78% промышленных компаний заместили менее 70% ПО для работы с данными

78% промышленных компаний заместили менее 70% ПО для работы с данными

78% промышленных компаний заместили менее 70% ПО для работы с данными

Согласно совместному исследованию К2Тех и Arenadata, 22% российских промышленных компаний достигли высокого уровня замещения (более 70%), а 78% — заместили менее 70% ПО.

В исследовании приняли участие 97 руководителей и директоров компаний из различных отраслей промышленности.

Как показал опрос, 82% промышленных предприятий стали больше доверять отечественному ПО для работы с данными. 40% готовы внедрять такие решения в процессы планирования, аналитики и оптимизации производственных процессов.

Доля отечественного ПО на предприятиях пока относительно невысокая. 78% предприятий заместили менее 70% решений по работе с данными. При этом большинство из них находятся в диапазоне замещения от 31% до 50%.

Ключевые критерии решений для обработки Big Data — безопасность решения (59% респондентов), функциональность (51%) и цена обслуживания (44%). Высокий показатель по безопасности связан с тем, что значительная часть респондентов подпадает под регулирование объектов критической критической информационной инфраструктуры.

Основные препятствия для внедрения решений по работе с данными, в том числе отечественных, по мнению респондентов, — высокая стоимость (19%), кадровый дефицит (19%), неготовность инфраструктуры (12%) и низкое качество имеющегося на рынке ПО (12%).

Из реальных эффектов 40% заказчиков надеются на увеличение прибыли. 30% намерены снизить издержки, а 28% — получить информацию для принятия обоснованных управленческих решений. Но заказчики не питают иллюзий к сверхскоростному возврату инвестиций в проекты с применением Big Data. 44% компаний ожидают возврата инвестиций в течение 3-4 лет, 23% — в течение 5 лет.

«Ситуация по импортозамещению решений по большим данным в промышленности, которую показало исследование, практически точно попадает под закон Парето. 22% компаний заместили более 70% решений по работе с данными. В основном это крупные предприятия, которые имели возможность быстро приступить к миграции и выделять на это достаточный бюджет. И именно эти 22% дают импульс для импортозамещения оставшихся 78%. Наличие на рынке промышленности реальных проектов с применением отечественного ПО по работе с данными позволяет российским вендорам получать обратную связь по своим решениям и дорабатывать их под запросы рынка, а для других предприятий-заказчиков такие кейсы — реальный пример экономических эффектов от решений с Big Data, повышающий доверие к российскому ПО», — отметил заместитель генерального директора К2Тех Игорь Зельдец.

«Данные — важный актив для промышленных предприятий, и лидеры отрасли это понимают. Поэтому все чаще запускают полноценные проекты по работе с данными, разворачивают пилоты. Исследование показывает, что промышленники представляют, какие бизнес-эффекты может принести внедрение технологий Big Data, и активно взаимодействуют с вендорами, у которых уже есть успешные кейсы внедрения их решений», — пояснил директор департамента Группы Arenadata по работе с промышленным сектором Максим Власюк.

Нейросети пустят в российские школы только с пятого класса

Методические рекомендации Минпросвещения России исключают использование ИИ-сервисов учениками начальной школы. В средних классах нейросети уже допускаются, а старшеклассникам разрешат подключать их к исследовательским проектам. Доступ к цифровому мозгу будут открывать постепенно.

Как сообщила ТАСС директор Института истории, гуманитарного и социального образования НГПУ Ольга Хлытина, для 5-9 классов предусмотрено применение ИИ при поиске информации, объяснении сложных понятий и проверке гипотез.

Старшеклассники смогут использовать нейросети в проектной и исследовательской работе — например, для обработки больших массивов данных и визуализации результатов.

При этом искусственный интеллект нельзя применять во время промежуточной и итоговой аттестации. Учитель также вправе ограничить нейросети на уроках и в заданиях, направленных на развитие творческого мышления, анализа и умения аргументировать собственную позицию.

Рекомендации содержат сценарии использования ИИ для разных предметов. На литературе с его помощью можно создавать изображения персонажей или озвучивать фрагменты произведений, чтобы тренировать выразительное чтение.

Однако всё, что сгенерировала нейросеть для урока, должен критически проверить педагог. Материалы необходимо оценить на научную корректность, соответствие ФГОС, рабочей программе и возрасту учеников.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru