Как ускорить запуск ИИ-проектов без лишних затрат

Корпоративные системы, включая CRM, уже содержат достаточно структурированную информацию для быстрой проверки идей. По словам Сергея Голицына, такие данные — это не хаотичный набор сведений, а надежная база, которую можно использовать для первичного тестирования без крупных инвестиций в инфраструктуру. Смысл вкладываться в дедупликацию и глубокую разметку появляется только после подтверждения жизнеспособности гипотезы.

Ситуация меняется, когда компания переходит к обучению фундаментальных моделей. Здесь качество курирования данных становится приоритетнее их объема. Ранее именно низкое качество обучающих выборок приводило к «галлюцинациям» нейросетей, когда алгоритмы выдавали заученную информацию вместо осмысленных ответов. Сегодня методология создания сложных датасетов позволяет минимизировать подобные ошибки, однако требует системного подхода к подготовке контента еще до запуска полноценного обучения.