Названы сферы, где внедрение ИИ-решений может быть затруднено
Аналитики выделили 5 ключевых областей, в которых сосредоточены основные трудности, не позволяющие эффективно внедрять технологии искусственного интеллекта (ИИ) в российских компаниях.
Среди этих областей: взаимодействие Data-специалистов с бизнес-заказчиком, данные, управление разработкой и технологии, передача в эксплуатацию и поддержка ИИ-решений, а также поиск, удержание и развитие Data Science специалистов. Такой вывод содержится в исследовании «Рексофт Консалтинг» (есть в распоряжении RSpectr).
Среди наиболее частых причин возникновения трудностей при взаимодействии Data-специалистов с бизнес-заказчиком респонденты назвали: завышенные ожидания бизнеса, нежелание бизнеса трансформироваться, неадаптированная корпоративная культура.
«Наиболее остро они проявляются в случае, если бизнес инвестирует в ИИ, но не достигает эффекта и испытывает затруднения с приживаемостью решений. Для их успешного внедрения бизнес-заказчикам необходимо быть готовыми трансформировать свою операционную модель», – отмечается в исследовании.
Трудности, связанные с данными, всегда охватывают не только ИИ-разработку, но и всю компанию из-за отсутствия единых требований и настроенных процессов. «Проблематика в части данных характеризуется тезисом “новые проблемы, старые решения” – прежде чем приступать к Data Science, необходимо отладить и адаптировать процессы, связанные с управлением данными», – констатируют аналитики.
В технологическом стеке Data-специалисты выделяют отсутствие стандартов ИИ-разработки и гибкого подхода при прототипировании решений, а также отсутствие сформированного подхода к работе с внешними разработчиками.
