Екатерина Торсукова, руководитель направления Data Science «ДАР» (входит в ГК «КОРУС Консалтинг»), объясняет, почему бизнесу важно не смешивать машинное обучение (ML) и генеративный ИИ.
Генеративный ИИ хорошо подходит для создания текстов, отчётов, резюме и ответов на запросы, но не заменяет полноценный анализ данных. Если компании используют генеративные модели там, где нужны прогнозирование, поиск аномалий, классификация или выявление закономерностей, они рискуют получить красивый, но недостоверный результат. ML же работает со структурированными данными и точными расчётами, а генеративный ИИ - с контекстом и неструктурированной информацией. Поэтому ошибка в выборе технологии ведёт к неверной архитектуре, лишним затратам и слабым управленческим решениям.
Екатерина подчёркивает, что для задач аналитики, прогнозирования и поиска причин отклонений нужны качественные данные, хранилище, статистические методы и ML-модели. Генеративный ИИ может помогать оформить результат или сделать интерфейс удобнее, но не должен подменять математический анализ.
Главный вывод: прежде чем внедрять ИИ, бизнесу нужно точно определить задачу. Если нужно генерировать текст - подойдёт генеративный ИИ. Если нужно считать, прогнозировать и находить закономерности - нужны ML-инструменты и зрелая архитектура данных.
Полную версию статьи читайте на сайте РБК.
Остались вопросы? Подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics Now
