Отечественный рынок искусственного интеллекта демонстрирует активную динамику развития. По итогам 2024 года его объем превысил 1 трлн рублей, а инвестиции в отрасль достигли рекордных значений. Крупные компании внедряют в организационную структуру должности директоров по ИИ с высоким уровнем оплаты труда, а реализация национальной стратегии предполагает существенный вклад технологий в рост валового внутреннего продукта.
Вместе с тем, наряду с количественным ростом, наблюдается парадоксальная ситуация в части практической реализации проектов. Согласно данным исследований, до 80% инициатив в области искусственного интеллекта в мире не достигают поставленных целей. В России ситуация усугубляется системными проблемами: разрозненностью данных, недостаточным уровнем ИТ-инфраструктуры и завышенными ожиданиями бизнеса, что приводит к значительному разрыву между инвестициями и получаемыми результатами.
Экспертное сообщество обращает внимание на методологические недостатки в оценке эффективности внедряемых решений. Как отмечает руководитель направления Data Science компании «ДАР» (входит в ГК «Корус Консалтинг») Екатерина Торсукова:
«Значительная часть ИИ-проектов реализуется без метрической оценки их реальной эффективности, а культура разработки и внедрения метрик эффективности ИИ в России все еще находится на этапе развития. Это приводит к ситуации, когда оценка успешности ИИ-решений часто опирается на субъективные мнения разработчиков или заказчиков, которые могут быть абсолютно полярны».
Таким образом, ключевой проблемой отрасли становится не столько технологическая готовность, сколько отсутствие единых стандартов оценки и формализованных критериев успешности проектов. Для дальнейшего устойчивого развития рынка требуется переход от фрагментарного внедрения технологий к системному подходу с четко определенными, измеримыми бизнес-показателями.
Полную версию статьи читайте на сайте Tadviser.ru
Хотите узнать больше о проектах «ДАР» в области ИИ? Регистрируйтесь на вебинар «FMCG в реалиях AI/ML: оцениваем эффективность цепочки планирования от прогнозирования спроса до планов производства».
Остались вопросы? Пишите на data@korusconsulting.ru
И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics
Now
