Как мы научились не тратить деньги на ненужные ИИ-проекты: 4 ошибки и 1 система, которая их исправляет

ИИ-пилоты редко проваливаются из-за «плохой модели». В наших проектах модель честно показывает 80–90% качества, но проект всё равно не взлетает. Либо экономия оказывается меньше стоимости внедрения, либо автоматизируют не тот участок процесса или данные не подтверждают гипотезу. Привет, Хабр! Меня зовут Василий Мухин. Я развиваю направление внедрения искусственного интеллекта в К2Тех: отвечаю за прикладные ИИ-решения, пилотные проекты и оценку эффективности применения нейросетей в реальных задачах крупного бизнеса. Предлагаю посмотреть на несколько реальных кейсов, где на бумаге всё красиво, а в реальности вылезают грабли. Разберем, какие вопросы стоит задать до запуска пилота, где бизнес-польза, какие ресурсы нужны, что мешает дойти до прода. Это поможет сразу отсечь проекты, которые сжигают время, деньги и доверие к технологии. Оглавление: Кейс 1. Экономика не сходится Кейс 2. Неправильно найдено узкое место Кейс 3. Перенос ответственности Кейс 4. Дорогой старт Решение: конвейр вместо разовых инициатив Какие кейсы чаще всего оказываются успешными Заключение