ИИ обещал заменить программистов, но вынудил Bank of America экстренно нанять тысячу разработчиков
Крупные корпорации очень любят рассказывать инвесторам, как внедрение нейросетей вот-вот принесет им сотни миллионов чистой выгоды. В Bank of America тоже запустили 130 внутренних ИИ-проектов и рассчитывали сэкономить до 300 миллионов долларов уже в 2026 году. Однако знакомство с новыми аналитическими моделями вроде Claude Mythos быстро вернуло руководство на землю. Вместо красивых графиков оптимизации банк получил суровый аудит собственной инфраструктуры, который потребовал немедленных и очень дорогих вложений.
Оказалось, что умные алгоритмы идеально находят многолетние просчеты в архитектуре, закрывать глаза на которые после обнаружения уже нельзя. Чтобы залатать дыры в своем и чужом софте, банку пришлось увеличить команду исправления ошибок на треть, экстренно привлекая тысячу человек со стороны. В результате за один только третий квартал затраты на доработку программного обеспечения и устранение претензий по линии финансового мониторинга перевалили за пару сотен миллионов долларов. А сверху еще и регуляторы из FinCEN и OCC выписали штраф на 1,2 миллиарда за слабый контроль транзакций.
Бизнес воспринимал нейросети исключительно как инструмент сокращения издержек, а получил безжалостного ревизора. Прежде чем искусственный интеллект принесет те самые расчетные 700 миллионов долларов эффекта к концу 2027 года, компаниям придется потратить сопоставимые суммы на расчистку старых авгиевых конюшен в своем коде. Иначе любая экономия сгорит на первом же серьезном инциденте или проверке.
#BankOfAmerica, #ИИ, #кибербезопасность
@SecLabNews
Крупные корпорации очень любят рассказывать инвесторам, как внедрение нейросетей вот-вот принесет им сотни миллионов чистой выгоды. В Bank of America тоже запустили 130 внутренних ИИ-проектов и рассчитывали сэкономить до 300 миллионов долларов уже в 2026 году. Однако знакомство с новыми аналитическими моделями вроде Claude Mythos быстро вернуло руководство на землю. Вместо красивых графиков оптимизации банк получил суровый аудит собственной инфраструктуры, который потребовал немедленных и очень дорогих вложений.
Оказалось, что умные алгоритмы идеально находят многолетние просчеты в архитектуре, закрывать глаза на которые после обнаружения уже нельзя. Чтобы залатать дыры в своем и чужом софте, банку пришлось увеличить команду исправления ошибок на треть, экстренно привлекая тысячу человек со стороны. В результате за один только третий квартал затраты на доработку программного обеспечения и устранение претензий по линии финансового мониторинга перевалили за пару сотен миллионов долларов. А сверху еще и регуляторы из FinCEN и OCC выписали штраф на 1,2 миллиарда за слабый контроль транзакций.
Бизнес воспринимал нейросети исключительно как инструмент сокращения издержек, а получил безжалостного ревизора. Прежде чем искусственный интеллект принесет те самые расчетные 700 миллионов долларов эффекта к концу 2027 года, компаниям придется потратить сопоставимые суммы на расчистку старых авгиевых конюшен в своем коде. Иначе любая экономия сгорит на первом же серьезном инциденте или проверке.
#BankOfAmerica, #ИИ, #кибербезопасность
@SecLabNews