Оценка рисков AI-проекта за 3 недели
AI - зеркало данных: если они искажены, то вероятность получения неточных результатов выше
AI-проекты не оправдывают ожиданий?
Согласно исследованию, проведенному аналитиками RAND Corporation в 2024:
- 80-87% проектов AI терпят неудачу
- 70% компаний, внедривших AI, не видят значимого эффекта от реализации таких проектов
- Только единицы получают бизнес-результат
Причины неудач AI-проектов:
- Проблемы с данными
- Отсутствие четкой цели
- Недостаток ресурсов (специалистов, бюджетов)
- Ориентация на модные технологии без учета реальных задач
- Риски разработки из-за неправильной постановки задач
Как минимизировать риски AI-проектов?
- Провести экспресс-исследование/ ad-hoc исследование перед прототипированием AI/ML-решения
- Создать прототип AI/ML-решения и провести A/B-тестирование для оценки эффективности внедрения
- Разработать MVP AI/ML-решения
-
плюсы:
- Экономия на оплате штатных специалистов
- Полный контроль
- Новый практический опыт
минусы:
- Ошибки из-за недостатка практического опыта
- Ограниченные знания методов и практик
- Затягивание процесса
- Неправильный выбор инструментов
- Некорректная интерпретация результатов и выводов, принятие неоптимальных решений
плюсы:
- Быстрый старт и понятный результат в срок
- Корректная интерпретация результатов
- Уверенность в правильности выбранных методов
- Предотвращение дорогостоящих ошибок
- Опыт работы со специализированными инструментам
минусы:
- Может быть дороже за счет ставки специалистов
- Передача ответственности
- Сложность оценки результатов
Аудит AI-проекта:
Оперативно проведем исследование и выдадим рекомендации, как минимизировать риски AI-проекта
Решение:
- Сокращает риски разработки, связанные с неправильным пониманием задачи и потребностей или неоптимальными выбором решения
- Задачи разработки в приоритете, фокус на наиболее важных и ценных функциях, определяем MVP
- Определяем целесообразность решения и избегаем переделок и доработок продукта в дальнейшем
Результаты:
- Выше вероятность успеха AI/ML-проекта
- Разработана эффективная и надежная стратегия разработки модели
- Экономия времени, денег и других ресурсов компании
- Легче обосновать бюджет на проект перед бизнесом
- Есть уверенное и полное понимание задачи, состояния данных
Аудит AI-проекта за 3 недели:
-
- определение цели и гипотезы исследования
- определение целевой выборки для исследования и получение данных
- подготовка данных
- исследовательский анализ данных
- анализ значимости факторов
- выделение паттернов и аномалий
- анализ инсайтов
- базовая проверка гипотезы
- оценка качества и пригодности данных
- формулирование выводов
- выработка рекомендаций
Результат аудита AI:
Готовый отчет и рекомендации по оптимизации проекта от экспертов в области AI/ML
- Выше вероятность успеха AI/ML-проекта.
- Разработана эффективная и надежная стратегия разработки модели.
- Экономия времени, денег и других ресурсов компании.
- Легче обосновать бюджет на AI-проект перед бизнесом.
- Есть уверенное и полное понимание задачи, состояния данных.
Стоимость: 380 000 рублей
С чего начать?
Поможем подготовиться, ответим на все вопросы:
- Оставьте заявку на data@korusconsulting.ru
- Получите опросник
- Выберите целевую гипотезу и соберите данные
Спасибо! Ваша заявка отправлена
Мы свяжемся с вами в ближайшее время.
Ошибка
К сожалению, не смогли отправить вашу заявку, попробуйте ещё раз
