Аннотация

Статья анализирует влияние искусственного интеллекта (ИИ) на IT-индустрию. Изучается роль ИИ в разработке программного обеспечения, облачных технологиях, кибербезопасности, анализе данных, концепции интернета вещей. Рассматривается рост количества приложений на базе ИИ, включая чат-боты, и их вклад в улучшение пользовательского опыта и автоматизацию задач. Подчеркивается влияние ИИ на создание новых профессий и трансформацию образовательных процессов, включая использование ИИ в приложениях для изучения языков и обработки больших данных.

Ключевые слова:

IT-индустрия, информационные технологии, искусственный интеллект, разработка программного обеспечения, облачные технологии, кибербезопасность, анализ данных.

The future of IT: how AI is changing the game in the industry

The article analyzes the impact of artificial intelligence (AI) on the IT industry. It explores the role of AI in software development, cloud technologies, cybersecurity, data analysis, and the concepts of the internet of things. The growth of AI-based applications, including chatbots, and their contribution to improving user experience and task automation are examined. The influence of AI on the creation of new professions and the transformation of educational processes, including the use of AI in language learning applications and big data processing, is emphasized.

Keywords:

IT industry, information technology, artificial intelligence, software development, cloud technologies, cybersecurity, data analysis.

Введение

Прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) оказал значительное влияние на многие отрасли экономики, в частности, на IT-индустрию. Технологии ИИ преобразовали традиционные подходы к обработке данных и автоматизации задач, открывая перспективы для инноваций и улучшения качества жизни. Согласно отчету Crunchbase (Сан-Франциско, США), по итогам 2023 г. объем инвестиций в стартапы в области ИИ в мире достиг почти 50 млрд долл. [1]. Это значительно больше, чем в 2022 г., когда капиталовложения в такие проекты оценивались в 45,8 млрд долл.

Целью данной статьи является анализ влияния ИИ на IT. В работе уделяется внимание потенциалу ИИ в различных сферах, включая разработку программного обеспечения (ПО), облачные технологии и кибербезопасность. Рассматриваются перспективы и возможные тенденции развития ИИ в контексте непрерывно эволюционирующего технологического ландшафта.

Роль ИИ

ИИ изменяет подход к анализу информации, разработке ПО и управлению данными. Исследователи компании IDC (Нидхэм, США) считают, что в перспективе к 2025 г. 2000 крупнейших компаний мира (G2000) будут направлять более 40 % своих основных IТ-расходов на проекты и разработки, связанные с ИИ [2].

ИИ не только ускоряет и оптимизирует процессы, но и позволяет создавать более интеллектуальные, автономные и эффективные продукты. Он становится элементом, который трансформирует основные принципы работы в IT-отрасли.

По прогнозу компании Gartner (Стэмфорд, США) мировые расходы на ИТ в 2024 г. увеличатся на 6,8 % и составят порядка 5 трлн долл. (рис. 1):

Рис. 1. Мировые расходы на IT, в трлн долл. США [3]

Такие показатели обеспечиваются за счет цифровой трансформации бизнеса. К основным тенденциям мирового IT-рынка относят создание метавселенных с виртуальной экономикой и «цифрового иммунитета» для предотвращения кибератак, появление универсальных суперприложений, сочетающих в себе несколько функций, развитие самообучаемого ИИ [3].

ИИ в разработке ПО

ИИ представляет собой инновационный инструмент, обеспечивающий улучшение качества кода, оптимизацию процессов и ускорение разработки. ИИ-технологии включают в себя автоматизированный анализ, интеллектуальное управление проектами, а также адаптивное обучение, способное повышать квалификацию разработчиков [4].

Особое внимание уделяется использованию алгоритмов глубокого обучения для оценки исходного кода, выявления ошибок и уязвимостей, а также подготовки рекомендаций. Например, система DeepCode от международной компании Snyk помогает разработчикам находить потенциальные уязвимости.

Успешно интегрирует ИИ для разработки ПО платформа GitHub (Сан-Франциско, США). Сервис GitHub Copilot, разработанный в сотрудничестве с OpenAI, использует технологии машинного обучения (Machine Learning, ML) для определения элементов кода в реальном времени, основываясь на контексте текущей деятельности разработчика. GitHub внедряет ИИ для автоматизации ревью кода, оптимизации процессов интеграции и доставки, а также улучшения поиска и навигации по репозиториям. Эти технологии позволяют сотрудникам сосредоточиться на креативных аспектах программирования, минимизируя рутинные и механические задачи. В 2023 г. GitHub опросила 500 американских разработчиков: 92 % из них пользуются инструментами ИИ для кодинга на работе или для создания авторских проектов дома [5]. При этом 70 % опрошенных уверены, что владение механизмом внедрения технологий ИИ является конкурентным преимуществом при трудоустройстве в IT-компанию.

