6 ловушек при оценке ИИ

6 ловушек при оценке ИИ 🤖 Разобрали шесть ошибок, из-за которых эффект от ИИ легко переоценить или, наоборот, не заметить. 1 Считаете один рубль дважды Нельзя складывать hard- и soft-эффекты, если они описывают один и тот же ресурс. Например, одновременно считать экономией зарплату сотрудников и доход от задач, на которые они переключились после внедрения ИИ. 2 Забываете про «зарплату» ИИ Модель — это не разовая покупка, есть инфраструктура, токены, поддержка, обновления и контроль качества. Если не заложить стоимость владения заранее, экономика проекта может перестать сходиться уже после запуска. 3 Сравниваете ИИ с неэффективным процессом Высокий эффект получается, если сравнивать новую технологию с тем, как всё работает сейчас. Но иногда лучшая альтернатива — не ИИ, а простая автоматизация, изменение процесса или готовое решение. 4 Не гонитесь за точностью, которая бизнесу не нужна Дополнительные проценты точности сами по себе не создают ценность. Важно понимать, какое решение изменится благодаря прогнозу и как это повлияет на экономику процесса . 5 Верите в эффект без A/B-теста Метрики могли вырасти не из-за модели. Повлиять могли сезонность, рынок или другие изменения. Контрольная группа помогает отделить реальный эффект алгоритма от внешних факторов. 6 Смотрите на метрику отдела, а не на клиента Рост одного продукта ещё не означает рост бизнеса. Клиент мог просто перейти из одного продукта в другой, поэтому важно смотреть на совокупный эффект и, например, оценивать его через CLTV . Если хотите, чтобы ваш ИИ окупался, начните с правильного учёта. Считайте не то, что легко посчитать, а то, что действительно создаёт для компании ценность. В полной статье читайте подробнее 🔗 #aaa_hardposting ❤️ Больше рассказываем о работе в IT и Digital в канале Alfa Digital