ML в бизнесе: как получать реальный эффект и не разочароваться?

ML в бизнесе: как получать реальный эффект и не разочароваться? В подкасте я чаще всего разбираю навыки и карьерные стратегии — но в этот раз решила попробовать поговорить про технологии. И вышло интересно. В гостях — Богдан Семенов , руководитель направления алгоритмов в B2C продукте e-commerce MAGNIT OMNI Пока все вокруг гонятся за новыми ИИ-решениями, Богдан предлагает посмотреть в другую сторону: ML-алгоритмы в поиске, рекомендациях и ценообразовании — это та технология, которая умеет быстро и напрямую влиять на бизнес-показатели: выручку, маржу, возвращаемость клиентов. Раньше не у всех получалось её реализовать — не хватало данных, инфраструктуры, понимания. Сейчас порог входа снизился, и то, что три года назад было недостижимым, сегодня вполне реально запустить даже небольшой командой Обсудили, что ключевая роль в ML-проектах — это не разработчик и не аналитик, а "переводчик". Человек, который умеет говорить на двух языках одновременно: доносить до ML-команды, какие бизнес-метрики важны, и объяснять бизнесу, что вообще происходит внутри моделей. Без него страдают обе стороны: бизнес не видит результата, команда работает в вакууме И ещё один момент, который стоит услышать всем, кто сейчас думает о внедрении ML. ML — это не первый шаг, а следующий. Он начинает приносить пользу только тогда, когда вы уже выжали максимум из простых решений. Если базовые процессы не выстроены — никакая модель не спасёт. Это звучит очевидно, но на практике именно здесь чаще всего и происходит разочарование Смотрите и слушайте на удобной платформе: 📺 YouTube 📺 VK Видео 🎙 Аудио подкаст 🎵 Яндекс подкаст 📺 Rutube P.S. Подписывайтесь, чтобы не пропускать новые выпуски 👆 #слонцеликом @smestavcareer