Positivim.com.ua

Blog

  • Коли AI пише код: як змінюється роль розробників

    Коли AI пише код: як змінюється роль розробників

    koly ai pyshe kod yak zminyuyetsya rol rozrobnykiv Коли AI пише код: як змінюється роль розробниківkoly ai pyshe kod yak zminyuyetsya rol rozrobnykiv Коли AI пише код: як змінюється роль розробників


    Сучасні інструменти кодування штучного інтелекту тепер пропонують усвідомлення повного контексту проекту, розуміння зв’язків між файлами та дозволяють широкомасштабний рефакторинг.

    Поява генеративного штучного інтелекту докорінно змінила спосіб створення програмного забезпечення. Такі інструменти, як Cursor AI, Windsurf AI, GitHub Copilot і Claude Code, тепер виконують складні завдання, які виходять далеко за межі простого створення коду. Ці інструменти регулярно допомагають розробникам у виконанні переважної більшості завдань, таких як розробка нових функцій, написання тестів, налагодження, перегляд коду та рефакторинг коду. На цих платформах тепер є агенти штучного інтелекту, які автоматично захоплюють контекст, запускають команди терміналу та виконують семантичний пошук коду, що означає перехід від допомоги коду до автономних робочих процесів розробки. Сучасні інструменти кодування штучного інтелекту тепер пропонують усвідомлення повного контексту проекту, розуміння зв’язків між файлами та дозволяють широкомасштабний рефакторинг.

    Ця еволюція викликає занепокоєння у багатьох розробників. Згідно з нещодавнім дослідженням Pew Research Center, 50 відсотків експертів вважають, що штучний інтелект загрожує класичним розробникам. Проте дані Google за 2024 рік показують, що хоча більше чверті нового коду створено машиною, генеральний директор Сундар Пічаї стверджує, що розробники стають все більш важливими, а не меншими.

    Те, що виглядає суперечливим, означає фундаментальний зсув. Зникає не сама роль, а зміщується її фокус. Технічна відповідальність стає все більш важливою, замінюючи написання окремих рядків коду дизайнерським мисленням вищого рівня, креативністю, стратегічним наглядом і оркестровкою ШІ.

    Однак сам по собі технічний досвід більше не визначає цінність розробника. Натомість існує нагальна потреба оволодіти владними навичками, такими як критичне спілкування, співпраця та стратегічне мислення. Тому розробники повинні інвестувати в ці навички та прийняти мислення про зростання, яке зосереджується на рішеннях.

    Від створення коду до технічної оцінки

    Коли ШІ створює базовий код, роль розробників принципово змінюється. Вони менше кодують самі, але беруть на себе більш активну роль у перегляді та оцінці коду. Основна увага зосереджена на таких питаннях, як: Чи підходить код до існуючої системи? Чи він безпечний, продуктивний, масштабований, стійкий і придатний для обслуговування? Найважливіше те, що розробники повинні оцінити, чи відповідає згенерований код бізнес-вимогам і цілям.

    Традиційна роль розробника перетворюється на щось більше схоже на оркестратора штучного інтелекту – професіоналів, які розробляють, керують і керують конвеєрами розробки на основі ШІ. Коли штучний інтелект створює не лише функції CRUD, а цілі архітектури мікросервісів, розробники стають відповідальними за:

    • Дизайн робочого процесу AI: Створення складних підказок і ланцюжків агентів, які можуть автономно виконувати складні завдання розробки. Це вимагає розуміння не тільки того, що потрібно створити, але й того, як розкласти проблеми на компоненти, керовані ШІ.
    • Управління контекстом: забезпечення систем штучного інтелекту доступом до правильного архітектурного контексту, бізнес-вимог і технічних обмежень для створення значущих рішень, а не технічно правильного, але стратегічно марного коду.

    Advanced Prompt Engineering: нова технічна специфікація

    Швидке проектування у 2025 році вийшло за межі простого надання інструкцій і стало складною технічною дисципліною. Тепер розробники повинні думати з точки зору:

    • Архітектура контекстної підказки: Створення підказок, які включають архітектуру системи, вимоги безпеки, обмеження продуктивності та бізнес-логіку таким чином, щоб направляти ШІ до оптимальних рішень.
    • Інтеграція ланцюга думок: Розробка підказок, які заохочують штучний інтелект систематично працювати над складними проблемами, пояснюючи його міркування та дозволяючи людині контролювати критичні моменти прийняття рішень.
    • Передбачення та обробка помилок: Створення підказок, які передбачають крайні випадки та направляють штучний інтелект до надійної обробки помилок і плавної деградації.

    Наприклад, підказка платіжної функції тепер має включати не лише логіку транзакцій, але й вимоги відповідності, інтеграцію виявлення шахрайства, журнали аудиту та механізми відновлення після збоїв – усе це при збереженні сумісності з існуючою архітектурою системи.

    Починаєте кар'єру без практичного досвіду? Нові вимоги до навчання

    Доступ до професії змінюється, особливо для новачків. Традиційні навчальні завдання, такі як написання простих компонентів, виправлення помилок або базові тести, завдання, типові для працівників початкового рівня, швидше за все, будуть автоматизовані в деяких організаціях. У результаті людям часто бракує досвіду в тому, як насправді створюється функція. Якщо ви бачите лише результат, ви не навчитеся, як його досягти. Логіка залишається невидимою, а код стає чорним ящиком.

    Це створює парадокс: новим розробникам може бракувати базового досвіду, щоб побачити, як функції створюються з нуля. Щоб вирішити цю проблему, командам розробників потрібно:

    • Розширене наставництво на основі AI: об’єднання молодших розробників зі старшими розробниками та системами штучного інтелекту, навчаючи їх ефективно співпрацювати як з людиною, так і зі штучним інтелектом.
    • Структуровані шляхи навчання: Створення навмисного навчального досвіду, який відкриває для нових розробників повний життєвий цикл розробки програмного забезпечення, навіть якщо штучний інтелект обробляє рутинне впровадження.
    • Швидке інженерне навчання: навчання нових розробників думати про специфікацію вимог і дизайн системи через призму співпраці ШІ.

    Архітектура системи залишається завданням людини

    Генеративний ШІ може будувати функції, але не системи. Архітектурні рішення залежать від факторів, які виходять далеко за рамки поточного сценарію використання: масштабування, модульність, вимоги до затримки, дизайн інтерфейсу та подальша зручність обслуговування.

    Такі рішення ґрунтуються на досвіді, оперативних знаннях і технічному передбаченні. Локально оптимізованого коду недостатньо, особливо в регульованих або критичних для безпеки середовищах. Тут важливий огляд, а цього не можна досягти за допомогою навчальних даних, а скоріше за допомогою планування та стратегічного підходу.

    Ці архітектурні рішення підкреслюють очевидну потребу: розробники повинні вийти за рамки коду та активно розвивати такі навички, як стратегічне мислення, розуміння систем і здатність оцінювати довгострокові наслідки. Розвиток цих можливостей — або зміцнення існуючих — вимагає часу та структури. Вона починається з чесної оцінки поточних компетенцій і розуміння того, які сфери потребують зростання. Продуманий план розвитку може допомогти усунути ці прогалини, використовуючи такі ресурси, як онлайн-курси, наставництво, практичні проекти та професійні мережі. Завдяки послідовним зусиллям з часом помітний прогрес стає помітним, оскільки кожен маленький крок сприяє досягненню ширших цілей.

    Дивіться також: Радість кодування не вмерла, її переосмислюють

    Безпека та якість в епоху ШІ

    Більша автоматизація автоматично не означає більшої безпеки. Фактично, використання ШІ також збільшує поверхню атаки. Згенерований код може містити вразливості, його важко відстежити або створювати юридичні ризики.

    Водночас посилюється тиск щодо швидкої доставки. Це дає зрозуміти, що процеси є обов’язковими: хто перевіряє вихід? Як задокументовано, створено код вручну чи автоматично? Які критерії застосовуються до тестування та затвердження?

    Лише три відсотки компаній зараз вважаються готовими до поточних кіберризиків. Це показує, що без структурованих процесів ШІ залишається ризиком, а не важелем якості.

    Тепер розробники повинні освоїти:

    • Шаблони безпеки, специфічні для ШІ: Розуміння того, як системи штучного інтелекту можуть запроваджувати нові вектори атак і впровадження відповідних заходів безпеки.
    • Змагальна міцність: Переконайтеся, що системи, створені ШІ, можуть протистояти маніпуляціям і підтримувати функціональність під час атаки.
    • Постійний моніторинг безпеки: Впровадження систем, які можуть виявляти, коли згенерований штучним інтелектом код неочікувано поводиться у виробництві.

    Революція Power Skills

    Жоден інструмент у світі не замінить командної роботи. У середовищі розробки з підтримкою штучного інтелекту для розробників стає дедалі важливішим координувати роботу з керівниками проектів, дизайнерами UX, відділами безпеки та операційними командами. Для цього не потрібні навички презентації, а скоріше вміння передавати технічні рішення у зрозумілий спосіб: чому щось було побудовано саме таким чином? Де ризики? Яка була б альтернатива?

    Ті, хто поєднує технічну глибину з розумінням контексту, стають центральною ланкою між розробкою, продуктом, операціями та безпекою, допомагаючи гарантувати, що програми не лише працюють, але й функціонують у загальній картині. Ось чому зараз вкрай важливо зосередитися на силових навичках.

    • Стратегічні комунікації: Перехід між технічними можливостями штучного інтелекту та бізнес-вимогами, допомагаючи організаціям зрозуміти, що можливо і що бажано.
    • Міжфункціональна співпраця: Ефективна робота з менеджерами з продуктів, дизайнерами, командами безпеки та бізнес-стейкхолдерами, щоб переконатися, що розробка на основі штучного інтелекту відповідає цілям організації.

    Agentic AI: The Next Frontier

    Останні прориви, як-от Gemini від Google, демонструють агентські можливості, розроблені для розробників, підприємств і окремих осіб. Ці системи можуть автономно планувати тести, структурувати запити на отримання та пріоритезувати квитки.

    Розробники, які працюють з агентським штучним інтелектом, повинні освоїти:

    • Агентський нагляд: моніторинг і керівництво агентами штучного інтелекту, надаючи їм достатню автономію для ефективності.
    • Дизайн робочого процесу: Створення робочих процесів розробки, які оптимально поєднують людське розуміння з автоматизацією ШІ.
    • Вирівнювання цілей: Переконайтеся, що агенти штучного інтелекту переслідують цілі, які відповідають ширшим проектам і цілям організації.

    Візьміть на себе стратегічну роль

    AI змінює повсякденне життя в процесі розробки, але він не замінює технічне судження та процес інженерної думки. Ті, хто розуміє системні взаємозв’язки, критично оцінює машинний вихід і підтримує огляд архітектури, якості та процесів, залишаться незамінними в майбутньому.

    Роль розробника у 2025 році стане більш стратегічною, більшою для співпраці та більш впливовою, ніж будь-коли раніше. Майбутнє належить розробникам, які сприймають ШІ не як загрозу своїй актуальності, а як примноження свого стратегічного впливу. Зосереджуючись на унікальних людських здібностях – творчості, етичних міркуваннях, стратегічному мисленні та міжфункціональній співпраці – під час опанування співпраці ШІ, розробники можуть формувати не лише програмні системи, а й майбутнє того, як люди та машини працюють разом.

    Успіх у цьому новому середовищі вимагає постійного навчання, навичок, розуму, щоб зрозуміти, які прогалини існують і чи може штучний інтелект допомогти їх усунути, стратегічного мислення та сміливості переосмислити, що означає бути розробником програмного забезпечення у світі, де першим є ШІ. Ті, хто прийме цю еволюцію, не просто виживуть, але й процвітатимуть як архітектори інтелектуальних систем, які визначатимуть наше цифрове майбутнє.

  • Johnson Cornell Tech MBA займає 4 місце в галузі підприємництва

    Johnson Cornell Tech MBA займає 4 місце в галузі підприємництва

    Автор Елісон Фромм

    Коли минулої весни зміни в тарифах і правилах створили торговельну невизначеність, Салік Техамі, MBA '25, і четверо його однокласників розпізнали бізнес-можливість і створили стартап, який став одним із багатьох успішних результатів програми Johnson Cornell Tech MBA.

    «Наш продукт — це власна платформа на основі штучного інтелекту, яка допомагає командам із дотримання торгових норм бути більш проактивними», — сказав Техамі. Стартап команди, SAIL, став одним із переможців щорічної нагороди Cornell Tech Startup Awards цього року, отримавши інвестиції в розмірі 100 000 доларів США та забезпечивши основу для розвитку.

    Курси для стартапів. Придбання. Мільйони початкового фінансування. Такі можливості знайомі випускникам Johnson Cornell Tech MBA, і сьогодні веб-сайт бізнес-освіти Poets & Quants назвав програму №4 серед найкращих у світі програм MBA для підприємництва 2026 року.

    «Наші студенти привносять свої амбіції та інтелект, а наші викладачі та наставники галузі створюють простір для неймовірного зростання та успіху», — сказав Ендрю Каролі, декан Коледжу бізнесу імені Чарльза Філда Найта Корнельського університету. «Визнання нашої спільної прихильності в цьому рейтингу є підтвердженням».

    Дізнайтеся більше на веб-сайті Cornell SC Johnson College of Business.

  • Відновлення капіталу не вдається, тоді як криптовалюти бачать лише скромні прибутки

    Відновлення капіталу не вдається, тоді як криптовалюти бачать лише скромні прибутки

    Понеділки були сильними днями для акцій у 2025 році, але не сьогодні, каже Кріс Бошамп, головний ринковий аналітик інвестиційно-торгової платформи IG.

    FTSE 100 стабільний, але ралі не матеріалізується

    Оптимізм, викликаний відскоком акцій у п’ятницю, другим таким кроком за тиждень, не зміг перетворитися на стійке зростання фондових ринків сьогодні. Незважаючи на те, що FTSE 100 продовжує залишатися стабільним, вільний від хвилювань щодо оцінки, які впливають на акції технологічних компаній у всьому світі, він продовжує перевершувати Dax, індекс, спроби якого відскочити знову і знову зриваються з липня. Хоча сьогодні Уолл-стріт уникла великих втрат, зростання VIX свідчить про те, що напруга минулого тижня не зникла повністю.

    Біткойн бореться за 100 тисяч доларів

    Поганий курс криптовалют був ключовою особливістю останніх кількох місяців, але, незважаючи на заголовки в газетах, здається, що зараз, коли він опустився нижче 100 тисяч доларів, немає маніакального поспіху купувати біткойн. Криптопростір загалом вищий, але це далеко не той відскок, який би вказував на справжній ентузіазм щодо купівлі падіння.

  • 15,6 мільйона розробників у всьому світі використовують нативну хмару

    15,6 мільйона розробників у всьому світі використовують нативну хмару

    Нове дослідження показує, що 15,6 мільйона розробників у всьому світі наразі використовують власні хмарні технології, причому більшість із них сприяють професіоналам серверної частини та DevOps.

    Висновки, отримані в результаті великого опитування, проведеного Cloud Native Computing Foundation (CNCF) і аналітичною компанією SlashData, надають детальний огляд практик і інфраструктурних стратегій розробників у всьому світі.

    Опитування показує, що 77 відсотків розробників бекенда зараз використовують принаймні одну хмарну технологію. Професіонали Backend і DevOps разом складають 58 відсотків усіх користувачів, що свідчить про глибину інтеграції цих підходів у корпоративні середовища. Такі технології, як API-шлюзи та мікросервіси, залишаються поширеними, з показниками впровадження серед розробників серверних програм 50 і 46 відсотків відповідно.

    Деякі нові практики, такі як спостережливість, Kubernetes, інженерія хаосу та незмінна інфраструктура, продовжують поширюватися більш поступовими темпами. Вони розглядаються як ознаки розвитку сектору, який рухається від раннього впровадження до комплексного функціонування інфраструктури та процесів розвитку.

    «Ці дані підтверджують те, що ми бачимо в екосистемі: нативна хмара виходить далеко за рамки використання традиційної серверної та контейнерної інфраструктури. Розробники впроваджують нативні хмарні технології, починаючи від проектування платформи та закінчуючи ШІ, щоб задовольнити надійність, масштабованість і експлуатаційні потреби», — сказав Кріс Аніщик, технічний директор CNCF.

    Звіт визначає помітні зміни в стратегіях хмарної інфраструктури. Використання гібридної хмари зросло до 32 відсотків серед усіх розробників проти 22 відсотків у 2021 році. Багатохмарне розгортання також завоювало переваги, тепер становить 26 відсотків, що дозволяє організаціям досягти більшої гнучкості та зменшити залежність від окремих постачальників. Поява тенденції до розподіленої хмари, яку використовують 15 відсотків розробників серверної частини, відображає зростаючі потреби виконувати робочі навантаження ближче до джерел даних і кінцевих користувачів.

