В современном корпоративном ландшафте оценка влияния стиля руководства на баланс между работой и личной жизнью сотрудников выходит за рамки традиционных мер, требуя многогранного подхода. Современные исследования подчеркивают глубокое влияние лидерства на удовлетворенность сотрудников: поразительно, что 77% респондентов связывают свою удовлетворенность работой с поведением руководства. Эта статистика подчеркивает критическую взаимосвязь между стилями руководства и благополучием сотрудников.

У открытого исходного кода нет проблем с безопасностью. У него есть проблемы с распространением. Известный пресвитерианский священник и писатель Фрэнк Крейн говорил: “Вы можете быть обмануты, если будете доверять слишком сильно, но вы будете жить в муках, если будете доверять недостаточно”. Это, конечно, сказано не об открытом коде. Но это отличный способ подвести итог сегодняшнему разрыву между тем, как на самом деле используется открытый исходный код, и шаблонами нулевого доверия, которые предприятия пытаются кодифицировать в своей практике DevSecOps.

Исследователи подчеркивают, что ИИ уже является приоритетом во многих организациях, хотя им все еще не хватает надлежащего плана, включая ключевые приложения и надзор.

По мнению Gartner широкое использование генеративного ИИ (GenAI) значительно демократизирует знания и навыки в компаниях, предоставляя сотрудникам инструменты, необходимые для полной реализации их потенциала. ИТ-руководители должны использовать преимущества GenAI для повышения производительности, снижения затрат и создания возможностей для роста, одновременно управляя значительными рисками. Демократизации GenAI способствует сочетание облачных вычислений и открытого исходного кода, позволяющее работникам со всего мира получать доступ к этим моделям. Демократизация GenAI революционизирует способ ведения работы за счет совершенствования текущих процессов. GenAI создаст равные возможности для доступа к информации и навыкам в широком спектре ролей и бизнес-функций, что сделает его одной из самых прорывных тенденций этого десятилетия.

Персональные данные постоянно обрабатываются и передаются различными способами — в приложениях для здравоохранения, программах лояльности магазинов, во время покупок или при просмотре онлайн. При таком огромном объеме персональных данных, находящихся в обращении, вероятность возникновения ошибок возрастает.

Генеративный ИИ может помочь персоналу эффективно и оперативно отвечать на запросы клиентов. Но это самое малое, что он может сделать, или чего ожидают от него ИТ-руководители. Ключ к раскрытию его реальной мощи — сосредоточиться на бизнес-результатах и высокоэффективном опыте.

Ожидается, что число компаний, экспериментирующих с возможностями автоматизации генерирующих платформ ИИ, удвоится. Но оправдывает ли ожидаемая финансовая отдача высокие затраты на технологию? К 2030 году компании будут тратить 42 миллиарда долларов в год на проекты генеративного искусственного интеллекта (genAI), такие как чат-боты, инструменты для исследований, написания текстов и подведения итогов. И хотя технология была объявлена благом для производительности, добиться возврата инвестиций (ROI) в genAI может оказаться труднодостижимой задачей.

Генеративный искусственный интеллект привносит «интеллект» в умные очки. Вот почему ваше лицо — лучшее место для ИИ.
 

Согласно новой статье, опубликованной 23 исследователями искусственного интеллекта, академиками и креативщиками, правовая и техническая защита “безопасной гавани” необходима для того, чтобы позволить исследователям, журналистам и художникам проводить "добросовестную" оценку продуктов и услуг искусственного интеллекта. Несмотря на необходимость независимой оценки, говорится в документе, проведение исследований, связанных с этими уязвимостями, часто юридически запрещено условиями предоставления услуг для популярных моделей искусственного интеллекта, включая OpenAI, Google, Anthropic, Inflection, Meta и Midjourney. Авторы статьи призвали технологические компании возместить ущерб исследованиям в области искусственного интеллекта, представляющим общественный интерес, и защитить их от приостановки аккаунтов или юридических репрессий.

Данные о поставщиках позволяют руководителям отделов закупок более глубоко понимать эффективность своей организации, прогнозировать рыночные возможности и заключать выгодные контракты с поставщиками. При благоприятных рыночных условиях эти возможности обеспечивают серьезное конкурентное преимущество; во время экономических потрясений они необходимы для поддержания непрерывности бизнеса — в целом, данные являются основой для принятия решений в области закупок.

Организационная культура может как способствовать, так и препятствовать реализации цифровых инициатив. Но когда проекты трансформации включают «правильный» ИИ, обеспечивающий благоприятные результаты и сплоченность сотрудников, результаты говорят сами за себя.

Гиперавтоматизация — бизнес-ориентированный подход, с помощью которого организации быстро определяют, расставляют приоритеты и внедряют автоматизированные бизнес-процессы с использованием передовых технологий.

Взаимодействуя с современными большими языковыми моделями (LLM), ожидаете ли вы, что они будут неприветливыми, пренебрежительными, легкомысленными или даже оскорбительными? Конечно, нет — но, по мнению исследователей из Гарварда, они должны быть такими. Эти ученые отстаивают идею антагонистического ИИ: то есть систем искусственного интеллекта, которые целенаправленно ведут себя агрессивно, критически, грубо и даже прерывают пользователей на полуслове. Их работа бросает вызов нынешней парадигме коммерчески популярных, но чрезмерно очищенных “ванильных” LLM.

Ключи доступа (passkeys) имеют много преимуществ перед паролями для ИТ-подразделений. Пользовательский опыт также намного лучше.

Генеративный ИИ — технология настоящего времени и будущего, но лидерам в области кибербезопасности еще предстоит по-настоящему применить ее на практике. Трудно определить «лучшие практики», когда так много людей хватаются за «новые методы», эффективность которых еще не доказана. 

От эпохи Просвещения до Промышленной революции и вплоть до наших дней ведущие мыслители в области науки, техники, инженерии и математики (STEM) многое сделали для людей. Такие деятели, как Александр Каммингс, Мария Кюри, Джонас Солк, Норман Борлауг и бесчисленное множество других, спасли огромное количество представителей нашего вида от невыразимых страданий благодаря тщательному изучению мира природы. В то время как наше общество становится все более техничным, гуманитарные науки, по многим показателям, пришли в упадок. Количество присуждаемых степеней и предлагаемых программ в университетах США в последние годы сократилось, а в некоторых колледжах сокращаются целые факультеты. Журнал The New Yorker, публикуя эти данные, назвал статью: ”Конец английского мейджора".

Беспрецедентный скачок доходов Nvidia от увеличения продаж чипов для искусственного интеллекта и облачных вычислений красноречиво говорит о будущем технологии и ее влиянии на экономику.

В этом эксклюзивном материале вице-президент Gartner предлагает поставщикам технологий экспертные советы по сторителлингу (рассказыванию историй) о продуктах. Поставщики технологий инвестируют огромное количество времени, денег и эмоций в разработку и поставку продуктов. В результате коммуникации с "дорожной картой продукта", как правило, в первую очередь сосредотачиваются на замечательных возможностях или функциональности нового продукта, прилагая ограниченные усилия для увязки их с преимуществами для бизнеса и сценариями использования. Такое информирование о продуктах часто не помогает как внешней, так и внутренней аудитории увидеть их актуальность, и поэтому им трудно в полной мере соответствовать видению, изложенному поставщиками технологий.

Поскольку с ИИ предстоит еще многое выяснить, имеет смысл упростить процесс с помощью привычных методов разработки, особенно инфраструктуры как кода и Python.

ИТ-отделы буквально утопают в показателях, предназначенных для измерения их эффективности, но этот компактный набор основных KPI обеспечивает реальную основу для измерения ИТ-успеха.