10 простых шагов: как эффективно внедрить ИИ в бизнес
На данном этапе возможны три варианта: нанять ИИ-разработчиков в штат, привлечь подрядчика, внедрить готовое решение. Каждый подход имеет свои плюсы и минусы. Первый вариант предусматривает полный контроль над проектом, а также возможность поручить штатным специалистам подготовку данных для обучения модели. Но риски высоки, как с точки зрения сроков, так и необходимости наличия опыта и навыков для управления командой ИИ-разработчиков. Кроме того, содержание таких специалистов может оказаться самым дорогостоящим сценарием.
Второй связан с меньшими рисками. Как правило, подрядчик старается учесть потребности бизнеса и предоставить ему максимальную гибкость. При этом заказчик может делегировать задачу по подготовке данных. Но стоимость и сроки реализации таких проектов могут быть достаточно высоки.
Плюсами внедрения готового решения являются скорость, простота, доступность и низкие риски. Минусом может стать необходимость самостоятельно готовить данные для обучения модели, а также отсутствие гибкости.
Если перед компанией стоят типовые задачи, им вполне может хватить готового решения. Однако если специфика бизнеса заказчика требует более сложного и комплексного ИИ-решения, требуется кастомизация. Некоторые разработчики готовы доработать свои продукты и бесшовно интегрировать их с действующими в компании ИТ-системами. Кастомизированное ИИ-решение может стать для бизнеса значительным конкурентным преимуществом.
Также на этом этапе важно определиться, нужен ли бизнесу ИИ в облаке или on-premise. Как правило, облачные решения удобнее и экономичнее, но в случае повышенных требований к безопасности данных более подходящей является модель on-premise.
Полный текст статьи читайте на CNews
