Как искусственный интеллект меняет IT-сферу

Искусственный интеллект уже трансформирует IT-индустрию в различных областях: кибербезопасности, разработки программного обеспечения, управления центрами обработки данных, создавая новые рабочие места и профессии, разрушая традиционные бизнес-модели.

Рассмотрим примеры того, как разные компании используют ИИ для получения конкурентного преимущества и какие прогнозы на будущее IT.

Что такое искусственный интеллект и почему он важен для IT?

Искусственный интеллект — это отрасль компьютерных наук, которая создает системы, способные выполнять задачи, подобные человеческим, такие как распознавание языка и текста, изучение контента и решение проблем.

ИИ использует такие методы, как машинное обучение и глубокое обучение, чтобы анализировать огромные объемы данных и распознавать в них закономерности. Искусственный интеллект — это не просто модное слово. Он действительно помогает. Он действительно улучшает. Прямо здесь и прямо сейчас.

ИИ важен для IT, поскольку он может помочь IT-командам справиться с растущей сложностью и требованиями современных IT-сред. Искусственный интеллект может помочь IT-специалистам внедрять инновации и создавать ценность для клиентов и бизнеса.

По данным IDC, к 2021 году глобальные затраты на системы искусственного интеллекта составят $57,6 млрд.

Как ИИ усиливает кибербезопасность

Одной из сфер, где ИИ может оказать значительное влияние на IT, является кибербезопасность.

Кибербезопасность — это практика защиты сетей, систем и данных от несанкционированного доступа или атак. Кибербезопасность имеет решающее значение для IT, поскольку она обеспечивает конфиденциальность, целостность и доступность информации и услуг.

Однако кибербезопасность становится все более сложной задачей, поскольку киберугрозы становятся все более изощренными и более частыми. По данным IBM, средняя стоимость утечки данных в 2020 году составляла $3,86 млн. Кроме того, ощущается нехватка квалифицированных специалистов по кибербезопасности, которые могут выявлять кибератаки и реагировать на них.

Именно здесь может помочь искусственный интеллект.

ИИ может усилить кибербезопасность за счет:

• Обнаружения аномалий и подозрительных действий в режиме реального времени с помощью алгоритмов машинного обучения, которые обучаются на основе исторических данных и поведения пользователей.
• Автоматизации таких задач, как анализ угроз, реагирование на инциденты и управление исправлениями с помощью методов обработки естественного языка и изображений, которые могут понимать текст и изображения.
• Прогнозирование будущих атак и уязвимостей с помощью моделей глубокого обучения, которые могут учиться на сложных данных и генерировать инсайты.

Например, IBM Watson для кибербезопасности — это платформа искусственного интеллекта, которая может анализировать неструктурированные данные, такие как блоги, новости и посты в социальных сетях, чтобы обеспечить контекст и идеи для аналитиков по кибербезопасности.

Другим примером является компания Darktrace, которая использует машинное обучение для создания самообучающихся систем киберзащиты, способных самостоятельно выявлять киберугрозы и реагировать на них.

Как ИИ улучшает разработку программного обеспечения

Еще одна сфера, где ИИ может оказать значительное влияние на IT, — это разработка программного обеспечения.

Это сложный и трудоемкий процесс, который включает в себя много вызовов, таких как написание качественного кода без ошибок, тестирование кода на функциональность, производительность, безопасность и удобство использования, развертывание кода в различных средах и платформах и поддержка кода для обновлений и изменений.

Именно здесь может помочь искусственный интеллект.

ИИ может улучшить разработку программного обеспечения путем:

• Генерирования кода из естественного языка или графических данных с помощью методов обработки естественного языка и обработки изображений, которые могут понимать человеческую речь и визуальную информацию. Например, платформа Power Apps от Microsoft позволяет пользователям создавать приложения без написания кода, используя ИИ для преобразования входных данных в исполняемый код.
• Отладки кода и поиска ошибок с помощью алгоритмов машинного обучения, которые могут учиться на предыдущих примерах кода и выявлять аномалии.
• Оптимизации кода и повышения производительности с помощью моделей глубокого обучения, которые могут учиться на сложных данных и генерировать рекомендации. Например, инструмент Cloud AutoML от Google использует ИИ для оптимизации моделей машинного обучения для конкретных задач и сфер, таких как распознавание изображений или обработка естественного языка.
• Персонализации кода и функций на основе предпочтений и отзывов пользователей с помощью алгоритмов машинного обучения, которые могут обучаться на основе поведения и данных пользователей. Например, Microsoft Visual Studio IntelliCode — это инструмент искусственного интеллекта, который может предоставлять интеллектуальные предложения по завершению кода, рефакторингу, форматированию и тестированию на основе лучших практик, полученных из тысяч проектов с открытым кодом. Другой пример — DeepCode, платформа, которая может анализировать репозитории кода и предоставлять предложения по улучшению качества, безопасности и производительности кода на основе миллионов изменений кода.

