На практике до промышленного внедрения доходит только каждый пятый ИИ-проект.

Причины повторяются от проекта к проекту, и все они лежат в плоскости управления.
▪️Данные начинают смотреть, когда работа уже идет, и выясняется, что нужного объема разметки нет, а сроки согласованы.
▪️Процесс, который автоматизируют, нигде не описан, поэтому модель учится на том, чего он не производит.
▪️Метрики успеха формулируют ближе к приемке, и вопрос «работает или нет» решается на ощущениях.

В программе «Управление ИИ-проектами» под каждую из этих точек отведен отдельный блок: оценка состояния процесса до запуска, устав проекта со связкой бизнес-KPI и ML-метрик, этапы подготовки датасета и PoC внутри план-графика, реестр рисков с планом реагирования.

Старт 5 октября.
Забронировать место