"🤯 Что на самом деле мешает внедрять ИИ в бизнес-процессы? 😰 Согласно исследованию от RAND 80% ai-проектов неуспешны, что в два раза больше, чем у проектов без AI. Мы уже попали в цикл хайпа с перегретыми ожиданиями, kpi на внедрение технологии и опять перегретыми ожиданиями. В итоге, появляется скепсис, ведь все ждут реальной пользы, а не просто светлого будущего. Ключевая проблема при внедрения ИИ — это фокус на технологии в совокупности с ее плохим пониманием, а не на решение реальной проблемы бизнеса. Нередко это приводит к тому, что ищут любые задачи под технологию, а правильно - подбирать наиболее подходящую технологию для эффективного решения задачи. 🧠 Получается интересный парадокс - представители бизнеса сначала ругали ""ученых"" за непрактический подход, а сейчас сами попались на эту удочку. Один из секретов успеха Лаборатории - мы пресекаем фокус на хайповую технологию вместо подходящей еще на этапе собеседования на стажировку. Не так давно был на совещание, где одна группа лиц захватила одну технологию, другая конкурирующая группа лиц - другую технологию. Угадайте, к чему это привело? Правильно, каждый пытался впарить неосведомленному заказчику свою технологию, не погрузившись в задачу и даже не пытаясь нащупать стратегию нанесения пользы. Как вы догадались, не одна из технологий не решала задачу бизнеса подобно LLM без правильного system design. Дополнительно появляется большое количество кейсов/пилотов, показывающих ""пользу"" от применения ИИ. Нередко в них замеряют эффект не относительно технологии предыдущего поколения, а относительно чистого листа, что разгоняет хайп и этим пользуются консультанты и продавцы ИИ. Однако, существует огромная пропасть между прототипом и реальной пользой от внедрения ИИ. В результате, сейчас очень не хватает людей, кто умеет переводить абстрактную бизнес-проблему в термины машинного обучения с качественным ml system design. Нужны специалисты, которые применяют продуктовый подход и одновременно разбираются в возможностях и ограничениях технологий. Как показывается практика, этот гэп можно наверстать только на практике, причем удачно получается преимущественно у специалистов с техническим бэкграундом. Это пост родился благодаря выступлению Алексея Друца, которое неимоверно коррелирует с моим вижном, смотрите его и другие выступления с конференции True Tech Day."