roi.
Почему плести сети лучше, чем тушить пожары: эффективная разработка ПО с опорой на автоматизацию тестирования
В начале 2024 года я устроилась Senior Software Test Automation Engineer в финтех-стартап. После работы в большой стабильной корпорации это был настоящий вызов ― попасть в живой дышащий мир молодой продуктовой компании, пытающейся занять своё место на рынке. Мне понравился продукт и привлекала возможность влиять на процессы, даже устанавливать новые.
Неоднозначные выводы о ROI в УЗИ классификации
В медицинском компьютерном зрении есть идея, перед которой трудно устоять: сначала найти патологический объект, а потом классифицировать уже не весь снимок, а только его. Для УЗИ это звучит почти как здравый смысл. В полном кадре хватает всего, что модели, казалось бы, видеть не нужно: подписи аппарата, измерительные маркеры, шум, лишний фон. Логика простая: берём маску опухоли, оставляем область интереса, всё остальное закрашиваем — и даём классификатору «чистую» картинку.
ИИ не отменяет найм. Он просто выставляет счёт в другом месте
Нейросети действительно помогают делать больше теми же руками. Раньше команда неделю собирала черновик, а теперь один человек за вечер рисует базу, проверяет и отдает. В коде та же история: меньше рутины, быстрее черновики, проще прототипы.Но есть скучная часть, которую обычно не принято упоминать:Расходы не уменьшаются. Они переезжают.Раньше компания платила людям. Теперь она платит за модели, токены, безопасность, проверку результата и обучение команды. Звучит менее празднично. Зато ближе к жизни.Свежая оценка Bridgewater,
Почему только 27% организаций готовы к AI
Ключевые выводы94% руководителей предприятий считают, что тесно взаимосвязанные данные, процессы и приложения критически важны для успеха ИИ. Только 27% говорят, что их организация обладает ими.
ROI от внедрения ИИ: как считать и чего ожидать реально
Меня зовут Мария Филатова, я эксперт в области ИИ для бизнеса, предприниматель, сооснователь платформы внедрения AI-процессов в бизнес и автор медиа «вАЙТИ». В статье рассказала о том, чем внедрение ИИ отличается в теории и на практике, а также что стоит считать реальной выгодой от этого. На примерах показала, как оценивать ROI и чего ожидать реально.
AI КОМП-АС — разбор фреймворка. К: Куда организация хочет прийти?
Успехи, а особенно провалы во внедрении AI последних лет постепенно приводят бизнес к подходу осознанного освоения технологий, основанного на понимании, что
Пошаговый план внедрения AI-агента: от идеи до ROI за 3 месяца
Финал серии. Время собрать всё вместе.За пять статей мы разобрали: — Почему 95% пилотов не дают результата — Почему инструкция для AI в 20 раз больше инструкции для человека — Как распределить ответственность за ошибки — Как построить отказоустойчивую архитектуру — Как передать агенту неявные знанияТеперь — практический план. От «хотим автоматизировать» до работающего агента с измеримым ROI.Фреймворк: 3 фазы, 12 недель
ЧАСТЬ 1: БИЗНЕС И СТРАТЕГИЯ
«Мы не видели пассажиров — только их тени». Часть 1: Как я выявил системный обман на ₹650 млн в индийских автобусахАвтор: Алексей Бобрешов, руководитель отдела ИИ Категория: Искусственный интеллект, управление проектами, бизнес-аналитика, международные проекты Время чтения: 10–12 минутВведение: Почему я взялся за этот проектЯ руковожу направлением искусственного интеллекта в одном из крупнейших федеральных холдингов России. В моём портфеле — 6 реализованных проектов
Тысячи топ-менеджеров признали: ИИ не повлиял на производительность их компаний, несмотря на сотни миллиардов инвестиций
По данным опросов (NBER Working Paper №34836
