К 2027 году дефицит ИБ-кадров в России может возрасти до 60 тыс. человек

К 2027 году дефицит ИБ-кадров в России может возрасти до 60 тыс. человек

К 2027 году дефицит ИБ-кадров в России может возрасти до 60 тыс. человек

По прогнозам Positive Technologies и Фонда «Центр стратегических разработок “Северо-Запад”», в 2027 году спрос на ИБ-специалистов в России увеличится до 235-261 тыс. человек. Дефицит таких кадров составит 54-65 тысяч.

В прошлом году эти показатели составили 160 тыс. и 50 тыс. соответственно. Результаты совместного исследования российского рынка труда в сфере ИБ были представлены на ПМЭФ-2024.

Каждый года вузы, техникумы и колледжи выпускают по 10-15 тыс. молодых специалистов. Такого количества недостаточно, чтобы покрыть дефицит, к тому же в ИБ идут не все выпускники.

Аналитики ожидают, что в ближайшие три года большую часть спроса на этом рынке удастся удовлетворить за счет наращивания объемов подготовки специалистов и автоматизации труда. Тем не менее при расчетной занятости 181–196 тыс. человек в 2027 году нехватка ИБ-кадров сохранит актуальность и тоже будет расти.

 

Исследование также показало, что специалисты ИБ пользуются спросом далеко не во всех регионах. Так, в I квартале 2024 года на рынке появилось 6109 соответствующих вакансий; в половине случаев работу предлагали Москва, Санкт-Петербург и еще несколько крупных агломераций.

 

Требования к таким кадрам в России, как полагают эксперты, будут постепенно меняться. Технологическое развитие и повышенное внимание государства к вопросам ИБ снизят спрос на специалистов широкого профиля, предпочтение будет отдаваться профессионалам в конкретных областях.

Согласно прогнозу, к 2027 году в стране возрастет спрос на специалистов по внедрению ИИ, облачных и финансовых технологий. Новые роли появятся также в связи с совершенствованием платформ bug bounty.

«К 2027 году структура российского рынка труда в ИБ станет в большей степени похожа на структуру рынков технологически продвинутых стран, что будет выражаться в более явном распределении функциональных ролей, — комментирует Дмитрий Санатов, руководитель подразделения Фонда «ЦСР “Северо-Запад”» в Москве. — Доля бумажной занятости сократится до 21% в умеренном сценарии».

GPT-6 Astra распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов

Первые пользователи GPT-6 Astra заметили, что при выполнении сложных задач модель может распределять работу между несколькими агентами. Один составляет план, другие параллельно ищут решения, тестируют код, проверяют результаты и пробуют новый подход после ошибки.

Это позволяет обрабатывать многоэтапные задания быстрее последовательного чат-бота. OpenAI официально заявляет, что Astra способна управлять компьютером, работать в браузере и приложениях, устанавливать и тестировать программы.

Однако отдельную нативную мультиагентную архитектуру компания в описании модели прямо не подтверждает, поэтому пока речь идёт главным образом о наблюдениях за её работой.

Основные вычисления выполняются в облаке, но инструменты агентов могут запускаться на пользовательском компьютере или корпоративном сервере. Несколько исполнителей способны одновременно компилировать код, поднимать браузеры, запускать тесты и работать в контейнерах. В таком сценарии нагрузка на локальные процессоры действительно может заметно вырасти.

Особенно весело станет корпоративной инфраструктуре, где каждого агента придётся помещать в виртуальную машину или песочницу, подключать к внутренним данным и затем аккуратно уничтожать окружение. Быстрее для задачи — не обязательно легче для CPU.

Автономность создаёт и риски безопасности, поэтому OpenAI усилила мониторинг действий Astra и проверки границ разрешённого. Модель постепенно появляется у подписчиков ChatGPT и корпоративных клиентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru