Компании часто застревают на этапе подготовки данных, пытаясь привести все корпоративные системы в идеальное состояние перед внедрением ИИ. Эксперты отмечают, что такой подход ведет к потере времени и ресурсов. Вместо глобальной перестройки инфраструктуры эффективнее сфокусироваться на решении одной конкретной бизнес-задачи, постепенно адаптируя под нее пайплайны данных и архитектуру хранения.
Главная проблема заключается в попытке создать универсальное «озеро данных» или идеальную схему до того, как будет понятна ценность конкретного ИИ-кейса. Подобный подход часто приводит к накоплению неактуальной информации и усложнению процессов интеграции. Внедрение ИИ требует перехода от стратегии «сначала данные, потом ИИ» к итеративному процессу, где инфраструктура строится вокруг конкретных моделей и их требований к качеству входных данных.
Ключевые факты
- Основная ошибка при внедрении ИИ — стремление к полной очистке и структуризации всех корпоративных данных до начала работы с моделями.
- Итеративный подход позволяет быстрее получать ROI, фокусируясь на одном узком бизнес-процессе вместо глобальной трансформации IT-ландшафта.
- Качество данных для ИИ-решений критически зависит от контекста конкретной задачи, а не от общего объема накопленной информации.
- Инфраструктура должна развиваться параллельно с обучением или дообучением моделей, а не предшествовать им как отдельный многолетний проект.