    «Сама DevOps була схожа на маятник. У минулі роки у вас зазвичай був спеціаліст DevOps, який міг бути вбудованим у команду, або хтось, хто більше зосереджений на інфраструктурі в команді», — сказав Боб Кіллен, старший менеджер технічної програми CNCF. «Тепер, оскільки у нас є внутрішні переселенці та деякі з цих інших речей, це відходить у зворотний бік. Ми бачимо більше операційної платформи, команди, зосередженої на інженерії, з розробниками, які використовують більше хмарних інструментів, [and] вони все ще вважають себе бек-енд розробниками».

    Розробники штучного інтелекту та машинного навчання демонструють іншу модель впровадження хмарних технологій. Лише 41 відсоток професійних розробників штучного інтелекту вважаються «хмарними» попри те, що вони покладаються на надійну інфраструктуру. Близько 30 відсотків розробників штучного інтелекту використовують платформи машинного навчання як послуги (MLaaS), які спрощують операції шляхом абстрагування управління інфраструктурою.

    “Багато [AI developers] споживають SAS, тому вони спілкуються як із кінцевою точкою чату GPT чи чимось подібним, але всі ці служби працюють у хмарній інфраструктурі, тому переважна більшість [machine learning] Сервіси SAS використовують Kubernetes під капотом, — сказав Кіллен. — Тож вони просто використовують його, споживають, але вони цього не усвідомлюють. Тож вони насправді не знають, що там за завісою».

    CNCF робить висновок, що екосистема хмарних технологій вступає у фазу, зосереджену на автоматизації, спостережливості та стійкості в розробці. Перехід від впровадження інструментів до оптимізації систем.

  • Підтримка інфраструктури загальнодоступних даних Африки для епохи ШІ

    Підтримка інфраструктури загальнодоступних даних Африки для епохи ШІ

    Публічні дані, від опитувань перепису населення до адміністративних записів, є важливими для вирішення основних суспільних проблем, таких як продовольча безпека, зміна клімату та економічний розвиток. Для Африки, де проживає наймолодше та найшвидше зростаюче населення у світі, ці дані є двигуном майбутнього, керованого ШІ.

    Подібно до того, як континент перейшов від стаціонарних телефонів до мобільних технологій, африканські країни готові запровадити нові, готові до ШІ підходи до інфраструктури публічних даних. Щоб допомогти реалізувати цей потенціал, Google виділяє 2,25 мільйона доларів на модернізацію загальнодоступних систем даних Африки, щоб зробити їх доступними, надійними та готовими до епохи ШІ.

    Це фінансування буде використано Data Commons, наше відкрите сховище знань, яке перетворює та організовує різноманітні загальнодоступні дані світу в єдиний надійний ресурс. Зокрема, це означає співпрацю з організаціями для відображення різнорідних наборів даних у графі знань Data Commons, створення єдиного ресурсу, який можна запитувати та аналізувати за допомогою нових інструментів штучного інтелекту, які розроблятимуть проекти.

    Створення регіонального Data Commons для Африки

    Google.org надає 750 000 доларів США Економічній комісії ООН для Африки (UNECA) для запуску регіонального Data Commons для Африки. Цей проект створюватиме платформи з підтримкою штучного інтелекту для інтеграції наборів даних з усього континенту, зосереджуючись на таких критичних сферах, як продовольча безпека, торгівля та економічний розвиток.

    Окрім платформи, ми маємо намір сприяти встановленню регіональних стандартів етичного обміну даними та зміцнювати технічні навички національних статистичних служб (NSO). Початковим результатом цих зусиль стане створення єдиної основи даних, готової до штучного інтелекту, яка зрештою дасть можливість політикам приймати кращі рішення на основі даних і прискорить позитивні результати для суспільства на всьому континенті.

  • США хочуть заборонити Wi-Fi-маршрутизатори TP-Link у вашому домі

    США хочуть заборонити Wi-Fi-маршрутизатори TP-Link у вашому домі






    Логотип TP-Link на верхній частині бездротового маршрутизатора.
    Skrypnykov Dmytro/Shutterstock

    Розробляється федеральна заборона на маршрутизатори TP-Link за підтримки не лише одного, а кількох федеральних департаментів і агентств. У разі успіху мережеві пристрої від компанії можуть бути заборонені та заблоковані для продажу в Сполучених Штатах. Причина? Після багатомісячної оцінки ризиків слідчі вважають, що продукти TP-Link становлять загрозу національній безпеці через зв’язки постачальника з Китаєм, особливо через те, що маршрутизатори обробляють конфіденційні дані в Інтернеті та підключення. Заборона, спочатку запропонована Міністерством торгівлі Сполучених Штатів, отримала додаткову підтримку таких відомств, як міністерства внутрішньої безпеки, юстиції та оборони.

