можливості ШІ, такі як автоматизація, оптимізація або інновації. Так, Uber використовує ШІ для автоматизації підбору водіїв, оптимізації ціноутворення та впровадження нових послуг, таких як Uber Eats або Uber Freight.
Які прогнози щодо майбутнього ІТ?
Майбутнє ІТ буде визначатися досягненнями та виклики, пов'язані зі штучним інтелектом.
За даними Gartner, до 2025 року:
- 70% організацій змістять свій фокус з великих даних на малі до малих і широких даних. Вони будуть використовувати більш різноманітні та розподілені джерела даних для отримання інформації та прийняття рішень.
- 50% корпоративних додатків використовуватимуть розмовний ШІ. Для взаємодії з користувачами та надання послуг вони використовуватимуть інтерфейси природної мови, такі як чат-боти або голосові помічники.
- 40% організацій будуть використовувати пояснювальний ШІ. Вони використовуватимуть методи, які можуть зробити їхні системи ШІ більш прозорими та зрозумілими для людей.
Однак ШІ також створює певні ризики та виклики для ІТ.
По-перше, це етичні проблеми. Вже виникають моральні дилеми або конфлікти, такі як упередженість, дискримінація, конфіденційність, або підзвітність. Наприклад, компанія Amazon зіткнулася з критикою за використання системи штучного інтелекту, яка дискримінувала жінок-претенденток на роботу.
Крім того, існують регуляторні питання. Нам потрібні правові норми або стандарти, які регулюватимуть використання або розробку систем штучного інтелекту. Європейський Союз вже запропонував регламент щодо надійного штучного інтелекту, який встановлює вимоги до застосування ШІ у сферах з високим рівнем ризику.
Тому ІТ-спеціалістам та організаціям необхідно усвідомлювати можливості та виклики, пов'язані зі штучним інтелектом, і вже зараз готуватися до майбутнього.
Треба вже готувати спеціалістів зі знанням нових інструментів, пов'язаних зі штучним інтелектом, таких як наука про дані, машинне навчання, обробка природної мови та глибоке навчання.
Крім того, необхідно впроваджувати етичні та відповідальні практики використання та розробки систем ШІ, таких як дотримання принципів, рекомендацій та рамок для створення надійних систем.
Рекомендуємо курс по темі
Висновок
ШІ багато в чому змінює ІТ-сферу.
Він посилює кібербезпеку, покращує розробку програмного забезпечення, створює нові робочі місця та навички, а також змінює бізнес-моделі.
Він також створює певні ризики та виклики, такі як етичні проблеми, регуляторні питання та прогалини в навичках. А ІТ-спеціалісти та організації повинні усвідомлювати вплив ШІ та готуватися до майбутнього, опановуючи нові навички, дотримуючись етичних норм та впроваджуючи інновації.
ШІ — це не просто технологія. Це спосіб мислення. Це спосіб мислити і робити речі по-іншому. Це спосіб створювати цінність і змінювати світ на краще.