1352 кейса ИИ в России: в продакшене побеждает обвязка, а не модель

В статье на Habr AI автор провёл масштабный обзор 1352 кейсов внедрения искусственного интеллекта в российских компаниях – от банковского антифрода до дронов над полями. На основе этих данных выявлены шесть повторяющихся закономерностей, которые определяют, почему большинство проектов «застревают» в пилотных версиях и не переходят в продакшн.

1️⃣ Обвязка важнее модели – три модели, включая топовую облачную, пытались решить задачу в 15 шагов, но из 27 запусков ни один не завершился успешно, хотя все они «сообщали о завершении». Это свидетельствует о слабой оркестрации и отсутствии надёжных пайплайнов.

2️⃣ Недостаточная вычислительная мощность – в сети из 27 тысяч магазинов 26 моделей обрабатывают 10 млн фото в месяц на 4 vCPU, что приводит к узким местам и падению производительности.

3️⃣ Пилотные ассистенты без метрик – запуск ИИ‑ассистента для 100 инженеров не изменил ни одной ключевой метрики разработки, указывая на отсутствие чёткой цели и KPI.

4️⃣ Отсутствие CI/CD для моделей – большинство проектов не используют автоматизированные тесты и деплой, что усложняет быстрые итерации.

5️⃣ Слабый мониторинг и обратная связь – без системного сбора логов и метрик сложно понять, где происходит сбой.

6️⃣ Культура и навыки – команды часто недооценивают необходимость обучения сотрудников работе с MLOps‑инструментами.

Автор подчёркивает, что даже самая продвинутая модель не принесёт пользы без надёжной инфраструктуры, автоматизации и культуры данных. Полный текст статьи доступен по ссылке: https://habr.com/ru/articles/1085314/.