Топ-10 трендов в области ИИ и больших данных от Google и MIT SMR

Смотрим, какое будущее лидеры технологической индустрии предвещают генеративным нейросетям и data science.

Источник: <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fwww.freepik.com%2Ffree-ai-image%2Ffuturistic-business-scene-with-ultra-modern-ambiance_94952491.htm&postId=1414374" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Freepik</a>
Источник: Freepik

Продолжаем изучать прогнозы по ИТ-индустрии. Специально для читателей блога ALP Group перевели сразу два англоязычных исследования о трендах-2024 — от Google и MIT SMR — и объединили инсайты из них в один впечатляющий список. Ниже — ценная информация для любых компаний, желающих извлечь максимальную выгоду из технологии генеративного искусственного интеллекта.

Пятерка Google

С декабря 2023 по январь 2024 года команда Google Cloud Customer Intelligence опросила 410 руководителей бизнеса и ИТ-отделов, задав им вопросы об их целях и стратегиях использования генеративного ИИ (Gen AI). Результаты глобального исследования с пятью ключевыми тенденциями собрали на отдельном интерактивном сайте. Вот, что получилось:

Все 5 трендов на одном экране. Источник: Google
Все 5 трендов на одном экране. Источник: Google

1. Gen AI ускорит распространение инсайтов

Генеративный искусственный интеллект сделал инструменты бизнес-аналитики общедоступными. Диалоговые интерфейсы больших языковых моделей демократизируют анализ данных, открывая доступ к информации сотрудникам без особых технических навыков. Согласно исследованию, 52% нетехнических пользователей уже сегодня используют чат-боты для извлечения бизнес-инсайтов. Они взаимодействуют с данными интуитивно и могут визуализировать их в любом формате без помощи профессионального бизнес-аналитика. Всё это позволяет организациям принимать более быстрые, эффективные и обоснованные решения.

2. Роли специалистов будут размываться

Новые версии «коробочных» языковых моделей превзойдут модели, которые специалисты по данным (data scientists) разрабатывали еще в прошлом году. Это уже меняет роли бизнес-аналитиков и специалистов по данным: многие аналитики теперь берут на себя обязанности, традиционно относящихся к сфере data science, и наоборот. В будущем речь будет идти не об отдельной стратегии данных и отдельной стратегии ИИ в компании, а о едином интегрированном подходе, который использует Gen AI и автоматизацию для превращения всех типов данных — структурированных и неструктурированных — в инсайты и мгновенные эффективные бизнес-действия. Специалисты по бизнес-аналитике, нейросетям, машинному обучению и большим данным будут работать в одной связке.

3. Инновации будут зависеть от качества управления данными

По мере внедрения новых технологий компании обнаруживают новые уязвимости и слабые стороны. Менее половины респондентов (44%) полностью уверены в качестве данных своей организации, а 69% сотрудников признались в нарушении внутренних руководств по кибербезопасности в течение последнего года. В 2024 году ответственное использование ИИ не может быть исключительно проблемой ИТ-отдела — управление данными должно стать общей ответственностью. Компании, которые не смогут грамотно управлять рисками на протяжении всего жизненного цикла разработки ИИ, останутся позади. Весь потенциал технологии раскроют те, кто отдаст приоритет информационной безопасности, а также точности и качеству данных.

4. Новое поколение бизнес-приложений объединит ИИ с корпоративными данными

В 2024 году вырастет число приложений на базе искусственного интеллекта, которые будут работать с внутренними базами данных компаний. 71% опрошенных организаций планируют использовать базы данных со встроенными нейросетями. Облачные решения для векторных баз данных, которые также включают в себя фреймворки оркестровки ИИ с открытым исходным кодом, помогут разработчикам создать новое поколение гипер-персонализированных и контекстно-релевантных приложений. Базы данных, которые не смогут интегрировать возможности генеративных нейросетей, морально устареют.

