Искусственный интеллект становится рабочим инструментом бизнеса, но убедительный ответ модели ещё не гарантирует достоверного результата. Екатерина Торсукова, руководитель направления Data Science «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг»), объясняет, почему сложность алгоритмов и непрозрачность их решений требуют осторожного подхода к автоматизации: «Наиболее эффективная стратегия сочетать вычислительную мощность алгоритмов с человеческим контролем, особенно на этапе оценки и принятия ключевых решений».
Доверие к ИИ должно опираться на качество данных, проверку результатов и понятные границы применения. А перед внедрением необходимо оценить не только стоимость технологии, но и расходы на дообучение, сопровождение и контроль. Иначе автоматизация может оказаться дороже привычного способа работы.
Полную версию статьи читайте на сайте РБК.
Остались вопросы? Пишите на data@korusconsulting.ru
И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics
Now
