IA în Informatică

Impactul AI în informatică

​Luculescu Teodor

​Inteligența artificială (IA) reprezintă una dintre cele mai semnificative și revoluționare realizări ale secolului XXI, având un impact profund asupra multor domenii, iar informatica este unul dintre cele mai influențate domenii de dezvoltările în acest sector.

​Principalele direcții de influență a AI în informatică sunt:

• Automatizarea și eficientizarea proceselor

• Analiza și prelucrarea datelor mari (Big Data)

• Securitate cibernetică

Automatizarea și eficientizarea proceselor

Unul dintre cele mai evidente efecte ale IA asupra informaticii este capacitatea de a automatiza și eficientiza diverse procese. Algoritmii de învățare automată (machine learning) permit calculatoarelor să învețe din datele disponibile și să ia decizii autonome, fără intervenția umană. Aceasta poate duce la creșterea vitezei de procesare și la reducerea erorilor umane în activități precum analiza de date, managementul sistemelor sau dezvoltarea de software.

​GitHub Copilot

Automatizarea și eficientizarea proceselor realizată prin:

• Chat-boti integrați în IDE-uri (de exemplu, GitHub Copilot integrat în Visual Studio Code poate sugera completări de cod, funcții întregi sau chiar soluții la problemele comune întâlnite de programatori)

  De exemplu, GitHub Copilot a fost lansat în 2021 și a avut un impact semnificativ asupra modului în care programatorii scriu cod. Potrivit unui studiu GitHub, 73% dintre dezvoltatori care au folosit GitHub Copilot au raportat o creștere a productivității, iar 40% dintre aceștia au afirmat că mai mult de 50% din codul lor a fost generat cu ajutorul Copilot.

Automatizarea și eficientizarea proceselor realizată prin:

• Automatizarea Testării și Depanării Codului (IA poate identifica zonele de cod care sunt mai susceptibile să conțină erori, concentrând testarea pe acestea și optimizând timpul petrecut în procesul de testare)

  De exemplu, într-un raport realizat de Capgemini, 60% dintre organizațiile care au implementat automatizarea testării cu IA au declarat că au observat o reducere de până la 50% a timpului de testare. De asemenea, aceste organizații au raportat o creștere semnificativă a eficienței procesului de testare, cu o reducere a numărului de erori de 25-40%.

Analiza și prelucrarea datelor mari (Big Data)

Un alt domeniu în care IA joacă un rol crucial este analiza și prelucrarea datelor mari. Cu ajutorul IA, companiile pot analiza cantități imense de date într-un timp scurt și pot extrage informații relevante pentru strategii de business, cercetare științifică sau prognoze economice. Algoritmii de IA, cum ar fi rețelele neuronale și algoritmii de învățare profundă, sunt capabili să identifice tipare complexe în datele masive și să facă predicții precise.

Analiza și prelucrarea datelor mari (Big Data)

• Big Data în Retail: companiile folosesc IA pentru a analiza comportamentul de cumpărare al clienților și pentru a oferi recomandări personalizate. În plus, IA ajută la gestionarea stocurilor și la previziuni precise ale cererii.

  De exemplu, Amazon utilizează IA pentru a analiza datele de cumpărare ale utilizatorilor și pentru a crea sisteme de recomandare care influențează semnificativ deciziile de cumpărare ale clienților. Conform unui raport McKinsey, recomandările personalizate ale Amazon generează aproximativ 35% din veniturile totale ale companiei.

Securitate cibernetică

În domeniul securității cibernetice, IA aduce o contribuție semnificativă prin dezvoltarea unor soluții de protecție avansate. Tehnicile de detecție automată a atacurilor, cum ar fi analiza comportamentală și identificarea anomaliilor, folosesc IA pentru a proteja rețelele și sistemele de potențiale amenințări. De asemenea, algoritmii de IA pot ajuta la prevenirea fraudelor online și la îmbunătățirea autentificării utilizatorilor.

Securitate cibernetică

• Protecția împotriva Phishing-ului și Fraudelor: Phishing-ul reprezintă un atac cibernetic în care atacatorii încearcă să obțină informații confidențiale prin imitația unor surse de încredere (de exemplu, prin email-uri sau site-uri web false). Tehnologiile bazate pe IA pot analiza mesajele și comportamentele utilizatorilor pentru a detecta semnele unui atac de phishing.

  De exemplu, Google Safe Browsing folosește IA pentru a detecta site-uri web malițioase care încearcă să fure datele utilizatorilor. Google a raportat că în 2020 a blocat peste 100 de milioane de site-uri web malițioase în fiecare lună, majoritatea fiind destinate să efectueze atacuri de phishing.

Multiple Choice

Cărei modalități de utilizare a AI îi corespunde imaginea:

• Analiza Big Data

• Securitate cibernetică

• Automatizarea testării

• Dezvoltare de cod cu AI

Multiple Choice

Utilizând AI, compania Amazon obține ...% din profit din recomandări personalizate

• 35

• 25

• 20

• 45