Увлечение ИИ-программированием в России вызовет рост числа ИТ-сбоев до 20%

Увлечение ИИ-программированием в России вызовет рост числа ИТ-сбоев до 20%

Увлечение ИИ-программированием в России вызовет рост числа ИТ-сбоев до 20%

По прогнозу «Монк Дидижтал Лаб», расширение использования генеративного ИИ в российских разработках приведет к увеличению количества сбоев ИТ-инфраструктуры — на 15-20% к концу 2025 года в сравнении с уровнем-2023.

Исследование влияния GenAI на разработку корпоративных приложений и надежность ИТ-систем в России выявило стремительный рост популярности таких инструментов, как GitHub Copilot, CodeWhisperer, Tabnine, Windsurf (ранее Codeium), IDE с GigaChat-помощником и проч.

Применение ИИ, по мнению аналитиков, повышает вероятность сбоев по ряду причин:

  • в кодах множится число ошибок — так, при использовании Copilot разработчики вносят на 41% больше багов в pull-запросах, чем при работе без такого ассистента;
  • повышение темпов релизов и лего-подобное построение сервисов усложняют архитектуру, из-за этого растет число точек отказа;
  • полагаясь на ИИ, разработчики испытывают ложное чувство уверенности в результате, и проекты перестают подвергаться коллегиальной оценке;
  • экспертиза по ИИ-кодингу пока не нажита, и половина компаний-разработчиков справедливо считает, что ИТ-инфраструктура пока не готова впитать такое новшество.

Рост числа сбоев из-за использования ИИ наиболее вероятен в телеком-индустрии — до 15-18%. Операторы связи используют таких помощников для рефакторинга, документирования, создания сценариев пользовательского трафика и тестирования новых функций, при этом мельчайшая ошибка в коде сетевого устройства может вызвать масштабную деградацию сервиса.

В сфере ретейла популярны Copilot и Codeium. Их использование обычно умножает в проектах число мелких багов, которые легко устранить. Рост числа ИТ-сбоев в этой отрасли прогнозируется в пределах 12-14%.

Финансисты обычно быстрее всех осваивают новые технологии. Исследование показало, что ИИ-помощниками обзавелись либо пользуются в пробном порядке все крупные российские банки. Количество сбоев в финансовой сфере может увеличиться на 8-10% — в основном из-за излишнего доверия к GenAI.

Промышленники тоже активно интересуются ИИ-инструментами. Рост числа сбоев в связи с их использованием ожидается на уровне 5-7%.

Чтобы снизить этот показатель, эксперты советуют внедрять AIOps-платформы, ввести контроль качества подсказок для ИИ, а также применять подход Shift Left Security, который позволяет сократить число уязвимостей на 30-40% еще до вывода продукта в общий доступ за счет интеграции сканеров SAST/DAST и аудита ИИ-кодов в конвейеры CI/CD.

«GenAI ускоряет time-to-market, но одновременно делает ИТ-ландшафт более уязвимым, — комментирует Елена Синицына, директор по аналитике “Монк Дидижтал Лаб”. — Без автоматизированной наблюдаемости результатом станет “технический долг на стероидах”. Однако компании, которые ставят AIOps и безопасный SDLC во главу угла, смогут не только нейтрализовать риск, но и добиться -5% инцидентов к 2025 году».

Яндекс собрал единый антифрод: ботам и накрутчикам станет сложнее

Яндекс начал внедрять «Универсальный антифрод» — единую ИИ-платформу для борьбы с ботами, накрутками и другими видами цифрового мошенничества. Новая система позволяет подключить защиту к сервису за 2-4 дня. Раньше разработка отдельного решения могла занимать несколько месяцев.

К платформе уже подключены десятки сервисов Яндекса, включая Еду, Афишу, Путешествия и приложения с Алисой AI. Сценарии атак у них разные, но суть одна: мошенники пытаются обмануть алгоритмы и получить выгоду.

Например, в Афише система вычисляет ботов, которые массово бронируют билеты на популярные мероприятия. Так перекупщики создают искусственный дефицит, а затем выставляют билеты на других площадках — разумеется, уже с бодрой наценкой.

В Еде антифрод проверяет обращения в службу поддержки. Речь в том числе о случаях, когда злоумышленники многократно жалуются на один заказ в надежде получить компенсацию. После внедрения платформы сервис стал распознавать и блокировать такие обращения более чем в десять раз эффективнее.

В основе системы — нейросеть, аналитические методы и свыше 100 правил, описывающих основные классы атак. Платформа анализирует трафик в реальном времени и подбирает параметры защиты отдельно для каждого сервиса.

Главная фишка решения — централизованное обновление. Если Яндекс обнаружит новую мошенническую схему, защиту можно быстро распространить сразу на все подключённые продукты. Пока мошенники придумывают очередной хитрый план, антифрод уже готовится его испортить.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru