В докладе ЮНКТАД (Конференции Организации Объединенных Наций по торговле и развитию) оценивается, насколько страны готовы к передовым технологиям и инвестируют в них, включая ИИ, робототехнику, интернет вещей и т. д.

⚫️Одно из опасений — неравномерное развитие технологий по регионам мира. Сейчас существует тенденция к доминированию в ИИ транснациональных бигтехов.

⚫️На 100 крупнейших компаний приходится более 40 % мировых инвестиций в НИОКР — следовательно, там и сконцентрированы основные разработки и специалисты. Среди стран в ТОПе — Китай и США. Рыночная капитализация каждого из ведущих бигтеха превышает 3 трлн долларов, что сопоставимо с ВВП всего африканского континента. В пятерке лидеров — Apple, Nvidia, Microsoft, Alphabet, Amazon.


⚫️ИИ может стать толчком к пятой промышленной революции, в которой люди и интеллектуальные машины будут сотрудничать. Уже сейчас на производствах используют автоматизацию процессов, предиктивную аналитику для контроля. Появляются полностью умные роботизированные заводы, также все больше компаний используют связку из людей и коботов для оптимизации работ.

⚫️В докладе определены три ключевых направления развития и отдельной компании, и целой страны для успешного внедрения ИИ — создание инфраструктуры, озер данных и продвижение цифровых навыков как в обучении линейных сотрудников, так и при подготовке специалистов по ML и бигдате.

Подробнее — в прикрепленном файле

Куда казахстанский бизнес собираются интегрировать ИИ в течение следующий 3-х лет

Россия на третьем месте в списке наиболее важных стран для перспектив роста доходов казахстанских компаний — ее отметили 34% (в 2024-м — мы были первыми). Поэтому с интересом наблюдаем за внедрением технологий и ИИ у коллег-соседей.

Аналитики PwC опросили представителей казахстанского бизнеса о том, куда те будут внедрять ИИ в течение следующих трех лет. Подсматриваем вместе:

⚫️30% — в обучение персонала и повышение цифровой грамотности
⚫️По 48% — в развитие технологических платформ и автоматизацию бизнес- и рабочих процессов.
⚫️34% — в разработку новых продуктов/услуг.
⚫️21% — в построение основной бизнес-стратегии.

В основном, респонденты отмечают внедрение в бизнес простых инструментов на открытом коде — типа ChatGPT. Крупные холдинги в закрытом контуре разрабатывают собственные модели под свою специфику.

Будем ждать прорывов коллег, а пока читайте полное исследование — в прикрепленном файле.

До 800 млн человек могут потерять работу из-за ИИ к 2030 году — McKinsey Global Institute

Нашли интересную презентацию Михаила Ларькина, руководителя ИИ-проектов «Синергия» и корпоративного ИИ-консультанта. Он рассказывает о видах ИИ и о перспективах автоматизации человеческого труда.

ИИ — это система, способная выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Существует три стадии эволюции ИИ: слабый ИИ (ANI, уже достигнут), общий ИИ (AGI, в разработке) и суперинтеллект (ASI, это пока гипотеза).

Слабый ИИ (ANI) специализируется на выполнении одной задачи или ограниченного набора задач и высоко эффективен в заданной области, но не способен обобщать знания или адаптироваться к новым областям.
⚫️Примеры: голосовые помощники, рекомендательные системы, автопилоты:

Общий ИИ (AGI) может выполнять интеллектуальные задачи на уровне человека, а также обучаться, адаптироваться и применять знания в разных контекстах.
⚫️Примеры: диагностика заболеваний, решение юридических задач, универсальные роботы для выполнения разных задач.

Суперинтеллект (ASI) — это гипотетический уровень ИИ, превосходящий человеческий интеллект во всех аспектах. ASI может решать задачи, недоступные человеку.
⚫️Примеры (гипотетические): решение глобальных климатических проблем, создание новых технологий и проведение самостоятельных научных исследований.

Будущее ИИ и влияние на рынок труда
🔴Есть два подхода к применению ИИ: это полная автоматизация профессии (чат-боты, автоматизированные колл-центры) или локальное увеличение эффективности (ускоренное программирование, быстрый анализ информации).

ИИ заменит удаленщиков и те профессии, где много процессов, которые можно автоматизировать. При этом творческие профессии, связанные с эмоциональным воздействием (например, актеры театра, спортсмены, преподаватели и т.д.), пока в безопасности. Это же касается и руководителей: люди предпочтут, чтобы важные решения принимали именно люди, а не машины.

Чему учить сейчас детей и себя?
Развивать навыки, которые сложно автоматизировать. Поэтому важно учиться тому, что не умеют делать машины.

Прогнозы автоматизации труда человека ИИ
⚫️Оптимистичный сценарий: автоматизация рутинных задач, рост креативных профессий, сокращение рабочей недели.
⚫️Пессимистичный сценарий: массовая автоматизация, безработица, необходимость базового дохода.

Прогнозы
⚫️Около 2/3 вакансий в США и Европе подвержены автоматизации, и 1/4 из них может быть полностью заменена.
⚫️По данным McKinsey Global Institute, к 2030 году во всем мире от 400 до 800 млн человек могут потерять работу. От 75 до 375 млн человек придется освоить новые навыки или сменить профессию.

Учимся, коллеги, учимся. Иначе нас заменит ИИ.

Подробнее — в прикрепленном файле.

До 4 часов в неделю экономят айтишники с помощью ИИ-кодинга — МTS AI

MTS AI опросили 556 разработчиков из России и СНГ о том, как те используют ИИ в работе. Главное — ниже.

Широкое использование ИИ среди разработчиков
⚫️69% программистов хотя бы раз применяли ИИ-инструменты.
⚫️25% используют ИИ ежедневно, 41% — несколько раз в неделю.

Политика компаний по ИИ
⚫️56% работают в компаниях с собственными ИИ-решениями.
⚫️40% разрешают сторонние ИИ-сервисы только для отдельных проектов.
⚫️18% компаний не ограничивают использование сторонних сервисов.
⚫️9% полностью запрещают сторонние ИИ-инструменты.
⚫️25% компаний пока не имеют четкой политики по ИИ.

Популярные ИИ-инструменты
⚫️ChatGPT — лидер с 76% пользователей.
⚫️CodeGPT и GitHub Copilot популярны, но значительно уступают ChatGPT.

Основные сценарии использования ИИ
⚫️58% генерируют код по запросу.
⚫️57% ищет ошибки и занимается отладкой.
⚫️43% пишет тексты.
⚫️41% автодополняет код.

Влияние ИИ на эффективность программистов
⚫️68% отмечают ускорение рутинных задач.
⚫️57% тратят меньше времени на поиск информации.
⚫️53% фиксируют рост производительности. Половина экономит 1–4 часа в неделю.

Проблемы с качеством кода
⚫️31% вынуждены исправлять код и документацию от ИИ более чем в 80% случаев.
⚫️Основные проблемы — ошибки, «галлюцинации» и низкое качество для сложных задач.

Общее восприятие и перспективы
⚫️ИИ стал рабочим инструментом, но пока не заменяет опытного разработчика.
⚫️Компании ищут баланс между инновациями и рисками (22% боятся утечек данных).
⚫️58% разработчиков считают, что в будущем будут больше заниматься архитектурой и контролем качества, а код будут писать ИИ-модели.

Подробнее — в прикреплённом файле