Вадим Седельников, владелец ИИ-платформы AiLine Softline Digital, в статье для «Бизнес-секретов» рассказал, почему предиктивные технологии не всегда приносят ожидаемые результаты.
Основные ошибки:
- Недостаток качественных данных. Неполные или нерелевантные данные искажают прогнозы.
- Игнорирование изменений процессов. Неучет динамики производства снижает точность моделей.
- Преуменьшение сложности. Без адаптации к условиям системы дают слабые результаты.
- Недостаточная аналитика ошибок. Без обратной связи модели теряют эффективность.
- Отсутствие инфраструктуры и специалистов. Недооценка ресурсов тормозит внедрение.
Подробнее — «Бизнес-секреты»
