Сегодня компании активно экспериментируют с искусственным интеллектом: запускают пилоты, тестируют LLM и внедряют отдельные ИИ-инструменты. Однако по мере роста числа инициатив возникает новая проблема - решения существуют сами по себе, используют разные подходы и не складываются в единую систему.
При этом далеко не каждая задача требует применения больших языковых моделей. В одних случаях эффективнее классический machine learning, в других - иные технологии. А вопросы качества данных, архитектуры и инфраструктуры нередко выходят на первый план уже после запуска первых прототипов.
Екатерина Торсукова, руководитель направления Data Science «ДАР», готова подробно разобрать, как системно подойти к развитию искусственного интеллекта в компании и заложить основу для перехода от экспериментов к промышленным решениям.
В ходе вебинара «ИИ без зоопарка: как превратить набор инициатив в работающую экосистему», который состоится 11 ноября 2026 г., Екатерина расскажет о том, как выбирать технологии под конкретные задачи и к чему приводит неверный выбор технологии, как устроить ИИ-платформу для бизнеса и как перейти от прототипа к промышленному решению.
Мы обсудим, какие требования к архитектуре и инфраструктуре важно учитывать заранее, чтобы впоследствии масштабировать ИИ-решения и что нужно сделать, чтобы сформировать дорожную карту развития ИИ.
Присоединяйтесь к вебинару, если ваша компания уже экспериментирует с ИИ или только формирует стратегию его внедрения и хочет избежать набора разрозненных решений в пользу управляемой и масштабируемой экосистемы.
Остались вопросы? Пишите на data@korusconsulting.ru
И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics
Now