ИИ используется в области тестирования пользовательского интерфейса. Алгоритмы позволяют изучать данные о работе приложения, и на основе этой информации создавать тестовые сценарии, имитирующие действия реальных людей. Такой подход применяет компания Applitools (Тель-Авив, Израиль) в работе одноименной платформы. ИИ в Applitools способен анализировать графические элементы пользовательского интерфейса, сравнивая их с базовыми шаблонами и выявляя отклонения или ошибки. Это позволяет автоматически обнаруживать проблемы, такие как некорректное отображение страниц, нарушения в макете или цветовых схемах, что ранее требовало значительных усилий со стороны тестировщиков. Алгоритмы адаптируются к изменениям в приложении, обучаясь на новых данных и совершенствуя процесс тестирования с течением времени. Это обеспечивает высокую точность и надежность тестов даже при внесении изменений в интерфейс приложения.

ИИ в облачных технологиях

Современные облачные технологии представляют собой сложные системы, требующие эффективного управления ресурсами, обеспечения безопасности данных и оптимизации производительности. Согласно исследованию российской компании Synergy Research Group, расходы мировых компаний на услуги облачных сервисов возросли в четвертом квартале 2023 г. до 73,7 млрд долл., что на 20 % больше по сравнению с аналогичным периодом 2022 г. [6]. Это объясняется внедрением технологий ИИ для повышения производительности и автоматизации управления ресурсами.

Алгоритмы ИИ способны анализировать потребности в увеличении вычислительной мощности и автоматически проводить распределение ресурсов. Такой подход не только повышает эффективность использования облачных ресурсов, но и снижает общие затраты на их поддержку.

ИИ также способствует повышению безопасности облачных сервисов. С помощью алгоритмов осуществляется непрерывный мониторинг систем на предмет необычных активностей или потенциальных угроз, что позволяет своевременно реагировать на инциденты безопасности. Лидером на мировом рынке облачного хранения является американская компания Amazon Web Services, AWS (рис. 2).

Рис. 2. Доля мирового рынка ведущих поставщиков облачного хранения

 в четвертом квартале 2023 г., в % [7]

AWS использует алгоритмы ML для анализа ресурсов и автоматического масштабирования сервисов в соответствии с текущими потребностями людей. Это позволяет не только сократить издержки, но и повысить общую производительность системы. Кроме того, ИИ используется для анализа и предсказания потенциальных угроз безопасности, что позволяет своевременно реагировать на атаки и предотвращать нарушения в работе сервисов.

Google (Маунтин-Вью, США) внедрил ИИ для эффективного взаимодействия с большими данными в облачных сервисах. Google Cloud AI Platform предоставляет гибкие инструменты для работы с ML, включая возможность создания собственных решений с использованием различных фреймворков, таких как TensorFlow и PyTorch. Google Cloud предлагает сервисы, такие как Cloud Vision AI, Cloud Speech-to-Text и Cloud Natural Language, которые позволяют разработчикам интегрировать расширенные возможности обработки изображений, распознавания речи и анализа языка в свои приложения.

ИИ и кибербезопасность

IT-технологии сталкиваются с постоянно растущими и меняющимися угрозами, что требует новых подходов к обеспечению безопасности информационных систем. ИИ предлагает передовые решения в этом направлении, используя свои возможности для автоматизации обнаружения угроз и предотвращения атак. Алгоритмы способны анализировать большие объемы данных, выявлять скрытые закономерности и реагировать на потенциальные угрозы в режиме реального времени.

IBM (Нью-Йорк, США) применяет технологии ИИ для обеспечения кибербезопасности. Одним из ключевых инструментов компании в этой области является сервис Watson for Cyber Security, который способен быстро анализировать и коррелировать информацию, помогая специалистам по кибербезопасности выявлять потенциальные угрозы.

Российская компания «Лаборатория Касперского» внедрила ИИ для эффективного обнаружения и предотвращения кибератак. Алгоритмы ML позволяют выявлять неизвестные вредоносные программы и аномальное поведение в сети для своевременного реагирования на потенциальные угрозы. Компания активно исследует применение ИИ в области поведенческого анализа и биометрии для идентификации пользователей и предотвращения несанкционированного доступа. Эти технологии повышают уровень защиты систем и данных, предотвращая фишинг, мошенничество и другие виды киберпреступлений.

ИИ и анализ данных

ИИ применяется для автоматизации сложных аналитических задач, выявления скрытых закономерностей и тенденций, а также для предоставления глубоких аналитических выводов, которые были бы недоступны с использованием традиционных методов. В таблице 1 представлены области применения ИИ.

Таблица 1. Применение ИИ для анализа данных

Использование ИИ для анализа данных позволяет компаниям и организациям повышать эффективность и точность принятия решений, что способствует развитию более персонализированных и эффективных подходов в бизнесе. Технологии ИИ становятся не просто инструментом для обработки информации, но и катализатором инноваций, открывающим новые горизонты в конкурентной IT-среде.

ИИ и интернет вещей (IoT)

Интернет вещей, известный также как IoT (от английского «Internet of things»), представляет собой концептуальную сетевую модель, в которой физические объекты, оборудованные встроенными технологическими решениями, способны обмениваться данными между собой или взаимодействовать с окружающей средой [8]. Интеграция ИИ в IoT открывает новые перспективы для создания умных, автономных и эффективных систем. ИИ обеспечивает расширенные возможности для анализа данных, собранных устройствами IoT, позволяя оптимизировать их работу, повышать эффективность и предоставлять пользователю более высокий уровень взаимодействия и контроля.

Примеры применения ИИ в IoT можно найти как в российских, так и в зарубежных компаниях. Так, «Яндекс» внедряет ИИ для анализа данных, собранных с устройств «умного» дома, что позволяет автоматизировать повседневные процессы и повысить комфорт пользователей. Яндекс.Станция – «умная» колонка с интегрированным голосовым помощником «Алиса» – использует ИИ для обработки запросов, позволяя людям управлять устройством с помощью голосовых команд. «Алиса» способна изучать предпочтения человека, предоставляя более персонализированный опыт взаимодействия.

Компания Google (Маунтин-Вью, США) применяет ИИ для анализа данных с умных термостатов Nest и оптимизации энергопотребления в домах. Это достигается путем исследования внешних погодных условий. ИИ дает пользователям индивидуальные рекомендации по снижению затрат на отопление и охлаждение.

Использование ИИ в IoT приводит к созданию интеллектуальных и адаптивных систем, которые не только повышают уровень жизни, но и способствуют экономии ресурсов.

Влияние ИИ на рынок труда и образование

В 2023 г. на рынке труда в IT-сфере США был зафиксирован рост безработицы. Ситуация отчасти объяснялась повсеместным внедрением ИИ: нейросети, чат-боты и технологии ML способны выполнять рутинные задачи более эффективно по сравнению с людьми. При этом компании получают возможность экономить значительные средства на оплате труда.

В ответ на уникальные потребности, связанные с разработкой, внедрением, управлением и этическими аспектами ИИ, в IТ-секторе появились новые профессии. Например, инженер по ML отвечает за разработку и обучение алгоритмов ML, используемых для создания IT-систем. В обязанности инженера по компьютерному зрению (Computer Vision Engineer) входит создание системы, позволяющей интерпретировать визуальную информацию для распознавания объектов на изображениях или видео [9].

Влияние ИИ на обучение и образовательный процесс является одним из самых перспективных и динамично развивающихся направлений в современной образовательной практике. ИИ открывает новые горизонты для персонализации учебного процесса, автоматизации оценки и управления учебными материалами, а также для создания интерактивных и адаптивных обучающих систем. Так, приложение для изучения языка Duolingo (Питтсбург, США) использует ИИ для персонализации процесса обучения. С помощью алгоритмов ML сервис определяет, какие слова и грамматические структуры вызывают наибольшие трудности у конкретного пользователя и предлагает дополнительные упражнения для закрепления материала. Кроме того, ИИ используется для создания реалистичных диалогов и упражнений, которые имитируют естественные языковые ситуации.

Развитие приложений на базе ИИ

Перспективным направлением является значительный рост числа приложений, основанных на ИИ, что стало одним из ключевых трендов в сфере IT. Основная цель интеграции ИИ в приложения заключается в повышении их эффективности, автоматизации процессов и предоставлении пользователям более персонализированного опыта. Одним из таких примеров является развитие чат-ботов. Чат-боты на базе ИИ могут вести естественный диалог с пользователями, предоставляя информацию, решения и поддержку в режиме реального времени.