5. 2024 год станет годом быстрой модернизации платформ данных

Старые базы данных сдерживают развитие бизнеса. Помимо устаревших технологий, легаси-базы обычно отличаются дорогостоящими лицензиями и вынужденной привязкой к вендору (vendor lock-in), что приводит к ежегодным многомиллионным расходам. К счастью, переезд с устаревших баз данных становится проще, поскольку инструменты миграции продолжают совершенствоваться и становиться более зрелыми. Мы также видим, что ИИ помогает дополнять эти инструменты с помощью технологий преобразования и автодополнения программного кода, делая миграцию максимально быстрой и безболезненной.

Пятерка MIT SMR

Прогнозов от Google нам показалось мало, так что мы заодно перевели исследование MIT Sloan Management Review — популярного американского издания, уже более полувека освещающего вопросы ИТ-индустрии. В этом исследовании приняли участие свыше 500 топ-менеджеров.

Источник: Carolyn Geason-Beissel/MIT SMR, Getty Images
Источник: Carolyn Geason-Beissel/MIT SMR, Getty Images

Вот еще топ-5 ключевых ИИ-тенденций, на которые бизнес должен обратить внимание в ближайший год:

6. Большинству компаний еще только предстоит полноценное внедрение ИИ

Генеративные нейросети переживают пик хайпа, но пока не приносят обещанную экономическую пользу. Большинство организаций все еще только экспериментирует с технологией на уровне индивидуальных пользователей. Только 6% компаний применяют ИИ на производственном уровне и извлекают из него ощутимую бизнес-выгоду. Производственное развертывание генеративного ИИ потребует еще больших инвестиций и организационных изменений: бизнес-процессы необходимо будет перестраивать, а сотрудников — переквалифицировать.

7. Data science переживет сдвиг от «ремесленного» к «промышленному» производству

Бизнес чувствует необходимость ускорить производство моделей управления ИИ и данными. Компании активно инвестируют в платформы, хранилища, процессы и machine learning operations systems (MLOps) — инструменты, направленные на последовательное и эффективное внедрение и поддержку машинного обучения. Большинство этих инструментов предоставляются внешними вендорами, но некоторые организации уже начали разрабатывать собственные решения.

8. На рынке будут доминировать две версии цифровых продуктов

80% опрошенных руководителей заявили, что их организации используют или планируют использовать «продукты на базе данных» (data products). Под этим подразумевается упаковка данных, аналитики и ИИ в одном программном продукте, предлагаемом для внутренних или внешних клиентов. Примером такого продукта может служить система рекомендаций, которая помогает покупателю выбрать следующий товар. Но организации видят data products по-разному: чуть менее половины (48%) респондентов заявили, что рассматривают возможности аналитики и генеративного ИИ как неотъемлемые части концепции продуктов, а остальные рассматривают их отдельно или не думают про ИИ в контексте цифрового продукта вообще.

9. Специалист по данным перестанет быть самой притягательной профессией

Data scientists не так давно называли обладателями «самой сексуальной работы XXI века». Но сегодня их звездная сила пошла на убыль. Многие аспекты работы специалистов по данным теперь распределяются между смежными ролями — специалистов по машинному обучению, промпт-инженеров и менеджеров по цифровым продуктам на базе данных. Кроме того, генеративный ИИ сегодня позволяет бизнес-пользователям без особых технических навыков самостоятельно работать с данными и визуализировать их. Конечно, разработка принципиально новых сложных моделей и алгоритмов по-прежнему останется за специалистами по данным, но лоск профессии сойдет на нет.

10. Менеджеры по аналитике, управлению данными и ИИ станут менее независимыми

Последний тренд из исследования MIT SMR перекликается со вторым наблюдением Google — роли специалистов будут всё больше размываться. Организации сокращают число менеджеров в области новых технологий, порой объединяя позиции управляющих данными, нейросетями, цифровой трансформацией и бизнес-аналитикой в одну всеобъемлющую роль директора по информации и технологиям — Chief Information and Technology Officer — напрямую отчитывающегося перед генеральным директором компании.

