Мы часто видим один и тот же сценарий, как у заказчиков, так и у других ребят на рынке. В компании решают «делать AI-проект».
Берут модель, находят подрядчика или нанимают ML-инженера, и через несколько месяцев получают дорогой эксперимент без понятного результата для бизнеса.
Именно поэтому к нам довольно часто приходят не только с запросом «сделать с нуля», а еще с другими задачами: доработать уже существующую систему, которая не работает так, как хотели изначально, исправить ошибки, понять, почему вроде бы AI есть, а пользы нет.
За счет большого количества общения с коллегами на рынке мы хорошо видим общую картину. Многие стартаперы, руководители проектов и менеджеры не до конца понимают, что такое AI-проект как бизнес-инструмент. Зачем он вообще нужен компании, какую задачу должен решать и как его запускать так, чтобы он был полезен в деньгах, а не просто красиво смотрелся в презентации.
Мы сами начинали как стартап, и на собственном опыте набивали шишки с правильной постановкой гипотез, и с командами, и с целями. Достаточно быстро поняли, что без четкой логики проекта и понимания бизнеса заказчика результат редко бывает успешным.
Со временем у нас накопился набор вопросов и шагов, с которых, по-хорошему, стоит начинать любой AI-проект.
✌️ Мы оформили наш опыт в виде гайда — «Как запустить свой первый ИИ-проект».
В нем мы разбираем:
— как связать AI с конкретной бизнес-метрикой
— как формулировать гипотезы
— как понять, есть ли у идеи реальная потребность еще до начала разработки
— какой минимальной команды достаточно для MVP и как не сжечь бюджет
— и как принять честное решение: масштабировать проект, доработать его или остановиться
Если вы фаундер, продакт, руководитель или специалист, который хочет разобраться в логике AI-проектов, — этот гайд для вас.