В прошлом году компании потратили более $ 600 млн. на ИБ

В прошлом году компании потратили более $ 600 млн. на ИБ

...

По данным исследователей австралийского института криминологии (Australian Institute of Criminology), в прошлом году малые и средние компании потратили более 600 миллионов долларов, чтобы устранить проблемы компьютерной безопасности.

В отчете говорится, что разного рода вирусным атакам подверглось около 13% малых, 20% средних и 30% крупных предприятий по всему миру.

Эксперты утверждают, что наибольшее число хакерских атак осуществляется посредством вредоносного программного обеспечения, среди которого программы-шпионы, утилиты для отслеживания клавиатурных нажатий и т.д.

Около 9% компаний в прошлом году столкнулись с фактической кражей имущества (ноутбуки, десктопы, мобильные телефоны).

Источник 

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru