На этой неделе я снова в командировке на конференции. Очень странный микс треков и программы: образование, инфобез и дата-тех - всё сразу и ни о чём конкретно (всё, как мы любим😁) 🎓 Питч-сессия университетов. Конфа проходит при участии региональных вузов. Смотрится как AI-ярмарка тщеславия. Каждый вуз показал "свой" проект - от ферм данных до агро-ИИ. Ничего плохого, но слишком очевидно, что университетская Big Data живёт в стенах лабораторий и редко выходит наружу. Половина решений - "оценка эффективности программ" и "анализ рынка труда". То есть снова про отчётность и "научные материалы" ради публикации. Данные есть, применения - нет. ⚙️ Data-тех: инструменты и технологии Наконец-то мясо. DataOps, MLOps, LLM-бенчмарки, Lakehouse - все нужные буквы на месте. Очень много разговоров о добавлении LLM в наш любимый дата-тех. Но вот чего мне пока очень не хватает и я не вижу еще на конфах: успешных историй корпоративных внедрений. С подробным разбором: — как стартовали, — как упаковывали идею, — как масштабировали, — и как вовлекали внутренних пользователей. Этого пока, к сожалению, нет. А потом - традиционный переход от Big Data к Big Brother😐 🔒 Инфобез Много о развитии систем класса DLP (data loss prevention) и добавления в них LLM движки. На словах красиво, на практике - "ИИ-комиссар", который внимательно копает все действия/переписки/записи встреч и мессенджеры сотрудников. Цифровые лагеря. Особо впечатлительным такие сессии не рекомендуются к посещению Ребята из Infowatch подтвердили мой тезис, о том, что есть очень большой провал с точки зрения ИБ-экспертизы на уровне SME (малый и средний бизнес). Текущие продукты продать/внедрить/эксплуатировать в малых и средних компаниях невозможно. Проблемы классические: нет экспертизы, нет людей, которые могли бы защитить бюдже.т 😞 Кажется, в какой-то момент должна произойти "уберизация" сектора, но слишком большое количество "особенностей" всё это сильно тормозят.