    Хоча TP-Link Systems є американською компанією, розташованою в Ірвайні, Каліфорнія, виробник спочатку відокремився від китайської компанії під назвою TP-Link Technologies. Таким чином, багато урядовців стурбовані тим, що TP-Link Systems має зв’язки з материковим Китаєм і що деякі колишні активи належать початковій китайській компанії. Прес-секретар TP-Link Systems Рікка Сільверіо заявила, що компанія «рішуче заперечує будь-які твердження про те, що її продукти становлять загрозу національній безпеці Сполучених Штатів». Пристрої TP-Link популярні, але загальна частка ринку спірна. Колишній директор відділу кібербезпеки в АНБ Роб Джойс під час свідчень перед спеціальним комітетом Палати представників Комуністичної партії Китаю заявив, що TP-Link займає щонайменше 60% роздрібного ринку Wi-Fi у США. Однак веб-сайт TP-Link Systems стверджує, що цей показник менший – 36,6%. Справжній висновок полягає в тому, що TP-Link є одним із найпродуктивніших брендів маршрутизаторів Wi-Fi у США, але це може змінитися через цю заборону. У продажу немає роутерів Wi-Fi і мережевих систем. Це на жаль, оскільки TP-Link продає одну з найкращих точкових сітчастих систем Wi-Fi на ринку. Це може зробити ці пристрої недоступними для більшості, але якщо ви погоджуєтеся, що вони становлять загрозу безпеці, можливо, це не так вже й погано.

    Що буде, якщо забанять роутери TP-Link


    Роутер TP-Link на робочому столі з ящиком поруч.
    Руслан Литвин/Shutterstock

    Перше, на що слід звернути увагу, це те, що якщо Сполучені Штати заборонять мережеві пристрої TP-Link Systems, усі, які у вас уже є у вашому домі, залишаться активними. Хоча все одно важливо враховувати ризик безпеки даних і конфіденційності. Заборона стосується продажу майбутніх пристроїв, що означає, що гаджети TP-Link Systems будуть вилучені з роздрібних торговців по всій країні. Проте потенційний вплив варто обговорити. Менша кількість доступних пристроїв може призвести до дефіциту та навіть підвищення цін від конкуруючих брендів. Звичайно, це лише можливості, а не гарантовані результати.

    Після заборони ви можете або не можете продовжувати використовувати своє обладнання TP-Link. Зараз TP-Link пропонує широкий вибір пристроїв, включаючи маршрутизатори Wi-Fi, сітчасті мережеві системи та продукти для розумного дому, як-от одні з найкращих розумних розеток на ринку. Крім того, TP-Link виробляє розширювачі Wi-Fi, які допомагають підвищити потужність сигналу та усунути мертві зони у вашому домі. Хоча заборона, здається, спрямована на мережеві пристрої, незрозуміло, чи буде заборонено продаж інших продуктів TP-Link Systems, якщо цей захід буде прийнято. Але якщо занепокоєння щодо роутерів правдиві, було б розумно відмовитися від інших продуктів цього бренду.

    Наразі компанія каже, що працює в 170 країнах, має 1,7 мільярда користувачів у всьому світі та безліч продуктів і послуг, включаючи такі бренди, як Tapo, Kasa Smart, VIGI, Aginet і Omada від TP-Link. Зауважте, що є також багато надійних альтернатив, особливо якщо ви хочете відмовитися від того, що у вас є. Деякі з найкращих неймовірно швидких маршрутизаторів Wi-Fi також доступні від таких брендів, як Netgear, Amazon, Asus і D-Link.



  • Подайте заявку зараз: 50 000 доларів США за фінансові технологічні рішення на основі штучного інтелекту

    Подайте заявку зараз: 50 000 доларів США за фінансові технологічні рішення на основі штучного інтелекту

    ⇓ Більше від ICTworks

    за Телефон для голосування на 17 листопада 2025 р

    фінансування штучного інтелекту фінтех

    Незважаючи на рекордний прогрес у фінансовій доступності, 1,3 мільярда дорослих у всьому світі залишаються без банківських послуг, причому жінки становлять 55% цього виключеного населення. Для громад в Африці на південь від Сахари, Латинській Америці та Азії обмежений доступ до фінансових послуг увічнює цикли бідності та вразливості, особливо тому, що кліматичні потрясіння все більше загрожують економічній стабільності.

    Проте останні дані показують, що 40% дорослого населення в країнах, що розвиваються, зараз формально заощаджують – це найшвидше зростання за останні десятиліття – що свідчить про зростаючу готовність до інноваційних фінансових продуктів. Конвергенція нових технологій і постійне фінансове відчуження створюють безпрецедентні можливості для проривних фінтех-рішень.

    50 000 доларів США за фінтех-рішення на основі штучного інтелекту

    Ініціатива AI for Financial Resilience безпосередньо вирішить ці взаємопов’язані проблеми шляхом впровадження відповідальних рішень AI для значного розширення доступу та покращення добробуту людей, які не користуються банківськими послугами, у всьому світі.

    Mercy Corps Ventures пропонує безкоштовне фінансування до 50 000 доларів США для стартапів, які розробляють фінансові рішення на основі штучного інтелекту, орієнтовані на населення, яке не має банківських послуг. Програма шукає інновації, що охоплюють страхування на основі штучного інтелекту, параметричний кредит, заощадження за допомогою токенізації блокчейну та передбачувані грошові перекази.

    Серед пріоритетних напрямків:

    • Фінансова грамотність через освіту та навчання за допомогою ШІ
    • Цифрове страхування та кредитні продукти для вразливих до клімату громад
    • Рішення для заощаджень і грошових переказів з використанням технології блокчейн
    • Системи екстрених платежів для реагування на кризу

    Заявки оцінюватимуться за потенціалом впливу, перевагою інновацій, стійкістю бізнес-моделі та ймовірністю успіху протягом пілотного періоду. Mercy Corps Ventures надає пріоритет рішенням, які можуть масштабуватися, щоб охопити мільйони, водночас створюючи надійні докази для навчання в усьому секторі.

    Подайте заявку зараз: кінцевий термін – 1 грудня 2025 року

    Більше можливостей фінансування

    Будь ласка, зареєструйтеся зараз, щоб отримувати наші оновлення електронною поштою. Дізнайтеся, як отримати початкове фінансування для свого технологічного бізнесу, і знайдіть нові можливості фінансування за допомогою донорів.