Эпоха генеративного ИИ уже наступила, и эта революционная технология на глазах меняет все аспекты нашей жизни. Чтобы по-настоящему воспользоваться преимуществами искусственного интеллекта, бизнес должен «заземлить» его в своих корпоративных данных и выстроить новую стратегию управления. Успех на рынке во многом зависит от умения держать нос по ветру и от общего уровня грамотности топ-менеджеров и линейных сотрудников в отношении данных в организации.

44
Начать дискуссию
AI-революция: как новые технологии изменят бизнес в 2025 году
Искусственный интеллект в бизнесе 2025, автоматизация и гиперперсонализация
Топ-10 стратегических технологических трендов от Gartner на 2025

Постквантовая криптография, гибридные вычисления и полифункциональные роботы: смотрим, как будущее технологий выглядит по версии главной исследовательской компании, специализирующейся на рынке ИТ.

Источник: <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fwww.freepik.com%2Ffree-ai-image%2Fcyberpunk-illustration-with-futuristic-technology-bright-neon-lights_236188037.htm&postId=1756630" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Freepik</a>
11
11
Технологические прорывы и PR: как новые технологии будут влиять на PR-стратегии и восприятие брендов в 2025 году

Новые технологии все чаще применяются в PR, а нейросети используются уже не только для создания контента, но и для решения более сложных задач, выяснили аналитики Prowly. Так, роль ИИ в исследованиях выросла с 53% в 2022 году до 67% в 2024 году, а в анализе данных — с 8% до 31% соответственно. Но искусственный интеллект — не панацея для оцифровки P…

Технологические прорывы и PR: как новые технологии будут влиять на PR-стратегии и восприятие брендов в 2025 году
Искусственный Интеллект: конкурент или инструмент?
Искусственный Интеллект: конкурент или инструмент?

Когда меня спрашивают, что я думаю об искусственном интеллекте, я отвечаю: это одновременно вызов и возможность. Как человек, который активно развивает бизнес, напрямую связанный с людьми, я вижу, как технологии меняют наши привычные процессы и рынок в целом.
ИИ уже здесь — он помогает бизнесу, улучшает сервисы, но одновременно вызывает вопросы. Мож…

55
44
В 2024 году искусственный интеллект стал необходимостью для бизнеса. Это больше не будущее, он уже здесь

Это — главный вывод из отчета Menlo Ventures. В 2024 году компании начали встраивать его в основу своей работы. А это значит, что ИИ стал менять бизнес-процессы, повышать эффективность и создавать новые продукты. Читайте, как именно.

Сферы применения ИИ. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fmenlovc.com%2F2024-the-state-of-generative-ai-in-the-enterprise%2F&postId=1683066" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a><br />
44
11
Как ИИ меняет работу IT-аналитиков: возможности и угрозы

Искусственный интеллект начал внедряться в работу аналитиков относительно недавно. Первоначально ИИ был инструментом для автоматизации рутинных задач и повышения эффективности рабочих процессов, но со временем он стал выполнять более интеллектуальные функции. Сегодня ИИ уже решает множество задач в области аналитики, от сбора данных до автоматизиро…

Как ИИ меняет работу IT-аналитиков: возможности и угрозы
"Нейросети" в 2024: почему промедление с внедрением становится фатальным для бизнеса

За последний год технологии искусственного интеллекта прошли путь от хайпового тренда до критически важного бизнес-инструмента. Разберем, почему сейчас наступил переломный момент для внедрения ИИ и какие риски несет промедление.

Что ждёт искусственный интеллект в 2025 году?

Как часто вы сталкивались с AI в 2024? А Насколько AI проникнет в нашу повседневную жизнь в 2025 года?

11
[]