После Сноудена у АНБ возникли проблемы с набором персонала

После Сноудена у АНБ возникли проблемы с набором персонала

Не так уж много выпускников вузов обладают теми знаниями и способностями, которые нужны для компьютерных подразделений АНБ. Проблема спецслужб ещё и в том, что ИТ-компании предлагают самым талантливым ребятам очень большие деньги, которые превышают государственное обеспечение, хотя оно тоже немаленькое.

Но самые большие проблемы с набором сотрудников начались после скандала вокруг АНБ, связанного с публикацией документов Эдварда Сноудена, пишет NPR.

В прежние годы работа на разведку была окутана ореолом романтики, считалась патриотичным делом. «Когда я заканчивал школу, то думал найти работу в будущем у оборонного подрядчика или в самом АНБ», — говорит Даниель Суонн (Daniel Swann), 22-летний старшекурсник университета Джонса Хопкинса с талантом в сфере информационной безопасности и явно хорошими карьерными перспективами. Скоро он начнёт профессиональную деятельность в этой области. После 2013 года и известных событий со Сноуденом мнение студента резко изменилось. Cтали известны методы работы АНБ, включая сквозное прослушивание коммуникаций. «Я не могу представить себе, что работаю там, — говорит Даниель. — Частично по этим моральным соображениям», передает xakep.ru.

В этом году АНБ нужно 1600 новобранцев. Сотни из них должны быть высококлассными специалистами в информатике и математике. До настоящего времени удавалось заполнять штат, но в нынешних условиях снижения популярности АНБ и усиления конкуренции со стороны Кремниевой долины это становится более трудной задачей.

Без нужных специалистов мощь суперкомпьютеров АНБ пропадёт впустую, потому что вовсе не компьютеры взламывают код. Это делают люди, в результате тяжелого труда.

Мнение студентов разделяют и преподаватели в том же университете Джонса Хопкинса. «До Сноудена мы смотрели на АНБ как на разведывательное агентство, которое делает то, что ему положено делать, — говорит профессор университета Мэттью Грин (Matthew Green). — Но мы узнали, что они собирают невероятный объём информации. И они не стесняются делать всё, что могут, для доступа к этой информации».

Впрочем, есть и противоположное мнение. Например, технический руководитель дирекции по обеспечению информации АНБ Нил Циринг (Neal Ziring) говорит, что некоторые студенты, наоборот, заинтересовались работой в АНБ, когда узнали о режиме тотальной слежки и доступе к абсолютно любым цифровым коммуникациям.

Но даже Циринг признаёт проблему с имиджем: так, раньше АНБ работало бок о бок с технологическими компаниями, а сейчас Кремниевая долина начинает относиться враждебно к разведчикам. К тому же, студентам вроде Суонна, например, Microsoft во время стажировки платит $7000 в месяц и предоставляет в бесплатную аренду автомобиль. АНБ не способно конкурировать по деньгам, поэтому раздаёт другие бонусы от имени государства, любые виды страховок, предлагает гибкий график и уникальные интеллектуальные задачи, которые не предложит ни одна ИТ-компания.

Подпишитесь на новости

Orion soft предложил посчитать пользу от ИИ через платформу StarScale AI

Orion soft анонсировал StarScale AI — платформу, которая должна показать, сколько компания тратит на искусственный интеллект и что получает взамен. Потому что внедрение нейросети звучит эффектно ровно до вопроса финансового директора: а окупается это всё когда?

Как объясняет разработчик, решение объединяет сведения об ИИ-инструментах, моделях и сценариях использования. Расходы и эффект можно рассматривать по компании, подразделениям, командам и отдельным пользователям.

Платформа собирает данные о запросах, потреблении токенов и инфраструктурных затратах, связывает их с конкретными сотрудниками и проектами. Задача — выяснить, какие инструменты действительно востребованы, а какие просто красиво числятся в отчёте о цифровизации.

Помимо расходов, заявлена оценка результата: например, сэкономленного рабочего времени и его денежного эквивалента. На этой основе бизнесу предлагают решать, какие ИИ-проекты развивать, какие оптимизировать, а какие пора закрывать.

По сценарной оценке Orion soft, крупный российский бизнес в 2026 году может потребить 912,5 трлн токенов примерно на 237 млрд рублей. Это расчёт возможного потребления, а не уже выставленный рынку счёт.

Главная задача продукта — ответить на вопрос: нейросеть помогает зарабатывать и экономить или просто уверенно превращает бюджет в токены? Для корпоративного ИИ это разговор куда полезнее очередного соревнования по числу запущенных ассистентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru