 |
Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий
Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций.
Исследование компании Nexign показывает, что мониторинг ИТ-инфраструктуры стал стандартом для отечественного бизнеса: 79% опрошенных компаний уже используют для отслеживания состояния своих систем специализированные программные инструменты. Это объясняется растущей сложностью ИТ-ландшафтов: компании вынуждены контролировать все больше элементов инфраструктуры, чтобы обеспечить бесперебойную работу бизнеса.
Наиболее востребованы метрики, связанные с отслеживанием нагрузки на процессор, оперативную память и сеть (89%), ошибок и сбоев в приложениях (86%), задержки отклика сервисов (70%).
При этом всего 17% респондентов применяют инструменты с машинным обучением для автоматического обнаружения аномалий, хотя и признают, что последствия недостаточного мониторинга уже ощутимы — это штрафы регулятора, репутационные потери и отток клиентов.
Финансовый сектор демонстрирует более высокий интерес к технологии и уже ведет пилотные проекты. Представители других отраслей занимают выжидательную позицию: одни находятся в поиске обоснований для инвестиций в этом направлении, другие считают, что текущие инструменты без машинного обучения еще не исчерпали свой потенциал. Малый и средний бизнес пока меньше всего готов к внедрению ИИ — во многом потому, что часть компаний этого сегмента еще не выстроила даже базовые процессы мониторинга.
Эксперты подчеркивают: барьер носит не столько технологический, сколько организационный и экономический характер. На рынке уже доступны инструменты с машинным обучением для поиска аномалий — как коммерческие продукты российского производства, так и решения на базе открытого исходного кода от отечественных и зарубежных вендоров. Однако их внедрение требует зрелых процессов и наличия необходимых компетенций. Компаниям нужны специалисты на стыке ИТ, информационной безопасности и исследования данных, при этом создание полноценных отдельных подразделений для многих организаций экономически неоправданно.
Существенной проблемой остается и качество данных: модели машинного обучения требуют нормализованных и структурированных массивов, тогда как в реальности данные часто разрозненны и хранятся в различных системах без единого стандарта. Наконец, многие проекты не получают финансирования из-за сложности расчета экономического эффекта.
На текущем уровне развития рынка компаниям целесообразнее инвестировать прежде всего в выстраивание процессов, подготовку данных и развитие компетенций. Без этой базы даже самые продвинутые ИИ-модели не смогут продемонстрировать ожидаемую эффективность.
«ИТ-ландшафты компаний становятся все более сложными: растет количество сервисов и микросервисных приложений, взаимосвязей между ними, инфраструктура становится более распределенной и разнородной с точки зрения используемых технологий. Из-за этого обнаруживать аномалии с помощью традиционных методов становится все труднее — нужно сопоставлять разные метрики, анализировать большие объемы данных. В ближайшие годы мы ожидаем более глубокую интеграцию машинного обучения в платформы мониторинга. Такие инструменты помогут автоматически выявлять сложные аномалии, а их использование станет доступнее. При этом максимальную отдачу от них смогут получить компании, которые уже выстроили процессы мониторинга и обеспечили необходимое качество данных», — отмечает Максим Нартов, директор по развитию бизнеса Nexign.
О компании
Nexign — российская компания с 34-летним опытом разработки высокотехнологичных решений для крупного бизнеса в различных отраслях экономики. Готовые продукты и решения Nexign обеспечивают быструю ИТ-трансформацию клиентов, чтобы компании могли решать задачи в кратчайшие сроки с уверенностью в результате.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева
Компания: Nexign
Добавлен: 14:03, 14.08.2026
Количество просмотров: 160
Страна: Россия
| На Северо-Западе столицы прошла профилактическая акция «Безопасный двор», УВД по СЗАО ГУ МВД России по г Москве, 21:39, 23.09.2026, Россия258 |
| К началу нового учебного года сотрудники Отдела Госавтоинспекции УВД по СЗАО ГУ МВД России по г. Москве провели в районе Строгино профилактическое мероприятие «Безопасный двор». Его главная задача — снизить риски дорожно-транспортных происшествий с участием детей. |
| «Телфин» представил интеграцию с платформой ABCP, Телфин, 21:34, 23.09.2026, Россия257 |
| Провайдер коммуникационных сервисов «Телфин» объявил об интеграции виртуальной АТС «Телфин.Офис» и платформы ABCP — IT-экосистемы для продаж и закупок автозапчастей. Связка сервисов расширяет их функциональность, создавая единую цифровую среду для эффективного взаимодействия с клиентами. |
| Axenix прокачает студентов ТвГТУ в сфере ИИ, Axenix, 21:34, 23.09.2026, Россия273 |  |
| Компания Axenix модернизировала лабораторию искусственного интеллекта Тверского государственного технического университета (ТвГТУ), дополнив ее новым оборудованием. |
|
|
