Вебинар 17 марта 2026 "AI/ML в FMCG: оцениваем эффективность цепочки планирования от прогнозирования спроса до планов производства". Участие бесплатно. Количество мест ограничено. / Вебинар 17 марта 2026 "AI/ML в FMCG: оцениваем эффективность цепочки планирования от прогнозирования спроса до планов производства". Участие бесплатно. Количество мест ограничено. / Вебинар 17 марта 2026 "AI/ML в FMCG: оцениваем эффективность цепочки планирования от прогнозирования спроса до планов производства". Участие бесплатно. Количество мест ограничено. / Вебинар 17 марта 2026 "AI/ML в FMCG: оцениваем эффективность цепочки планирования от прогнозирования спроса до планов производства". Участие бесплатно. Количество мест ограничено. / Вебинар 17 марта 2026 "AI/ML в FMCG: оцениваем эффективность цепочки планирования от прогнозирования спроса до планов производства". Участие бесплатно. Количество мест ограничено. / Вебинар 17 марта 2026 "AI/ML в FMCG: оцениваем эффективность цепочки планирования от прогнозирования спроса до планов производства". Участие бесплатно. Количество мест ограничено. /

AI-проекты не оправдывают ожиданий?

Согласно исследованию, проведенному аналитиками RAND Corporation в 2024:

  • 80-87% AI-проектов терпят неудачу
  • 70% компаний, внедривших AI-технологии, 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
Фон

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

Преимущества AI-аудита

В результате вы получаете готовый отчет и рекомендации по оптимизации проекта от экспертов в области AI/ML

  • Выше вероятность успеха AI/ML-проекта
  • Эффективная и надежная стратегия разработки модели
  • Экономия времени, денег и ресурсов компании
  • Легче обосновать бюджет на AI-проект 
  • Есть уверенное и полное понимание задачи, состояния данных

Закажите аудит AI-проекта!

  • Оперативно проведем исследование и выдадим рекомендации, как минимизировать риски AI-проекта
  • Сократим риски, связанные с неправильным пониманием задачи и потребностей или неоптимальным 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

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

17 марта 2026
Вебинар "FMCG в реалиях AI/ML"
Оцениваем эффективность цепочки планирования от прогнозирования спроса до планов производства. 
Хотите узнать как? Регистрируйтесь на вебинар! 
Принять участие
Регистрация обязательна. Количество мест ограничено.
Есть вопросы?
Пожалуйста, заполните все поля для обратной связи и задайте интересующий вопрос.
Укажите компанию
Укажите имя
Укажите должность
Укажите телефон
Укажите e-mail
Опишите задачу
Благодарим за заявку!
После обработки заявки с вами свяжется наш специалист.
Не волнуйтесь, если пропустите звонок, мы обязательно перезвоним еще раз!
Спасибо, хорошо