❓Почему ИИ-проекты терпят неудачу: разбор причин и успешные кейсы внедрения

Несмотря на растущую популярность проектов в сфере искусственного интеллекта, иногда часть из них заканчивается неудачей. Почему так происходит, рассказал кандидат технических наук, доцент факультета программной инженерии и компьютерной техники Университета ИТМО Александр Кугаевских.
Он выступил сегодня в качестве эксперта на заседании Проектного офиса по внедрению технологий искусственного интеллекта в отрасли экономики, социальной сферы и государственного управления Тюменской области.
Итак, причины провала ИИ-проектов по мнению эксперта:
🔵нереалистичные ожидания,
🔵проблемы с качеством данных,
🔵ошибки в постановке задач;
🔵технические ограничения.
Что нужно для успешной реализации:
🔵внедрять пилотные решения
🔵четко определять критерии успеха
🔵сразу закладывать ресурсы на постоянное обновление моделей
❗️Особенно важно уделять должное внимание подготовке данных и обучению команд.
А что в Тюменской области?
Опыт региона наглядно показывает, что ИИ-проекты работают, если грамотно подходить к реализации.
Так, совсем недавно Сбер совместно с Департаментом информатизации региона провел обучение для сотрудников органов власти. Участники освоили принципы работы современных ИИ-моделей, научились создавать эффективные промпты и применять генеративный ИИ в управленческих и творческих задачах, а также разрабатывать AI-помощников для оптимизации рабочих процессов.
Директор Департамента информатизации Тюменской области Станислав Логинов:
«Успешный и тиражируемый опыт Тюменской области с ИИ базируется на решении конкретных задач региона через комплексную, основанную на данных работу. Существенный, измеримый результат достигается не сам по себе, а благодаря грамотной стратегии: фокусировке на реальных потребностях жителей и органов власти региона, выбору решаемых задач с максимальным потенциалом эффекта. Этот подход является основополагающим для успешной цифровизации региона.»