По итогам года британские ученые (AKA BCI) выпустили интересный отчет «A Year in the World of Resilience 2023. A BCI Report«. Вообще, надо отметить, что в последнее время BCI прямо молодцы с точки зрения создаваемого контента.
Среди различных вопросов, освещенных в отчете, выделяется тема использования искусственного интеллекта в непрерывности бизнеса. Давайте посмотрим, как мировое сообщество видит место ИИ в этой нише (сам ИИ свое видение нарисовал на картинке*, сопровождающей этот пост).
Начнем с анализа воздействия на бизнес (BIA), который, как мы все знаем, процесс крайне трудоемкий. 58.8% респондентов с радостью бы его автоматизировали с использованием технологий ИИ, но оставили элемент человеческого участия. 15.1% готовы довериться ИИ полностью, и только 10.1% считает, что искусственному интеллекту здесь пока не место.
Давайте посмотрим, какие технологии люди видят применимыми для задач BIA. В основном, конечно, звучат довольно общие фразы типа «будем использовать технологии ИИ для сбора и обработки данных BIA». Как вариант — использование Microsoft Copilot для анализа данных, традиционно собираемых в Word и Excel.
Чуть более конкретным выглядит использование цифровых двойников для what-if моделирования различных чрезвычайных ситуаций. Эта технология, на мой взгляд, выглядит довольно перспективной и ей будет посвящен отдельный пост.
И наконец, люди верят в возможность использования знаний, накопленных искусственным интеллектом, для анализа взаимосвязей, а главное — рисков, связанных с третьими сторонами. Определенная логика здесь есть, т.к. зачастую ИИ может знать о наших контрагентах больше, чем мы сами.
В области выявления инцидентов активно используются различные технологии профилирования/обнаружения отклонений. Это и антифрод системы и системы производственного контроля и т.д. Эти технологии себя хорошо зарекомендовали, и будут совершенствоваться и далее.
И, наконец, моя любимая в последнее время тема — проведение учений. Довольно большое количество людей верит в системы ИИ (и даже их использует) для разработки сценариев проведения учений. Я немного поговорил на эту тему с отечественными системами ИИ и получил довольно интересный результат.
Исходный запрос звучал так: «Придумай сценарий для проведения учений по непрерывности бизнеса для FinTech организации в Москве«.
Версия, предложенная GigaChat (Сбер) характеризуется широтой охвата, но отсутствием деталей:
Сценарий для проведения учений по непрерывности бизнеса для FinTech организации в Москве может выглядеть следующим образом:
День 1:
9:00 — 9:30 — Встреча сотрудников и вводная часть учений.
9:30 — 10:00 — Ознакомление с планом учений и распределение ролей.
10:00 — 11:00 — Проведение теста на готовность к чрезвычайным ситуациям (например, пожар в офисе).
11:00 — 12:00 — Проверка системы резервного копирования данных и их доступности.
12:00 — 13:00 — Обеденный перерыв.
13:00 — 14:00 — Проведение теста на готовность к сбоям в электропитании.
14:00 — 15:00 — Проверка системы удаленного доступа к данным и их доступности.
15:00 — 16:00 — Проведение теста на готовность к кибератакам и защите от них.
16:00 — 17:00 — Обсуждение результатов учений и выработка плана действий в случае чрезвычайных ситуаций.
День 2:
9:00 — 10:00 — Проведение теста на готовность к эвакуации офиса.
10:00 — 11:00 — Проверка системы связи и координации действий в случае эвакуации.
11:00 — 12:00 — Проведение теста на готовность к потере ключевого сотрудника.
12:00 — 13:00 — Обеденный перерыв.
13:00 — 14:00 — Проведение теста на готовность к изменению законодательства и его влиянию на бизнес-процессы.
14:00 — 15:00 — Проверка системы управления рисками и ее доступности.
15:00 — 16:00 — Обсуждение результатов учений и выработка плана действий в случае изменения законодательства.
16:00 — 17:00 — Подведение итогов учений и общее собрание сотрудников.
Такой сценарий позволит провести учения по непрерывности бизнеса для FinTech организации в Москве, проверить готовность компании к различным чрезвычайным ситуациям и выработать план действий в случае их возникновения.
Yandex GPT 2, напротив, выбрала одну тему, но проработала ее довольно детально:
Сценарий для проведения учений по непрерывности бизнеса в FinTech организации “FinStream” в Москве.
Цель учений: Отработка процедур восстановления после катастрофы, тестирование систем и процессов организации, а также повышение уровня осведомленности сотрудников о процедурах непрерывности бизнеса.
Сценарий:
Сценарий учений: Учения начинаются с “катастрофы” — потери данных компании и отказа IT-инфраструктуры из-за сбоя электроснабжения.
Этап 1: Ознакомление с ситуацией и планирование. Сотрудники узнают о произошедшей катастрофе и начинают разрабатывать план восстановления.
Этап 2: Восстановление данных. Сотрудники пытаются восстановить данные из резервных копий и определить, какие данные были потеряны.
Этап 3: Восстановление IT-инфраструктуры. IT-специалисты начинают работу по восстановлению работоспособности IT-системы компании.
Этап 4: Взаимодействие с клиентами. Отдел обслуживания клиентов помогает клиентам справиться с возникшими проблемами и отвечает на их вопросы.
Этап 5: Перераспределение ресурсов. Руководство принимает решения о перераспределении ресурсов для восстановления бизнеса.
Этап 6: Оценка результатов.
В первом приближении выглядит занимательно. Слова все знакомые, и даже определенная логика присутствует. Конечно, все максимально неконкретно, и свалено в одну кучу, но это и понятно — и запрос был максимально общий, да и откуда ИИ знать детали о компании, в которой будут проводиться учения. А вот тут и кроется очень серьезная проблема, очевидного решения у которой пока нет. Не давать специфичных для компании данных — не будет конкретики. Дать данные — они сразу станут частью знаний системы ИИ, которая доступна слишком большому числу людей, чтобы делиться с ней чувствительной информацией. Впрочем, отсутствие решения у этой проблемы сегодня не означает того, что оно не появится в обозримом будущем.
Интересно отрабатывают сети на запросы, попадающие в списки стоп-тем. Попытка специфицировать запрос, добавив в него специфический сценарий («Придумай сценарий для проведения учений по непрерывности бизнеса для FinTech организации в Москве по сценарию теракта«) приводит к тому, что обе сети вежливо отказываются говорить на эту тему. Хотя, казалось бы, наоборот, классический антитеррор.
В целом, есть ощущение, что в ближайшие пару лет без работы мы точно не останемся, но пристально следить за развитием технологий ИИ и возможностью их использования на свое благо однозначно стоит.
* Картинка сгенерирована нейросетью Kandinsky по промпту «искусственный интеллект обеспечивает непрерывность бизнеса»