Ключевой вывод: бизнес-эффект зависит не от мощности модели, а от того, насколько эффективно ИИ встроен в работу с данными, процессы и ежедневную работу команд.
Даниил Киреев, директор департамента машинного обучения MWS AI:
Пилоты не масштабируются из-за разрывов между данными и процессами, и партнёрство MWS AI с ГК «ВестЛинк», развивающей платформу «Цифровой управленец Linkage», в области ML и управления данными как раз направлено на решение этой проблемы. Когда аналитика и операционка говорят на одном языке, модели перестают «ломаться» при переходе в прод и начинают приносить измеримую пользу с первого дня.
Что ещё обсудили на сессии:
✅ Данные важнее красивой визуализации
Если информация хранится в разных системах, форматах и с ошибками, даже сильная модель будет давать неточные рекомендации.
✅ ИИ нужно наращивать поверх текущей инфраструктуры
Для бизнеса критично не ломать уже работающие системы, а добавлять ИИ-слой через интеграции и единый контур данных.
✅ ИИ не заменяет управленца
В ритейле система может давать рекомендации, показывать отклонения и помогать быстрее принимать решения, но финальная ответственность остаётся за человеком.
✅ Масштабирование начинается с процесса
Если клиентский путь, операционные процедуры и источники данных не описаны и не связаны между собой, ИИ сложно вывести из пилота в реальную эксплуатацию