Билл Гейтс рассказал о ключевых отличиях Илона Маска и Стива Джобса

Билл Гейтс рассказал о ключевых отличиях Илона Маска и Стива Джобса

Билл Гейтс рассказал о ключевых отличиях Илона Маска и Стива Джобса

На днях Билл Гейтс дал интервью изданию Bloomberg. Помимо прочего, один из создателей Microsoft сравнил Стива Джобса, которого считают главным идейным вдохновителем Apple, и Илона Маска, одного из главных современных новаторов.

Bloomberg спросил Гейтса, можно ли сегодняшнего Илона Маска расценивать как «следующего Стива Джобса», учитывая прорыв его компаний Tesla и SpaceX по части создания электромобилей и многократного использования ракет.

«Есть некоторые ключевые отличия в способе управления Джобса и Маска. Илон — больше практический инженер, Стив — гений дизайна и маркетинга. Кроме того, Джобс очень хорошо умел мотивировать людей», — ответил американский предприниматель и филантроп.

«Другими словами, войдя в одну комнату с ними, вы не перепутаете Маска и Джобса».

Стоит признать, что Гейтс дал очень точную характеристику Илону Маску, поскольку последний, например, в 2017 году проводил всё время на фабрике Tesla. Даже спал на полу и не всегда успевал помыться, чтобы успеть с разработкой Tesla 3.

Что касается Стива Джобса, о его обаянии и силе убеждения рассказывал ещё нынешний глава Apple Тим Кук. В 1998 году Джобс уговорил Кука присоединиться с техногиганту, хотя Тим до последнего сомневался.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru