Журнал об IT-бизнесе, технологиях и цифровой трансформации

ИИ и машинное обучение уже меняют разработку продуктов Mail.ru Cloud Solutions
Mail.ru Cloud Solutions
  • 20 апреля
  • Новости
  • Тренды

ИИ и машинное обучение уже меняют разработку продуктов

Автор: Павел Свиридонов
Популярное
Ликбез
Что такое озера данных и почему в них дешевле хранить big data
Тренды
Эволюция квантовых вычислений: от гипотез до реальных компьютеров
Разработка
Три уровня автомасштабирования в Kubernetes: как их эффективно использовать

Искусственный интеллект и машинное обучение автоматизируют многие задачи. Однако мало внимания уделяют их влиянию на работу разработчиков, администраторов IT-систем и аналитиков данных. ZDNet опросили специалистов, чтобы выяснить, что меняется с внедрением этих технологий. Мы публикуем несколько выводов из материала.

Управление данными компании

По словам Джерри Овертона из DXC Technology, компании уже используют самоуправляющиеся инфраструктуры, отчасти к ним можно отнести облачные IaaS- и PaaS-решения. Автоматизированные хранилища данных пока не так распространены.

Автономное управление данными еще находится в рамках исследовательских концепций и не полностью созрело для внедрения. Однако она будет развиваться: данные будут автоматически интерпретироваться, маркироваться, сопоставляться друг с другом.

Автоматизация рутинных задач

По мнению Алана Якобса из Alterix, ИИ и машинное обучение в первую очередь помогают решить проблемы с неструктурированными данными, мешающие принятию решений на основе данных. Эти технологии способны улучшить качество данных. В процессе их развития рутинные и повторяющиеся задачи будут автоматизированы. ИТ-специалисты смогут переключиться на более важные задачи по оптимизации, сосредоточившись на безопасности пользователей и управлении доступом. Плановое техническое обслуживание больше не будет занимать большую часть их рабочего дня.

Рост потребности в квалифицированных специалистах

Искусственный интеллект возьмет на себя большую часть рутины, но это не значит, что люди выпадут из рабочего процесса. Понадобится больше специалистов, чтобы заниматься искусственным интеллектом и машинным обучением, так как многие процессы невозможны без человеческого участия.

Даже после того как алгоритм будет внедрен, его необходимо контролировать и корректировать с течением времени. Чтобы внедрить решение в производство, оно должно вписываться в существующие рабочие процессы и выполнять задуманные функции. Решить эти проблемы можно, если привлекать к работе специалистов с нужным опытом.

Ссылка скопирована!

Что еще почитать про ИТ-бизнес