Replika (Сан-Франциско, США) представляет собой инновационное приложение, которое использует технологии ИИ для создания персонализированного цифрового компаньона. Этот сервис способен вести беседы с пользователями, адаптируясь к их интересам и предпочтениям, что делает взаимодействие более естественным.

Woebot (Сан-Франциско, США) – чат-бот, разработанный для предоставления психологической поддержки и советов по управлению стрессом и тревогой. Используя методы когнитивно-поведенческой терапии, Woebot анализирует ответы пользователя и предлагает релевантные стратегии преодоления эмоциональных трудностей. ИИ позволяет боту обучаться на опыте взаимодействия с пользователями, делая поддержку более персонализированной.

Нейросети, будучи важной частью ИИ, оказывают значительное влияние на области, связанные с потребительскими технологиями. Например, персональные ассистенты, такие как Siri от Apple и Google Assistant, используют ИИ для понимания и обработки пользовательских команд. Один из примеров приложения на базе нейросетей – это Google Photos, которое использует алгоритмы для распознавания лиц, объектов и сцен на фотографиях. Это обеспечивает высокую точность в автоматической организации и категоризации фотографий по лицам, местам и предметам без необходимости ручной маркировки. Google Photos также демонстрирует, как нейросети могут облегчить взаимодействие пользователя с большими объемами данных. Благодаря ML, приложение предлагает сгруппированные альбомы, автоматически созданные коллажи, анимации и видео на основе их фотографий и видеоматериалов. Нейросети позволяют Google Photos улучшать качество изображений, удалять размытость, корректировать освещение и выполнять другие задачи по обработке, повышая качество пользовательского опыта.

Перспективы развития нейросетей в современной IT-индустрии представляют собой одну из самых быстро развивающихся областей. Это обусловлено их способностью к обучению и адаптации, что позволяет решать сложные задачи, недоступные для традиционных алгоритмов. Нейросети уже демонстрируют значительные успехи в таких сферах, как компьютерное зрение, обработка языка, автоматизированное принятие решений. Ожидается дальнейшее усовершенствование нейросетей, что приведет к созданию еще более мощных и эффективных систем. Это, в свою очередь, способно радикально изменить многие аспекты повседневной жизни, делая технологии более интеллектуальными и доступными. Особое внимание в развитии нейросетей уделяется улучшению их эффективности и уменьшению потребления ресурсов, что позволит интегрировать их в меньшие и менее мощные устройства. Применение нейросетей является перспективным направлением в медицине, образовании, автомобильной индустрии, робототехнике и многих других отраслях, предлагая более персонализированные и эффективные решения.

Выводы

ИИ оказывает значительное влияние на IT, открывая новые горизонты для инноваций и улучшения качества жизни. Развитие ИИ в области разработки ПО, управления данными, облачных технологий и кибербезопасности значительно повышает эффективность и оптимизацию процессов, создавая более интеллектуальные и автономные системы. Применение ИИ в разработке ПО, как, например, в платформе GitHub, облегчает процесс кодирования и автоматизирует многие задачи, позволяя разработчикам сосредоточиться на более творческих аспектах работы. В области тестирования пользовательского интерфейса ИИ способен автоматизировать создание тестовых сценариев, а в облачных технологиях - оптимизировать распределение ресурсов и повысить безопасность данных.

Внедрение ИИ приводит к появлению новых профессий, таких как инженеры по ML и компьютерному зрению, специалисты по робототехнике. В образовательном процессе ИИ способствует созданию персонализированных и адаптивных обучающих систем.

Современные технологии ИИ открывают новые возможности для автоматизации, анализа данных и улучшения пользовательского опыта, что открывает значительные перспективы для развития IT-направления. Прогресс в этой области способствует созданию более эффективных и интеллектуальных систем, способных обрабатывать и анализировать большие объемы данных. ИИ играет ключевую роль в разработке инновационных продуктов и услуг, открывая новые рынки и возможности для бизнеса. IT-компании, внедрившие ИИ, становятся более конкурентоспособными. IT-индустрия, обогащенная возможностями ИИ, обладает потенциалом для создания значительных социальных и экономических изменений, поддерживая устойчивое развитие и инновации на глобальном уровне.

1.    Global Startup Funding in 2023 // Crunchbase. URL: https://news.crunchbase.com/venture/global-funding-data-analysis-ai-eoy-2023/#AI%20leads (дата обращения: 10.02.2024).