Препятствия и планы развития корпоративного ИИ, безопасность и физический ИИ: второй день на TechEx.

Мероприятия TechEx

Препятствия и планы развития корпоративного ИИ, безопасность и физический ИИ: второй день на TechEx.

Второй день TechEx North America был посвящен более глубокому и критическому анализу применения ИИ в корпоративном секторе, но с оптимистическим настроем. Программа, посвященная ИИ и большим данным, открылась упоминанием так называемого «кладбища ИИ» — то есть проектов в области ИИ, которые, казалось бы, хорошо работают на пилотном этапе, но не оправдывают ожиданий в реальном мире. Несмотря на использование, возможно, негативного термина, многие докладчики и участники сессий обсуждали способы, с помощью которых дальновидному бизнесу, возможно, никогда не придется столкнуться с этим технологическим кладбищем.

В течение второго дня мероприятия различные тематические направления углубленно рассматривали распространенные проблемы, которые могут влиять на внедрение ИИ. Сессии в рамках направлений «Внедрение ИИ в предприятиях», «Окупаемость инвестиций» и «Внедрение» начинались с застопорившихся пилотных проектов, и предпринимались попытки выяснить причины их провала. Организациям было предложено множество полезных советов, в том числе сессии, посвященные фокусированию агентного ИИ на конкретных бизнес-областях, созданию готовой к использованию агентами базы данных (планирование успеха «под капотом») и реалиям использования ИИ на основе токенов для управления финансами бизнеса.

На уровне инфраструктуры также велись более глубокие дискуссии о том, следует ли компаниям покупать или строить физическую инфраструктуру для своих проектов в области ИИ, а также о наилучших способах обеспечения устойчивой окупаемости инвестиций в проекты, связанные с данными и ИИ, с учетом всех многочисленных влияющих факторов.

В проектах, где внедрение ИИ заходит в тупик, ключевой проблемой может служить концепция «личного второго пилота». Это хорошо работает на рабочем месте отдельного сотрудника и для его индивидуальных рабочих процессов, но не масштабируется на целый отдел – не говоря уже о всей компании. Многие компании сообщают о наличии бюджета для начала таких экспериментов с ИИ на уровне отдельного пользователя, и обычно получаются отличные результаты. Когда этим пользователем является руководитель высшего звена, лично достигнутая эффективность, как правило, повышает уровень энтузиазма в компании, что следует считать позитивным фактором. Но переход от этого этапа к значимым изменениям во всей компании – вот где многие организации сталкиваются со своими личными трудностями и препятствиями. Вот основная часть мероприятий второго дня на выставочной площадке и многочисленных сценах в конференц-центре МакЭнери в Сан-Хосе .

Киберпроблемы

Несмотря на использование таких терминов, как «застой» и «сложность масштабирования», на сцене выставки Cyber Security and Cloud Expo докладчики назвали скорость внедрения агентных систем искусственного интеллекта предприятиями и организациями причиной «разрыва в темпах». Там, где внедрение ИИ происходит успешно, оно быстро набирает обороты! Но проблемы безопасности и управления возникают, когда бизнес-подразделения внедряют генеративный ИИ быстрее, чем команда безопасности успевает контролировать и обеспечивать безопасность предприятия.

Подобно обоюдоострому мечу, ИИ можно рассматривать как силу, которая меняет и может улучшить как атаку, так и защиту в сфере кибербезопасности. Существуют внутренние проблемы, создаваемые неограниченным количеством агентов и большими языковыми моделями, а также добавление в арсенал злоумышленников инструментов сканирования на основе ИИ, способных выявлять потенциальные уязвимости.

Также в ходе круглых столов и выступлений часто поднималась старая тема теневых ИТ, теперь представленная в новом обличье теневого ИИ. Например, если сотрудники размещают конфиденциальную информацию в несанкционированных инструментах или если утвержденные системы ИИ плохо ограничены и управляются, то поверхность атаки может расширяться, даже без ведома команды кибербезопасности. Таким образом, управление данными и контроль за системами становятся все более взаимосвязанными, чем раньше – это был основной посыл как разделов, посвященных кибербезопасности, так и разделов, посвященных облачным технологиям и большим данным.

В контексте чисто кибербезопасности концепция «нулевого доверия» была представлена как один из ответов на стремительное внедрение ИИ за пределами команд кибербезопасности — принятие позиции «отрицание по умолчанию» как для людей, так и для машин. Подтверждение личности и уровни привилегий также должны применяться к сервисам и агентам; таким образом, автоматизированные рабочие процессы будут подчиняться тем же моделям разрешений, что и любой другой элемент в ИТ-инфраструктуре.

Второй день TechEx North America, безусловно, не стал отказом от амбиций лиц, принимающих решения, в отношении ИИ – роль ИИ и даже агентов была общепринятым фактом среди докладчиков, лидеров мнений и делегатов мероприятия. Но были представлены детали и соображения от представителей различных отраслей и бизнес-функций, каждый из которых внес позитивный и ценный вклад. Каждый высказал свои опасения и энтузиазм, внеся свой вклад в дискуссию о внедрении ИИ в 2026 году.

Марш роботов

И по-прежнему во многих зонах конференц-зала царило большое волнение. Представленные человекоподобные роботы вызвали большой энтузиазм (кажется, все любят милых андроидов!), но, если говорить более прагматично, новая секция «Физический ИИ» привлекла одну из самых больших аудиторий выставки. Многие делегаты вне этой секции указывали на программирование как на область, где впервые были получены положительные результаты от использования больших языковых моделей в профессиональной среде. И из многих источников также прозвучало мнение, что автоматизированные физические системы станут следующим сегментом отрасли, который выиграет от согласованной работы над новыми моделями и их практическим применением.

В основе моделей ИИ следующего поколения для физического мира вряд ли будут лежать модели с линейной архитектурой (хотя они будут полезны, если устройства предназначены для взаимодействия с людьми), и по мере развития таких моделей и выхода из стадии исследований именно серия мероприятий TechEx Events станет первой, которая продемонстрирует и представит их, а также покажет, как они могут эффективно работать в бизнес-контексте.

Новые направления обучения на мероприятии

В этом году мероприятие получило долгожданное обновление благодаря прагматичному программированию, включающему практические занятия, на которых участники создавали собственные модели ИИ-агентов и изучали, как агенты могут совершенствоваться, прямо в интерактивных экземплярах Google Colab. В учебном центре TechEx также проходили мастер-классы от Nvidia и популярного хакатона Google, в которых приняли участие люди разного уровня подготовки: от тех, кому нужно было освоить IDE, до тех, кто уже обладал хорошими навыками работы с программным обеспечением. Главная цель мероприятия – применение полученных знаний на практике, будь то обучение руководителей высшего звена лучшим стратегическим практикам или воплощение креативных идей в реальность разработчиками.

TechEx берет передовые технологии и интерпретирует их через призму бизнеса; прагматичный, но ориентированный на будущее. Присоединяйтесь к следующему этапу TechEx в Амстердаме в сентябре – кто знает, как далеко мы могли бы продвинуться за четыре коротких месяца?

(Источник изображения: TechEx Events)

Хотите узнать больше об искусственном интеллекте и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное мероприятие является частью TechEx и проводится одновременно с другими ведущими технологическими выставками. Для получения дополнительной информации нажмите здесь.

AI News — это проект TechForge Media. Здесь вы можете ознакомиться с другими предстоящими мероприятиями и вебинарами, посвященными корпоративным технологиям.

Источник: www.artificialintelligence-news.com