Корпоративный ИИ совершает резкий поворот от «универсальных эрудитов» к «узкопрофильным гениям». Бизнес массово переходит на предметно-специфические модели (DSLM), которые, по данным экспертов, повышают точность задач на 5–30% и дают ошеломительный ROI до 300%. Однако российский рынок лишь в начале пути: лишь 8% компаний внедрили DSLM, а 55% проектов пока остаются пилотами.
Главный вызов — не технология, а данные. Ценность модели создают внутренние архивы компаний, но, по мнению директора по инновациям «ДАР» Авенира Воронова, «основной риск перехода – это завышенные ожидания по поводу того, что дообученная модель будет понимать специфику на уровне специалиста высокого класса».
Несмотря на риски, тренд необратим. Будущее — не в войне моделей, а в их симбиозе: универсальные LLM будут генерировать идеи, а узкоспециализированные DSLM — обеспечивать точность в критически важных вопросах. Это уже не цифровая прихоть, а бизнес-необходимость.
Подробности в статье на сайте.
Остались вопросы? Пишите на data@korusconsulting.ru
И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics
Now