    Ми постійно публікуємо вказівки щодо збору коштів і конкурентоспроможну інформацію, як це:

    Зареєстровано під: Фінанси
    Докладніше про: Донорське фінансування, фінансова інклюзія, mBanking, Корпус милосердя

    podajte zayavku zaraz 50 000 dolariv ssha za finansovi tehnologichni Подайте заявку зараз: 50 000 доларів США за фінансові технологічні рішення на основі штучного інтелекту
    Wayan Vota був співзасновником ICTworks. Він також був співзасновником Technology Salon, Career Pivot, MERL Tech, ICTforAg, ICT4Djobs, ICT4Drinks, JadedAid, Kurante, OLPC News та деяких інших. Висловлені тут думки є його власними і не відображають позицію його роботодавця, будь-якої з його організацій або будь-якого спонсора ICTWorks.

  • Advantech, Rohde & Schwarz співпрацюють для прискорення промислової перевірки Wi-Fi 7

    Advantech, Rohde & Schwarz співпрацюють для прискорення промислової перевірки Wi-Fi 7

    Advantech оголосила про стратегічне співробітництво з Rohde & Schwarz для створення «сумісного та готового до розгортання» підходу перевірки для промислових модулів Wi-Fi 7 (802.11be).

    Поєднуючи досвід R&S у сфері сигналізації/радіочастотних вимірювань, попередньої відповідності та тестування OTA/сумісності з промисловими бездротовими платформами Advantech та перевіреною інтеграцією, компанії прагнуть допомогти клієнтам скоротити багаторегіональні погодження, зменшити ризик розгортання та прискорити час виходу на ринок.



    Comarch
    Comarch

    Wi-Fi 7 забезпечує високу пропускну здатність, низьку затримку та надійну надійність. Завдяки Multi-Link Operation (MLO) і надшироким каналам 320 МГц він забезпечує стійке до перешкод з’єднання в режимі реального часу між пристроями, датчиками та периферійними серверами. Серія промислових модулів Wi-Fi 7 від Advantech AIW-173 зосереджена на додатках, які вимагають суворої пропускної здатності, затримки та стабільності, зокрема медичних зображень, робототехніки/AMR, надійних кінцевих точок і ProAV.

    Основні моменти співпраці

    Прискорення відповідності: попередня відповідність автоматичним тестовим зіставленням із показниками Wi-Fi 7 і загальними нормативними вимогами допомагає скоротити багаторегіональні цикли сертифікації та скоротити повторну роботу.

    Надійність польового рівня: зосереджено на роботі MLO, 320 МГц, 6 ГГц, справжньому MIMO/багатопоточному режимі, роумінгу/хендовері та співіснуванні кількох пристроїв, з OTA та тестуванням сумісності для забезпечення стабільної роботи в складних середовищах, таких як заводи, лікарні та громадські заклади.

    Забезпечення якості (попереднє виробництво): уніфікований потік, сигналізація/RF + OTA/взаємодія + попередня відповідність впроваджується на пілотних етапах досліджень і розробок для раннього виявлення ризиків і скорочення циклів налагодження перед масовим виробництвом.


    Типові сценарії застосування

    • Медична візуалізація та операційні: потокова передача з високою роздільною здатністю та контроль із низькою затримкою в середовищах із інтенсивним перешкодами, перевірені за допомогою OTA/тестування сумісності та співіснування.

    • Робототехніка/AMR і інтелектуальне виробництво: MLO, 320 МГц і оптимізований хендовер покращують підключення під час руху, підтримуючи заводські NPN і операції змішаного діапазону.

    • Надійні кінцеві точки та ProAV: підтверджена стійкість до паралелізму та перешкод для довготривалої високоякісної передачі на велику відстань у великих приміщеннях або на відкритому повітрі.

    Джеррі Чіанг, директор групи Embedded IoT, Advantech

    Переносячи перевірку дизайну, попередню відповідність і OTA/інтероперабельність раніше на стадії досліджень і розробок і передпілотну стадію, ми забезпечуємо бездротовий зв’язок, який можна перевірити та масштабований, і даємо клієнтам можливість швидше прийняти Wi-Fi 7 у більшій кількості країн і регіонів.

    Шон Тінг, старший регіональний менеджер з продажу Rohde & Schwarz

    Компанія R&S протягом тривалого часу спеціалізується на тестуванні бездротового зв’язку та нормативній перевірці. Ми раді допомогти Advantech у процесі розробки модуля Wi-Fi 7 і надати підтримку важливих функцій Wi-Fi 7, таких як MLO та 320 МГц. Промислові ринки також потребують підтримки високої пропускної здатності даних для виконання безпілотних програм. Наш тестер бездротового зв’язку наступного покоління CMX500 надає Advantech значні функції перевірки Wi-Fi 7 і підтримує їх вимогливий час для досягнення ринкових цілей

  • АСЕАН може розблокувати цифрове майбутнє на 2 трильйони доларів до 2030 року – HSBC, Google Cloud

    АСЕАН може розблокувати цифрове майбутнє на 2 трильйони доларів до 2030 року – HSBC, Google Cloud

    Минулого четверга HSBC і Google Cloud опублікували свій звіт Digital Frontiers 2030, в якому зазначено, що цифрова економіка Південно-Східної Азії може досягти 1 трильйона доларів до 2030 року з потенціалом подвоїтися до 2 трильйонів доларів, оскільки регіональна інтеграція та платежі в реальному часі прискорять впровадження.

    Дослідження, представлене HSBC і Google Cloud у партнерстві з Payments and Commerce Market Intelligence (PCMI), визначає, як програмовані гроші, вбудовані кредити та автоматизація на основі штучного інтелекту (AI) змінюють фінансовий ландшафт регіону.

    У звіті визначено чотири ключові тенденції, які змінюють те, як компанії, підприємці та споживачі створюють та обмінюють цінності в регіоні.

    По-перше, платформи цифрових продавців проникнуть у всі сфери економіки Південно-Східної Азії.

    Відзначається, що 75 мільйонів цифрових підприємців уже керують 58 відсотками цифрової економіки АСЕАН, генеруючи 175 мільярдів доларів валового обсягу транзакцій у 2025 році, і очікується, що він досягне 580 мільярдів доларів до 2030 року, оскільки модель ринку розширюється на нові вертикалі, а транскордонна інтеграція створює ще більше можливостей для цих заповзятливих людей.

    По-друге, попит на вбудовані персоналізовані кредити зростає серед заможних верств населення регіону.

    77 відсотків споживачів в АСЕАН зараз використовують вбудоване фінансування через гаманці, програми «Купи зараз, плати пізніше» (BNPL) або кредит через додаток.

    Очікується, що до 2027 року рішення BNPL становитимуть 25 відсотків онлайн-транзакцій, що випереджає середні світові показники.

    По-третє, швидкість і безпека є основними факторами вибору споживачем платежів.

    Багато (67 відсотків) споживачів з АСЕАН називають швидкість як головну турботу під час здійснення платежів, а потім безпеку (57 відсотків).

    Швидкість і безпека формують платіжні переваги в АСЕАН, відображаючи зростаючі очікування споживачів щодо миттєвих і надійних транзакцій.

    Очікується, що обсяги регіональних транскордонних платежів подвоїться до 2030 року завдяки розширенню мереж миттєвих платежів і прийняттю стабільних монет.

    По-четверте, на горизонті агентська комерція та програмовані гроші.

    Споживачі АСЕАН готові до автоматизованої комерції та фінансів, у яких агенти ШІ самостійно керують платежами, кредитами та покупками від імені користувачів.

    Автоматизована комерція та програмовані гроші на базі агентського штучного інтелекту та стабільних монет призведуть до зриву 70 відсотків бізнесу в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні до 2026 року, оскільки споживачі потребуватимуть автоматизованого управління фінансами, постійно активних транзакцій, що виконуються самостійно.

    «Цифрова трансформація Південно-Східної Азії стрімко прискорюється, і Сінгапур перебуває в авангарді цього переходу,

    «У найближчому майбутньому агенти штучного інтелекту та програмоване фінансування змінять цифрову комерцію, а світ із квантовою підтримкою переосмислить те, як цінності переміщуються через кордони», — сказав Шаян Хазір, головний цифровий директор Азії (xHK) і MENAT, HSBC.

    «У зв’язку з цими змінами ми повинні продовжувати розширювати можливості цифрових підприємців у АСЕАН і створювати нові можливості для залучення та зростання,

    «Цифрові можливості регіону вартістю 2 трильйони доларів залежатимуть від того, наскільки добре ми співпрацюватимемо для створення надійних, сумісних систем», — додав він.

    Тим часом Марк Мікаллеф, керуючий директор Південно-Східної Азії Google Cloud, сказав, що хмарні регіони стали основою для зростаючої цифрової економіки Південно-Східної Азії.

    «Google Cloud пишається тим, що є частиною цієї основи, створивши хмарні регіони в Індонезії та Сінгапурі, а також заплановані — у Малайзії та Таїланді», — додав він.

    Згідно із заявою, Сінгапур продовжує відігравати ключову роль як інноваційний та фінансовий центр регіону, займаючи перше місце в світі за Індексом світової цифрової конкурентоспроможності Міжнародного інституту розвитку менеджменту (IMD) за 2024 рік і залучивши 192 мільярди сінгапурських доларів (142 мільярди доларів) прямих іноземних інвестицій у 2024 році.

    У звіті також підкреслюється, як нормативно-правове середовище Сінгапуру продовжує сприяти інноваціям у сфері цифрових фінансів.

    Дослідження також показує, що половина з 693 мільйонів жителів АСЕАН молодше 30 років, а 61 відсоток цифрових підприємців молодше 35 років, що підкреслює молодість регіону, орієнтовану на інновації.

    З 415 мільйонами споживачів середнього класу до 2030 року попит на персоналізоване, вбудоване та автономне фінансування лише зростатиме.

    У міру подальшої інтеграції економік країн АСЕАН через DEFA, у звіті зроблено висновок, що цифровізація продовжуватиме переписувати правила ведення бізнесу, створюючи нові моделі партнерства між банками, фінтех-компаніями та платформами.

    ІТ-директори Південно-Східної Азії звертаються до низького коду та штучного інтелекту для швидкого цифрового розвитку – Kissflow

  • Приховані витрати на передачу безперервних даних у хмару

    Приховані витрати на передачу безперервних даних у хмару

    потокові крайові даніпотокові крайові дані


    Передача даних до централізованих об’єктів більше не працює в галузях, де є великі обсяги безперервних потокових даних. Тут може допомогти адаптивний граничний інтелект.

    У галузях, які дедалі частіше приймаються рішення в реальному часі, наприклад у виробництві, транспорті, телекомунікаціях, громадській безпеці тощо, дані більше не створюються випадковими пакетами. Він надходить постійно та у великих масштабах від датчиків, машин, мобільних ресурсів і цифрових програм. Хоча централізація цих даних у хмарі чи центрі обробки даних для аналізу колись здавалася ефективною, обсяг, швидкість і критичність сучасних потоків даних виявили серйозні обмеження традиційного підходу транзитного зв’язку.

    Протягом багатьох років організації, які регулярно мають справу з такими потоками даних і хочуть використовувати дані для аналізу в реальному часі, переносять аналіз цих даних на край, де вони створюються. У міру того, як обсяги даних і темпи генерування даних зростають, багато організацій все частіше надають своїм периферійним системам розширений інтелект, щоб адаптовано реагувати на дані, отримані в результаті аналізу в реальному чи майже в реальному часі.

    Дивіться також: Поза межами затримки: наступний етап адаптивного граничного інтелекту

    Обмеження передачі даних

    Передача даних до централізованих установ мала практичне застосування протягом десятиліть, коли обсяги даних і швидкість їх генерування були скромними. Дані зберігатимуться та аналізуватимуться для негайних дій або для розуміння історичних тенденцій.

    Ця модель більше не працює в галузях, де є великі обсяги безперервних потокових даних. Деякі галузі, які постраждали, включають:

    • Організації фінансових послуг намагаються працювати з нескінченними потоками транзакційних даних.
    • Компанії-виробники намагаються зрозуміти IoT та інші дані датчиків з обладнання на виробничих лініях.
    • Інтернет-магазини намагаються скористатися моментом і представити клієнтам відповідні товари на своєму сайті.
    • Автономні транспортні засоби намагаються інтерпретувати відеопотоки, щоб уникнути перешкод на дорозі та дотримуватися правил дорожнього руху.

    У цих та інших випадках однією з найбільш нагальних проблем із транспортуванням даних є перевантаження мережі. Джерела високочастотних даних, такі як датчики IoT, канали HD-відео, автономні системи або промислове обладнання, можуть створювати гігабайти або навіть терабайти даних на годину. Спроба спрямувати це в центральне місце напружує доступну пропускну здатність, збільшуючи витрати та знижуючи загальну продуктивність мережі. Оновлення пропускної здатності допомагає, але погано масштабується, що призводить до вищих витрат.

    Тоді є затримкаякий є тихим вбивцею швидкості реагування в режимі реального часу. Коли необроблені дані повинні пройти великі відстані для обробки, затримка в обігу може зробити аналітичну інформацію застарілою до того часу, коли аналітичні системи оброблятимуть її. У сценаріях, важливих для безпеки або чутливих до часу, таких як виявлення несправностей у комунальних послугах, контроль якості на виробничих лініях або прогнозне обслуговування транспортних парків, мілісекунди мають значення. Централізована архітектура обробки просто не може гарантувати детерміновану продуктивність.

    Ще одне питання, яке часто забувають неефективність витрат. Хмарне зберігання, плата за передачу даних і обчислювальні ресурси стають дорогими, коли великі набори даних постійно переміщуються. Багато організацій вважають, що вони платять за зберігання та аналіз даних, які є зайвими, малоцінними або нерелевантними. Насправді регулярні дослідження показують, що більшість необроблених даних датчиків ніколи не використовуються, але вони все одно спричиняють повні витрати на транспортування та зберігання під час зворотного зв’язку.

    Ризики безпеки та конфіденційності також зростають із збільшенням обсягу даних. Переміщення невідфільтрованих даних через глобальні мережі розширює поверхню атаки та вимагає суворого шифрування, моніторингу та контролю відповідності. Конфіденційні дані, як-от інформація про місцезнаходження, операційна телеметрія або моделі використання клієнтами, можуть мати нормативні наслідки під час передачі через регіони чи межі хмари. Для деяких галузей промисловості лише це робить централізований зворотний зв’язок непрактичним.

    Нарешті, централізовані архітектури обмежують стійкість. Якщо з’єднання втрачається або продуктивність знижується, системи, які залежать від хмари для аналітики, можуть не приймати своєчасних рішень. Це неприйнятно в периферійних середовищах, таких як віддалені операції з видобутку корисних копалин, морські енергетичні платформи, розумні мережі або транспортні системи, які не можуть призупинити роботу, доки мережа не відновиться.

    Ближчий погляд на проблеми транспортування даних

    Коротше кажучи, у міру поширення систем реального часу аналітика та прийняття рішень повинні бути ближче до джерела події, підтримувати стан, виконуватися з мінімальною затримкою та повною узгодженістю.

    Недавній дослідник розглянув проблеми з транспортуванням даних у перспективі та обговорив, як адаптивні периферійні інтелектуальні системи їх усувають.

    У блозі зазначено, що хоча централізована обробка даних пропонує певну зручність управління, вона несе значні приховані витрати. До них відносяться витрати на високу пропускну здатність і зберігання, пов’язані з транспортуванням і розміщенням великих наборів даних, збільшення споживання енергії та пов’язаний з цим вуглецевий слід, проблеми з затримкою та надійністю мережі (особливо для додатків у режимі реального часу), а також більший ризик поодиноких збоїв, коли вся обробка залежить від централізованої інфраструктури.

    Щоб подолати ці проблеми, організації зміщують інтелектуальні можливості: обробляють і фільтрують дані ближче до їх джерела, щоб наверх надсилалася лише значима скорочена інформація. Така нативна модель знижує витрати на передачу та зберігання, суттєво зменшує затримку, покращує експлуатаційну стійкість і забезпечує екологічніші та екологічніші архітектури.

    Заключне слово

    Оскільки організації використовують більше автоматизації, штучного інтелекту та автономних операцій на межі, модель доставки всього в центр обробки даних стає все більш нежиттєздатною. Майбутнє — за гібридними та периферійними архітектурами, де дані обробляються локально, зменшуються або збагачуються в джерелі, а лише високоцінні результати або агрегати надсилаються наверх.