Сегодня бизнес все чаще рассматривает внедрение искусственного интеллекта (ИИ) как инструмент для повышения эффективности. Однако одной из крупнейших ошибок является неправильное понимание функционала ИИ и ожидание мгновенных результатов. Реальность такова, что модели ИИ требуют значительных ресурсов на обучение и настройку.
Разработка и обучение моделей ИИ — это сложный и дорогостоящий процесс. Многие компании не учитывают необходимость выделения значительных ресурсов, включая финансовые средства, время и специализированные кадры. Без надлежащего обучения ИИ может работать неэффективно или даже ошибаться.
Для компаний, не обладающих достаточными ресурсами, существует возможность интеграции сторонних ИИ моделей. Важно понимать, что такие модели могут иметь свои ограничения и не всегда смогут удовлетворить специфические потребности бизнеса. Настройка и адаптация таких моделей также требует ресурсов и времени.
Качество входных данных является критическим аспектом для работы любых ИИ-систем. Недостаточно просто запустить ИИ — необходимо обеспечить его обучение на качественных и репрезентативных данных. Плохие данные ведут к плохим результатам, а данные с ошибками могут полностью исказить выводы ИИ.
Электронные документы в перевозках: что изменится с 1 сентября и кого это коснется С 1…
Сроки давности по налоговым преступлениям «заморозят» на время отсрочки: что меняется Минфин России подготовил поправки,…
С 1 сентября всё по-новому: как единый QR-код изменит переводы и оплату в России С…
Новые правила электронного общения с СФР: что меняется для работодателей С 31 января 2026 года…
Как получить социальный вычет за обучение: новые лимиты и ключевые условия Федеральная налоговая служба напомнила…
Можно ли лишить работника разовой премии за отсутствие на работе: разбор свежего спора Суды подтвердили:…