Rozhovor so Samom Marlandom, senior manažérom Solution Architecture v Red Hat.

Prečo sa v posledných desiatich mesiacoch zvýšila potreba zručností v oblasti AI?

Záujem o AI naďalej rastie v posledných desiatich mesiacoch. Vidíme posun, ktorý je poháňaný AI technológiami, ako sú ChatGPT, Gemini a Bard. Organizácie môžu vidieť potenciálnu silu AI prostredníctvom týchto spotrebiteľských príkladov a teraz skúmajú, ako tieto technológie ovplyvnia ich podniky a, čo je najdôležitejšie, ako ich môžu využiť na odlíšenie sa od konkurencie a poskytnutie najlepšej zákazníckej skúsenosti.
Pretože sme na začiatku vývoja AI, firmy musia nevyhnutne skúmať mnoho rôznych dimenzií. Môžeme nakresliť paralelu k začiatkom mobilnej výpočtovej techniky, keď nebolo jasné, ako sa presne kombinujú iPhone a ďalšie technológie. Pozerajúc sa späť teraz, vidíme zmeny v maloobchode a bankovníctve, ako aj s tým spojené zmeny v bežnej spoločnosti, ktoré sa nepredpovedali. Firmy, ktoré sa snažia pochopiť AI, tiež hľadajú vedenie v tom, ako sa budú budúce zmeny vyvíjať, ako sa môžu zmeniť predpisy a ako najlepšie využiť svoje dáta na vytváranie týchto nových zákazníckych skúseností.
To znamená, že podniky prechádzajú z toho, čo robili s analytikou, dátovou vedou a štatistickým modelovaním, na niečo nové. Vidíme veľký záujem o demonštrácie AI a testy, aj keď zatiaľ nevieme, odkiaľ príde kľúčová hodnota.
To znamená, že sú potrebné ďalšie zručnosti a poradenstvo, čo si vyžaduje neustále investície do rozvoja pracovnej sily a strategickú spoluprácu s partnermi.
Open source môže doplniť úsilie o zvyšovanie kvalifikácie tým, že umožní organizáciám pristupovať k globálnej komunite prispievateľov, získať najnovšie nástroje, rámce a podpornú sieť, ktorá znižuje závislosť na vysoko špecializovaných talentoch. Nástroje ako InstructLab môžu pomôcť preklenúť medzeru v zručnostiach AI tým, že umožnia ľuďom s obchodnými zručnosťami, nielen dátovým vedcom, prispievať k AI modelom, ktoré majú potenciál formovať budúcnosť podnikového IT.

Prečo sa v posledných desiatich mesiacoch zvýšila potreba zručností v oblasti kybernetickej bezpečnosti? Súvisí to s naliehavými obavami o ochranu osobných údajov a bezpečnosť v súvislosti s generatívnou AI? Alebo možno s významnými únikmi údajov?

Vidíme niekoľko faktorov, ktoré v posledných desiatich mesiacoch zvýšili potrebu zručností v oblasti kybernetickej bezpečnosti.
Existuje vzorec zvýšeného globálneho napätie, pričom viac aktérov štátnej úrovne pracuje na zraniteľnostiach.
Generatívna AI zjednodušuje útoky pre ľudí s malými alebo žiadnymi zručnosťami a pomáha ľuďom s veľkými zručnosťami vytvárať sofistikovanejšie útoky.
Zvyšuje sa aj používanie upstream open source pre veci ako kontajnerové obrazy (container image) a balíky softvérového vývoja, ktoré môžu byť infikované. Tu musíme zdôrazniť úlohu enterprise open source (od dodávateľa ako je Red Hat) pri poskytovaní podporovaných, testovaných a dôveryhodných komponentov s integrovanými bezpečnostnými funkciami a riadeným životným cyklom softvéru.
Zlepšenie bezpečnosti dodávateľského reťazca softvéru znamená prijatie praktík DevSecOps, bezpečnú používanie kódu a závislostí tretích strán a ich včlenenie bezpečnosti do životného cyklu vývoja softvéru. Organizácie musia venovať čas na udržiavanie zručnosti svojich zamestnancov v oblasti bezpečnostných rizík, a môžu sa tiež spoliehať na partnerov. Niektoré riešenia na trhu spájajú dôveryhodné cloudové služby a predpisované pracovné postupy, ktoré pomáhajú organizáciám chrániť ich systémy (ako je Red Hat Trusted Software Supply Chain).

Zaznamenali ste v posledných desiatich mesiacoch ďalšie významné trendy v technických zručnostiach? Ak áno, mohli by ste ich identifikovať a vysvetliť?

Vidíme stále viac holistický prístup k technickým zručnostiam. Napríklad, vzhľadom na potrebu riešiť obavy o udržateľnosť, organizácie hľadajú schopnosť monitorovať a optimalizovať pracovné záťaže (najmä, ale nielen, AI pracovné záťaže), budovať stratégie udržateľnosti a byť silné v etike AI.
Ekonomické podmienky naďalej obmedzujú výdavky v IT sektore, čo zvyšuje potrebu efektívnosti procesov a optimalizácie a budovania dlhodobej udržateľnej modernizácie. Tento rok budovali tímy infraštruktúry a prevádzky samoobslužné služby, ktoré umožňujú vývojárovi pracovať efektívnejšie, s dôrazom na interné služby, ktoré poskytujú rýchlejší čas na uvedenie na trh cez cloud-native vývoj a lepšiu škálovateľnosť.
Keď sa AI pridáva k širokému spektru systémov a nástrojov na správu, stáva sa kľúčovým pridať automatizovanú kontrolu a súlad na škálovanie. Policy as Code (politika ako kód) je nevyhnutná pre dosahovanie efektívnosti a zachovanie kontroly a súladu. Policy as Code musí byť ľahko použiteľná, ľahko distribuovateľná a integrovaná do všetkých automatizačných procesov pre Linux, siete, cloud, edge a aplikačné vývojové platformy.
To všetko vyžaduje zručnosti v automatizácii, pričom na tímy je vyvíjaný silný tlak, aby zvládli integráciu týchto nových pracovných postupov spolu s každodennými úlohami, ktoré naďalej existujú. Tu však existuje určitá pomoc, pretože bariéra pre zručnosti sa naďalej znižuje vďaka AI kódovacím asistentom, ako je Red Hat Ansible Lightspeed.