За кулисами цифровизации: сколько людей в IT отвечают за трансформацию нашей жизни
Информационные технологии от года к году становятся все более важной частью нашей жизни и одной из ключевых отраслей экономики. Цифровизация проникает буквально во все сферы и в каждый дом, инновационные технологии внедряются не только в высокотехнологичные производства, но и в, казалось бы, далекие от технологий сферы.
Куда проникает цифровизация и как растет сфера IT, обслуживающая множество государственных и частных организаций — расскажет материал Аналитического центра Москвы.
IT — дело молодых
Сфера IT и телекоммуникаций входит в одну из самых многочисленных в столице. По состоянию на 2020 год, в Москве в этой отрасли было занято 582 тыс. человек, это 7,3% от всех рабочих мест в городе.
Это число очень быстро растет: только с 2017 по 2020 год людей, занимающихся разработкой компьютерного обеспечения и консультационными услугами в этой сфере стало на 35% больше — с 192,7 до 260 тыс. человек, а в обработке данных и прочих связанных с информационными технологиями сферах — на 32% — с 87,8 до 116 тысяч, отметил заместитель Мэра Москвы по вопросам экономической политики и имущественно-земельных отношений Владимир Ефимов.
Среди специалистов в области IT молодые люди в возрасте до 40 лет — иначе говоря, мужчины поколения Y. Но если в разработке ПО мужчин почти вдвое больше, чем женщин (мужчин — 64%, женщин — 36%), то в обработке данных и прочих связанных сферах мужчин и женщин почти поровну (52% мужчин и 48% женщин).
Самый распространенный возраст работников сферы IT обоих полов — 30-34 года. На эту возрастную категорию приходится самая большая доля тех, кто трудится во имя цифровизации различных отраслей — почти четверть (23,5%), на втором месте те, кому 25-29 лет — они составляют 20%.
Сфера информации и связи остается привлекательной и с точки зрения оплаты труда — средняя зарплата московских специалистов в области IT и связи составляет 89,6 тыс. руб., а темпы ее роста превышают средний уровень.
С 2017 по 2020 год зарплаты в этой сфере увеличились на 46,6%, добавил министр Правительства Москвы, руководитель Департамента экономической политики и развития города Кирилл Пуртов.
Меньше пробок и простоя на производствах
Интеграция цифровых технологий касается почти каждого из нас, когда речь заходит, например, об общественном транспорте. Например, в Москве с 15 октября начнет работать система распознавания лиц Face Pay на всех станциях метро, это позволит упростить проход в подземку. Также в Москве внедряется умная система управления светофорами, аналогичные уже работающим в Сингапуре, США, Дании, Нидерландах и др. Благодаря этой технологии, например, в Лос-Анджелесе скорость передвижения автобусов возросла на четверть. Система позволяет в среднем сократить время прохождения перекрестка примерно на 15–20 процентов. Кроме того, устанавливаются специальные кнопки для пешеходов, которые работают в ночное время. С 07:00 до 21:00 пешеходная фаза включается автоматически.
Однако информационные технологии и искусственный интеллект применяется в городе не только транспортным комплексом.
Значительным прорывом Госинспекции по недвижимости (ГИН) в выявлении признаков нарушений стало применение нейронных сетей для распознавания снимков с беспилотных летательных аппаратов и камер городского видеонаблюдения. То есть после получения с квадрокоптеров массива фото и видео снимков их обрабатывает уже не человек, а искусственный интеллект. Нейронные сети анализируют фотоснимки значительно быстрее человека.
Следующим этапом ГИН использует большие данные — информацию собирают из всех открытых и городских информационных систем по объектам недвижимости и анализируют по специально разработанным алгоритмам разрешительную документацию на места размещения таких событий.
Искусственный интеллект в этом году стал применяться и на Портале поставщиков, например, был добавлен функционал определения категории стандартной товарной единицы (СТЕ) по изображению, который позволяет сократить время для поиска необходимой продукции. ИИ также позволяет повысить продуктивность пользователя Портала за счет ускорения работы в интерфейсе выбора: при загрузке изображения в форму создания единицы новой продукции автоматизированный алгоритм предлагает наиболее релевантную для ее размещения категорию. Причем, точность этого механизма постоянно растет за счет процесса машинного обучения.
ИИ, машинное обучение, нейросети и другие технологии позволяют минимизировать простои на производстве, выявлять угрозы безопасности за счет отслеживания даже незначительных отклонений в работе оборудования, в финансовой сфере машинное обучение помогает оценивать риски и бороться с мошенничеством. Наконец, именно эти технологии помогают розничным магазинам выявлять наиболее востребованные товары, предугадывать спрос клиентов, а также предлагать персонализированные скидки, чтобы стимулировать людей совершать покупки.
Каждый из примеров связан со сбором огромного количества данных — как числовых, так и аудиовизуальных — которые затем обрабатываются алгоритмами и используются для решения всевозможных задач, оптимизации производства или инфраструктуры.
В Москве за разработкой механизмов обработки данных всех форматов, а также созданием алгоритмов стоят несколько сотен тысяч человек, занятых в сфере информационных технологий.