ИИ в разработке аппаратного обеспечения

Еще одна сфера, где искусственный интеллект оказывает значительное влияние, — это разработка аппаратного обеспечения.

ИИ помогает разработчикам аппаратного обеспечения разными способами.

• Аппаратное проектирование: ИИ используют для разработки аппаратных компонентов и архитектур, оптимизированных для конкретных задач и применений, например, микросхемы с искусственным интеллектом или квантовые компьютеры. К примеру, инструмент Qiskit от IBM использует ИИ для проектирования квантовых схем, которые могут выполнять сложные вычисления быстрее, чем классические компьютеры.
• Производство оборудования: ИИ может создавать более надежные, долговечные и эффективные аппаратные компоненты и устройства, используя такие технологии как 3D-печать или нанотехнологии. К примеру, инструмент DIB-R от Nvidia использует ИИ для создания реалистичных 3D-моделей объектов из 2D-изображений, что позволяет быстрее создавать прототипы и тестировать аппаратные продукты.
• Обслуживание оборудования: ИИ отслеживает аппаратные компоненты и устройства на предмет неисправностей, сбоев и деградации, предоставляя своевременные уведомления и решения по обслуживанию и ремонту. К примеру, инструмент ProSupport от Dell использует ИИ для прогнозирования проблем с оборудованием до того, как они повлияют на системы клиентов, сокращая время простоя и затраты.

ИИ в управлении центрами обработки данных

ИИ уже помогает операторам центров обработки данных разными способами:

• Управление нагрузкой: ИИ может управлять распределением рабочей нагрузки и распределением ресурсов между центрами обработки данных, обеспечивая оптимальную производительность и эффективность. Например, инструмент Scryer от Netflix использует ИИ для прогнозирования спроса на поточный контент и соответствующей корректировки мощностей центров обработки данных.
• Управление энергопотреблением: ИИ управляет энергопотреблением и охлаждением дата-центров, уменьшая затраты на электроэнергию и воздействие на окружающую среду. К примеру, инструмент DeepMind от Google использует ИИ для оптимизации систем охлаждения центров обработки данных, экономя до 40% энергии.
• Управление безопасностью: ИИ управляет безопасностью центров обработки данных, обнаруживая и предотвращая кибератаки, утечку данных и физические вторжения. Например, инструмент Azure Sentinel от Microsoft использует ИИ для анализа данных о безопасности и предоставлении информации об угрозах и реагирования на угрозы.

Как ИИ создает новые рабочие места и навыки

Многие опасаются, что искусственный интеллект заменит людей в ИТ или других отраслях. Однако это не обязательно так. ИИ не только автоматизирует задачи, но расширяет человеческие способности и открывает новые возможности.

Согласно отчету Всемирного экономического форума (ВЭФ), к 2022 году искусственный интеллект создаст 133 миллиона новых рабочих мест, вытеснив 75 миллионов существующих. Это означает, что для работников, готовых адаптироваться и осваивать новые навыки, появится больше возможностей, чем вызовов.

Поговорим о некоторых новых ролях, которые ИИ создаст в IT.

Инженеры по искусственному интеллекту

Это специалисты, проектирующие, разрабатывающие, тестирующие, развертывающие и поддерживающие системы искусственного интеллекта, используя различные инструменты и фреймворки.

Аналитики ИИ

Это специалисты, которые собирают, обрабатывают, анализируют, визуализируют и интерпретируют данные с помощью различных методов и техник.

Этики ИИ

Специалисты, обеспечивающие нравственность, честность, прозрачность и подотчетность систем искусственного интеллекта.

Тренеры искусственного интеллекта

Специалисты, обучающие машины выполнять задания с помощью различных методов, таких как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, обучение с подкреплением и активное обучение.

