Искусственный интеллект стал сегодня драйвером развития многих отраслей с претензией на изменение жизни общества. Множеству специалистов приходится практически ежедневно обсуждать вопросы, связанные с ИИ-проектами и оценкой необходимых инвестиций. При поддержке концерна «Росэнергоатом» вышла книга «Искусственный интеллект. Анализ, тренды, мировой опыт», авторы которой доступно и иллюстративно проанализировали основные вопросы ИИ.
Всеобщее импортозамещение сопровождается мифами вокруг корпоративной автоматизации. Пришло время перестать верить в подобные мифы и заняться поступательными улучшениями с использованием решений Open Source, платформ автоматизации внутренней разработки и продуктивных инструментов отечественных вендоров.
Проблема автоматической передачи без искажений любой информации о состоянии здоровья пациента становится сегодня все более актуальной. Однако гиперавтоматизация бизнес-процессов и рост применения искусственного интеллекта в российском здравоохранении выявили проблему контроля рисков искажения медицинских записей. Технологической основой системы управления подобными рисками может быть модель контроля качества медицинских записей, подразумевающая наличие встроенного в медицинские информационные системы модуля контроля. Но на пути ее внедрения имеется ряд проблем.
Жизненный цикл успешных промышленных систем управления базами данных длится десятилетиями. При хранении и обработке данных ставки крайне высоки — данные в современном мире ценнее золота, а значит — любые недопустимы потери или искажения. Разработчикам СУБД приходится крайне кропотливо относиться к качеству своей работы, что на практике означает аккуратное планомерное развитие с особым вниманием к тестированию и релизным процессам. Не стала исключением и СУБД YDB, переживающая следующий этап своего развития — выход в Open Source и адаптации к новым реалиям.