09.04.2026 Новости, Бизнес-практикум, Искусственный интеллект, Итоги и тенденции, ОС и разработка приложенийИИ активно внедряют, но далеко не всегда он дает ожидаемый эффект — проекты усложняются, бюджеты растут, а бизнес-результат остается под вопросом. Часто проблема возникает уже на старте: в постановке задач, данных и подходе к самим технологиям. Петр Хвесюк, руководитель ML-направления Nord Clan, объясняет, какие ошибки допускают компании при запуске ИИ и как их избежать. В статье он разбирает реальные ситуации из практики и показывает, где именно бизнес теряет деньги еще до внедрения ИИ. С какими ошибками компании чаще всего сталкиваются при запуске своего первого ИИ-проекта? Одна из самых частых проблем — ожидание «идеальной картинки» при слабых исходных данных. На практике в работу могут передаваться архивы с камер, сжатые до низкого качества, при этом от системы ожидают обнаружения мельчайших аномалий. В качестве примеров иногда используют ограниченный набор: несколько изображений «нормы» и несколько — с отклонениями, рассчитывая на точный результат. В таких случаях всё упирается в данные: это фундамент, и если не разобраться с их качеством на старте, проект начинает терять время. Другая распространенная ошибка — попытка решить слишком много задач одновременно. Например, хотят, чтобы система и считала покупателей, и анализировала поведение, и прогнозировала покупки. На практике такие проекты редко дают результат. Гораздо эффективнее выстраивать работу последовательно и закрывать задачи одну за другой. Отдельная проблема — отношение к роли человека. Часто возникает ...
читать далее.
