Новые технологии – палка о двух концах

Gartner выделила тренды, которые предприятиям необходимо учитывать при стратегическом технологическом планировании. Эти тенденции глубоко повлияют на людей и различные отрасли, что может привести к серьезным проблемам. Главным катализатором изменений – от автоматизации процессов до развития человеческого потенциала – аналитики назвали искусственный интеллект.

В своем анализе Gartner исходила из следующих предположений:

В 2020 году 4% операторов мобильной связи в мире запустят сети 5G на коммерческой основе. 

Компании, использующие надежные и безопасные информационные системы, будут получать на 20% больше прибыли от онлайн-проектов, чем те, системы которых не таковы.

К 2021 году по крайней мере треть предприятий развернет платформы разработки приложений для омниканального интерактивного взаимодействия, которые будут поддерживать мобильные, веб -, голосовые технологии и дополненную реальность.

К 2022 году в команды по крайней мере 40% новых проектов разработки приложений будут входить специалисты по искусственному интеллекту.

Вместе с тем более 75% инициатив по управлению данными не будут адекватно учитывать потенциальные риски безопасности, связанные с искусственным интеллектом, и их последствия, что приведет к вполне измеримым финансовым потерям. 

30% организаций, использующих системы ИИ для принятия бизнес-решений, будут бороться с теневым ИИ как с самым большим риском для эффективных и этичных решений. При этом 30% всех кибератак на системы, работающие на основе искусственного интеллекта, будут прибегать к отравлению наборов данных для обучения, искажению примеров состязательности (adversarial samples) или краже моделей ИИ.

До 2023 года 30% ИТ-организаций расширят политику BYOD (принеси свое устройство) в направлении BYOE (bring your own enhancement -- принеси свои средства расширения возможностей) для увеличения рабочего потенциала сотрудников.

К 2024 году 75% крупных предприятий будут использовать по меньшей мере четыре инструмента разработки с низким уровнем кодирования как для ИТ-приложений, так и для проектов социального развития.

К 2025 году нехватка специалистов по обработке данных больше не будет препятствовать внедрению научных методов при работе с данными и машинного обучения в организациях.

В плане обеспечения безопасности при работе с системами на основе искусственного интеллекта аналитики рекомендуют ограничивать объем обучающих данных, вносимых отдельным пользователем, а после каждого цикла обучения проверять результаты для выявления отклонений в прогнозах. Это поможет снизить риск отравления данных. Кражу моделей ИИ можно обнаружить путем изучения журналов событий на предмет необычно большого количества или разнообразия запросов. Защититься от вредоносных выборок данных можно, используя несколько разных машин прогнозирования, создав примеры состязательности и включив их в свой набор обучающих данных. Ну и, конечно, необходимо тщательно защищать системы прогнозирования от злоумышленников и иметь план резервного копирования.

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!