Роботы и искусственный интеллект продолжают развиваться, и из-за технологичного прогресса уже говорят об вымирании некоторых профессий, в том числе и технических. Ведь зачем нам нужны сотрудники, если есть машины, производящие безошибочные вычисления с колоссальной скоростью? А камеры, системы мониторинга и безопасности способны защитить лучше, чем человек.
Значит ли это, что искусственный интеллект вытеснит обычного сотрудника? Или все-таки новые технологии предоставят людям новые возможности с карьерными перспективами? Давайте разбираться.
20 миллионов рабочих мест будет «утеряно»
Согласно исследованиям Oxford Economics, к 2030 году в промышленном производстве около 20 миллионов людей потеряют свои рабочие места. Но как еще рост автоматизации повлияет на работу в целом и на рынок труда?
Правительство России планирует потратить более триллиона рублей на развитие искусственного интеллекта, который должен будет заменить людей в монотонной рутине и в стеке кибербезопасности. Роботы уже начали повышать производительность и увеличивать экономический рост компаний, рискнувших внедрить их.
Дальнейшее внедрение роботов в рабочие процессы увеличит число высокопроизводительных и оплачиваемых рабочих мест. Когда вся однообразная и тяжелая рутина будет поставлена на автоматизацию, для сотрудников откроются новые двери для самореализации. Поэтому не стоит полагать, что вместе с искусственным интеллектом придет безработица.
Кто пострадает от роботизации?
Эксперты Oxford Economics отмечают, что эффект от внедрения роботов в производство и другие сферы будет разниться. Чем беднее страна и чем больше она зависит от низкоквалифицированных работников, тем сильнее она пострадает от всемирной роботизации.
Oxford Economics также предупреждают о вероятных экономических и социальных проблемах в странах, где слишком много низкоквалифицированных сотрудников.
Страны же с высоким уровнем квалифицированных специалистов будут перепрофилировать сотрудников, благодаря чему смогут эффективнее освоить другие направления в отрасли. То есть сотрудники, которых заменят роботизированные процессы, должны будут развиваться и уделять больше внимания интеллектуальной и креативной составляющей своей работы.
Человеческие навыки важнее в стеке кибербезопасности
А что насчет стека кибербезопасности? Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) предлагают значительные преимущества для профессионалов в данной области. Именно наличие ряда преимуществ привело к тому, что у 45% компаний есть команды специалистов по кибербезопасности.
Исследование WhiteHat Security показывает, что инструменты ИИ делают работу команды кибербезопасности более эффективной. А всё благодаря устранению более 55% рутинных задач специалистов.
Исследование также показывает, что, хотя более половины организаций используют ИИ или МО в своем стеке кибербезопасности, почти 60% все еще более доверяют анализу киберугроз, проверенных людьми, чем ИИ.
Хотя более половины организаций используют ИИ или МО в своем стеке кибербезопасности, почти 60% все еще более уверены в результатах киберугроз, проверенных людьми.
Около 40% специалистов по информационным технологиям считают, что их уровень стресса снизился после включения инструментов ИИ в их стек безопасности.
Из них 65% утверждают, что эти инструменты позволяют им лучше сосредоточиться на смягчении и предотвращении кибератак, чем раньше.
Но ИИ и МО не могут полноценно заменить решения безопасности против современных киберугрозы. Большинство опрошенных подчеркивают необходимость человеческих навыков, которым ИИ и машинное обучение просто не могут соответствовать.
Специалистов спросили и о преимуществах, связанных с технологиями на основе ИИ. 30% назвали интуицию самым важным человеческим фактором, 21% подчеркнули важность творчества, и почти 20% согласились, что предыдущий опыт и система взглядов являются самым важным человеческим преимуществом.
Улучшение кибербезопасности с помощью ИИ и МО уже сейчас
Искусственный интеллект и машинное обучение – это наше будущее, которое может улучшить бизнес-процессы и сетевую безопасность компаний уже сейчас. С помощью управляемого машинного обучения вы сможете не только усилить кибербезопасностью собственного бизнеса, но и дадите возможность своим специалистам расти и развиться дальше.
Решение Bitdefender по сетевой безопасности, Network Security Analytics (NTSA), использует гибридную методологию машинного обучения с использованием настраиваемого машинного обучения для кибербезопасности.
МО может быть управляемым, неконтролируемым и полу-контролируемым. Полу-контролируемое легко идентифицирует ключевые модели и тенденции в потоках данных в реальном времени без участия человека и используется в NTSA.
С использованием сложных полу-контролируемых алгоритмов машинного обучения NTSA может анализировать масштабные сетевые данные и делать миллиарды вычислений, основанных на вероятности и доказательствах, которые он видит. Вместо того, чтобы полностью полагаться на опыт отраженных в прошлом угроз, он независимо классифицирует данные и обнаруживает убедительные закономерности. Исходя из этого, NTSA формирует понимание «нормального» поведения в сети и обнаруживает любые отклонения от этого базового уровня, которые могут указывать на развивающуюся угрозу.
Вебинар Bitdefender NTSA: установка, настройка, работа
26 мая в 11.00 приглашаем на технический вебинар тех, кто:
- Не знает, как обеспечить полную видимость угроз и безопасность IoT.
- Хочет снизить организационные риски.
- Или уже думаете над обеспечением защиты с помощью технологии Bitdefender NTSA.
Подробности и запись:
