Успешные ИИ-кейсы начинаются с четкого понимания цели: зачем мы это делаем?
Успешные ИИ-кейсы начинаются с четкого понимания цели: зачем мы это делаем? Михаил Кузнецов, директор «N3.Tech | Решения для государства», поделился своим мнением и нашим опытом внедрения ИИ-решений в обзоре интернет-портала OSP.ru (издательство «Открытые системы»). 🔹ИИ эффективен в типовых интеллектуальных процессах Например, в нашей платформе «N3. Туристический налог» ИИ ежедневно агрегирует и обрабатывает большие массивы слабо структурированных данных об объектах размещения (гостиницы, хостелы, гостевые дома и т.п), представленных в широком перечне открытых источников, избавляя специалистов от этой рутины. 🔹Логика успешного ИИ-кейса Успешные кейсы начинаются с четкого понимания цели: зачем мы это делаем? Ответ на этот вопрос должен содержать измеримые, одинаково трактуемые и признаваемые всеми сторонами результаты. Важно, чтобы предложенные решения опирались и на техническую экспертизу, и на ясное понимание области или процесса. Также необходимо провести коммуникационную работу с сотрудниками, охваченными проектом, чтобы предотвратить противодействие внедрению. 🔹Культура данных критична Критично наличие культуры работы с данными в компании, включая наличие “единых источников правды”, MDM, озера данных, культуры поддержания “живучести” данных. 🔹Масштабирование требует AIOps Для успешного масштабирования ИИ-кейсов необходимо освоение подхода AIOps, в том числе правильного выбора моделей, стабильных сред исполнения, способов их обновления и безопасной интеграции во внутренние процессы. 🔹ИИ работает при совмещении ключевых элементов Когда компания совмещает все эти элементы — цели, людей, данные, гибкость и инфраструктуру, ИИ начинает работать, становясь источником реальной производственной эффективности. 🔗Полный обзор и мнение других экспертов по ссылке
Канал в каталоге Максиметера
28 подписчиков · IT и технологии