13.12.2023  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

При запуске ИИ-проекта важно иметь все необходимые ингредиенты, включая четкое понимание проблемы, подходящие данные, необходимые инструменты и готовность сделать все правильно, пишет на портале The New Stack Андреа Мунтяну, менеджер по продуктам MLOps компании Canonical. После десятилетий экспериментов и инноваций исследователи и практики наконец-то разработали правильный рецепт успешного внедрения ИИ. Теперь, с появлением генеративного ИИ, эта область переживает невиданный ранее взлет. Технология обладает потенциалом для бесчисленного множества сценариев использования, и предприятия стремятся создать свои собственные приложения на базе ИИ. Как и любой рецепт, запуск успешного проекта ИИ требует определенной подготовки: важно убедиться, что у вас есть все необходимые ингредиенты, нужные инструменты и что вы готовы выполнить все необходимые шаги. Это особенно актуально сейчас, когда организации формулируют измеримые ожидания в отношении ИИ. Согласно PwC «2022 AI Business Survey», 72% респондентов могут оценить и спрогнозировать окупаемость ИИ. Как никогда ранее, заинтересованные стороны понимают как затраты, так и потенциальные выгоды, связанные с ИИ. Проблема, данные и команда С чего же начать? Прежде чем приступать к реализации ИИ-проекта, необходимо убедиться, что у вас есть два ключевых ингредиента: четкая проблема, которую нужно решить, и данные, с помощью которых ее можно решить. Пока у вас не появится ясное понимание проблемы, вы не сможете построить правильное ... читать далее.