Эксперты назвали 5 сфер, где интегрировать ИИ-решения будет трудно

Аналитиками выделены ключевые области с максимальным количеством сложностей для эффективного внедрения технологий искусственного интеллекта в российских компаниях.

Об этом пишет RSpectr со ссылкой на исследование «Рексофт Консалтинг». В числе трудных сфер взаимодействие Data-специалистов с бизнес-заказчиком, данные, управление разработкой и технологии, передача в эксплуатацию и поддержка ИИ-решений, поиск, удержание и развитие Data Science специалистов.

При взаимодействии Data-специалистов с бизнес-заказчиком наиболее частыми причинами возникновения сложностей называют нежелание меняться и завышенные ожидания бизнеса, а также неадаптированную корпоративную культуру. В исследовании отмечено:

Наиболее остро они проявляются в случае, если бизнес инвестирует в ИИ, но не достигает эффекта и испытывает затруднения с приживаемостью решений. Для их успешного внедрения бизнес-заказчикам необходимо быть готовыми трансформировать свою операционную модель.

Связанные с данными сложности касаются всегда не только ИИ-разработки, а вообще компаний, поскольку в них отсутствуют единые требования и настроенные процессы. Аналитики констатируют:

Проблематика в части данных характеризуется тезисом «новые проблемы, старые решения» — прежде чем приступать к Data Science, необходимо отладить и адаптировать процессы, связанные с управлением данными.

Отсутствие стандартов ИИ-разработки и гибкого подхода при прототипировании решений выделяются Data-специалистами в технологическом стеке, как и отсутствие определенного подхода к сотрудничеству с внешними разработчиками.

изображение Gerd Altmann с сайта Pixabay