1
В каких случаях внедрение ИИ может стать ошибкой
В 2024 году бизнес и госсектор по всему миру потеряли около $67,4 млрд из-за ошибок нейросетей, отмечает сооснователь маркетплейса нейросетей chad Артур Кольцов в колонке для «Ведомостей».
Основные тезисы:
⚪️Существуют признаки, которые показывают, что компании стоит сначала укрепить базу, прежде чем инвестировать в сложные технологии.
⚪️Первый признак – проблемы с внутренними данными. Для успешного внедрения ИИ их качество критично.
⚪️Второй – неготовность инфраструктуры. Более половины российских компаний признают, что технически не могут внедрить ИИ: не хватает мощностей, хранилищ и защищенных контуров.
⚪️Без обучения и вовлечения персонала даже продвинутый ИИ не сработает: команда будет сопротивляться изменениям.
⚪️ИИ усиливает сильные стороны организации, но не компенсирует отсутствие стратегии.
⚪️Главный вопрос, который стоит задать перед запуском, – не «какую модель выбрать», а «какую проблему мы решаем и готовы ли мы организационно к изменениям».
🗞 Telegram | 📰 Max