Толкователи ИИ

Это специалисты, объясняющие, как работают системы искусственного интеллекта и почему они принимают определенные решения, используя разные методы, такие как важность признаков, интерпретируемость модели и контрфактический анализ.

Как ИИ меняет бизнес-модели

Бизнес-модели — это способы, посредством которых организации создают, придают и получают ценность для своих клиентов и заинтересованных сторон.

Бизнес модели имеют решающее значение для IT, поскольку они определяют, как IT генерирует доход и конкурирует на рынке.

Однако бизнес-модели могут изменяться с развитием технологий и изменением ожиданий клиентов. ИИ, являясь мощным бизнес-инструментом, может позволить IT создать новые бизнес-модели или трансформировать существующие.

Вот некоторые из способов, посредством которых ИИ может изменить бизнес-модели в IT:

• Создание новых ценностных предложений: Это преимущества или решения, которые IT-компании предлагают своим клиентам, используя возможности ИИ, такие как персонализация, рекомендации, прогнозирование или поколение. Например, Netflix использует ИИ для предоставления персональных рекомендаций и создания контента для своих подписчиков.
• Создание новых ценностных сетей: Это отношения или партнерства, устанавливаемые IT-компаниями с другими организациями или субъектами, используя возможности ИИ, такие как сотрудничество, координация или коммуникация. Например, IBM Watson сотрудничает с различными организациями в различных отраслях, таких как здравоохранение, образование или финансы для предоставления когнитивных решений.
• Динамическое изменение стоимости продукта, прибыли и расходов: Это изменение источников или механизмов генерирования доходов или сокращения расходов, используя возможности ИИ, такие как автоматизация, оптимизация или инновации. Так, Uber использует ИИ для автоматизации подбора водителей, оптимизации ценообразования и новых услуг, таких как Uber Eats или Uber Freight.

Какие прогнозы о будущем IT?

Будущее IT будет определяться достижениями и вызовами, связанными с искусственным интеллектом.

Согласно данным Gartner, к 2025 году:

• 70% организаций сместят свой фокус с больших данных на малые. Они будут использовать более разнообразные и распределенные источники данных для получения информации и принятия решений.
• 50% корпоративных приложений будут использовать разговорный ИИ. Для взаимодействия с пользователями и предоставления услуг они используют интерфейсы естественного языка, такие как чат-боты или голосовые помощники.
• 40% организаций будут использовать объяснительный ИИ. Они будут использовать методы, которые могут сделать их системы ИИ более прозрачными и понятными для людей.

Однако ИИ также создает определенные риски и вызовы для IT.

Во-первых, это нравственные проблемы. Уже происходят моральные дилеммы или конфликты, такие как предвзятость, дискриминация, конфиденциальность или подотчетность. К примеру, компания Amazon столкнулась с критикой за использование системы искусственного интеллекта, которая дискриминировала женщин-претенденток на работу.

Кроме того, есть регуляторные вопросы. Нам нужны правовые нормы или стандарты, регулирующие использование или разработку систем искусственного интеллекта. Европейский Союз уже предложил регламент по надежному искусственному интеллекту, устанавливающему требования к применению ИИ в сферах с высоким уровнем риска.

Поэтому IT-специалистам и организациям необходимо отдавать себе отчет в возможностях и вызовах, связанных с искусственным интеллектом, и уже сейчас готовиться к будущему.

Надо уже готовить специалистов со знанием новых инструментов, связанных с искусственным интеллектом, таких как наука о данных, машинное обучение, обработка природного языка и глубокое обучение.

Кроме того, необходимо внедрять этические и ответственные практики использования и разработки систем ИИ, таких как соблюдение принципов, рекомендаций и рамок для создания надежных систем.

Вывод

ИИ во многом меняет IT-сферу.

Он усиливает кибербезопасность, улучшает разработку программного обеспечения, создает новые рабочие места и навыки, а также изменяет бизнес-модели.

Он также создает определенные риски и вызовы, такие как этические проблемы, регуляторные вопросы и пробелы в навыках. А IT-специалисты и организации должны осознавать влияние ИИ и готовиться к будущему, осваивая новые навыки, соблюдая этические нормы и внедряя инновации.

ИИ — это не просто технология. Это образ мышления. Это способ мыслить и делать вещи по-другому. Это способ создавать ценность и изменять мир к лучшему.