Почему большинство ИИ-пилотов в промышленности не переходят в продукт, анализ успехов и неудач

101 подписчик

12+
12+

12 просмотров

4 месяца назад

ПожаловатьсяНарушение авторских прав

Почему большинство ИИ-пилотов в промышленности не переходят в продукт, анализ успехов и неудач

101 подписчик

12+
12+

12 просмотров

4 месяца назад

ПожаловатьсяНарушение авторских прав
12+
12+

12 просмотров

4 месяца назад

Ефименко Георгий Алексеевич, генеральный директор VibeLab. VII Санкт-Петербургский Промышленный Конгресс. Организатор ВО «РЕСТЭК». Большинство AI/ML-проектов не доходят до результата: звучала оценка, что успешными становятся лишь около 5% проектов. Бюджет стоит распределять по формуле 10/20/70: 10% — на алгоритмы, 20% — на данные и технологии, 70% — на команду, процессы, обучение и внедрение. Не нужно делать ставку только на модель: важнее качество данных, их очистка, подготовка, версионирование и контроль качества. Лучше брать один главный проект, считать эффект в рублях и ставить конкретные бизнес-KPI; если за 6 месяцев по трём ключевым метрикам прогресса нет, проект предлагают закрывать. Нужна гибридная кросс-функциональная команда: AI-специалисты + доменные эксперты + операторы, которые дают обратную связь в процессе разработки. Важны MLOps, правильно встроенный Human-in-the-loop и чёткие рамки для агентов; отдельно подчёркивалось, что агент — это не copilot. Проект должен быть встроен в бизнес-модель, а не жить как R&D: без ИИ система не должна нормально работать, а собственные данные — это ключевой ресурс для роста.

, чтобы оставлять комментарии