Краткий ответ: компания, использующая ИИ, — это компания, чей основной продукт, ценность или конкурентное преимущество основаны на ИИ. Уберите ИИ, и предложение рухнет или значительно ухудшится. Если ИИ завтра потерпит неудачу, а вы все еще сможете работать с электронными таблицами или базовым программным обеспечением, вы, скорее всего, используете ИИ, а не являетесь его изначально. Настоящие компании, использующие ИИ, отличаются данными, оценкой, внедрением и тесными циклами итераций.
Основные выводы:
Ключевая зависимость : если удаление ИИ приводит к поломке продукта, значит, перед вами компания, занимающаяся ИИ.
Простой тест : если вы можете кое-как передвигаться без ИИ, то, вероятно, вы используете ИИ.
Операционные сигналы : Команды, обсуждающие дрейф, наборы данных для оценки, задержку и режимы отказов, как правило, выполняют самую сложную работу.
Устойчивость к злоупотреблениям : Разработайте механизмы защиты, мониторинга и планы отката на случай сбоев в работе моделей.
Тщательная проверка со стороны покупателя : Избегайте «искусственного отмывания» с помощью строгих механизмов, метрик и четкого управления данными.
Термин «компания, использующая ИИ» используется настолько свободно, что рискует означать одновременно всё и ничего. Один стартап заявляет о своём статусе компании, занимающейся ИИ, потому что добавил поле автозаполнения. Другая компания обучает модели, разрабатывает инструменты, выпускает продукты и внедряет их в производственные среды… и всё равно попадает в одну и ту же категорию.
Поэтому формулировка должна быть более четкой. Разница между бизнесом, изначально созданным на основе ИИ, и обычным бизнесом с легким налетом машинного обучения становится очевидной быстро, как только вы знаете, на что обращать внимание.
Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:
🔗 Как работает масштабирование с помощью ИИ.
Узнайте, как модели добавляют детали для качественного увеличения изображений.
🔗 Как выглядит код ИИ.
Посмотрите примеры сгенерированного кода и его структуру.
🔗 Что такое алгоритм ИИ?
Поймите алгоритмы, которые помогают ИИ учиться, прогнозировать и оптимизировать.
🔗 Что такое предварительная обработка данных в ИИ?
Узнайте о шагах по очистке, маркировке и форматированию данных для обучения.
Что такое компания, занимающаяся искусственным интеллектом: четкое и достоверное определение ✅
Практическое определение:
Компания , использующая искусственный интеллект — это бизнес, чей основной продукт, ценность или конкурентное преимущество зависят от искусственного интеллекта . Это означает, что если убрать ИИ, то «изюминка» компании рухнет или значительно ухудшится. ( OECD , NIST AI RMF )
Не «мы однажды использовали ИИ на хакатоне». Не «мы добавили чат-бота на страницу контактов». Скорее так:
-
Данный продукт представляет собой систему искусственного интеллекта (или работает на основе такой системы от начала до конца) ( OECD ).
-
Преимущество компании заключается в использовании моделей, данных, оценке и итерациях ( Google Cloud MLOps , NIST AI RMF Playbook - Measure ).
-
Искусственный интеллект — это не функция, это движок 🧠⚙️
Вот простой способ проверить свои чувства:
Представьте, что завтра искусственный интеллект потерпит неудачу. Если клиенты по-прежнему будут вам платить, а вы сможете кое-как обходиться электронными таблицами или простым программным обеспечением, то вы, скорее всего, уже готовы к использованию ИИ, а не созданы им изначально.
Да, есть размытая центральная область. Как на фотографии, сделанной через запотевшее окно... не самая удачная метафора, но вы поняли идею 😄
Разница между «компанией, использующей ИИ» и «компанией, внедряющей ИИ» (эта часть избавит от споров) 🥊
Большинство современных компаний используют ту или иную форму искусственного интеллекта. Однако это само по себе не делает их компаниями, использующими ИИ. ( ОЭСР )
Обычно это компания, занимающаяся искусственным интеллектом:
-
Продает возможности искусственного интеллекта напрямую (модели, помощники пилотов, интеллектуальная автоматизация)
-
Разрабатывает собственные системы искусственного интеллекта в качестве основного продукта
-
Основная функция компании — разработка, оценка и внедрение решений в области искусственного интеллекта ( Google Cloud MLOps ).
-
Постоянно обучается на основе данных и повышает производительность, что является ключевым показателем 📈 ( Технический документ Google MLOps )
Как правило, это компания, использующая искусственный интеллект:
-
Использует ИИ внутри компании для сокращения затрат, ускорения рабочих процессов или улучшения таргетинга
-
Компания по-прежнему продает что-то еще (розничные товары, банковские услуги, логистику, медиа и т. д.)
-
Можно заменить ИИ традиционным программным обеспечением и при этом "оставаться самим собой"
Примеры (намеренно обобщенные, поскольку для некоторых людей обсуждение брендов — хобби):
-
Банк использует ИИ для обнаружения мошенничества - с поддержкой ИИ
-
Розничный продавец использует ИИ для прогнозирования запасов - с поддержкой ИИ
-
Компания, продуктом которой является агент службы поддержки клиентов на основе искусственного интеллекта, — скорее всего, это компания, занимающаяся искусственным интеллектом
-
Платформа, продающая инструменты для мониторинга, оценки и развертывания моделей — компания, занимающаяся ИИ (инфраструктура) ( Google Cloud MLOps )
Так что да… ваш стоматолог может использовать ИИ для напоминаний о записи на прием. Но это не делает его компанией, занимающейся ИИ 😬🦷
Что делает компанию, использующую искусственный интеллект, успешной 🏗️
Не все компании, занимающиеся ИИ, одинаковы, и некоторые, по правде говоря, — это в основном сплошная атмосфера и венчурный капитал. Хорошая компания, занимающаяся ИИ, как правило, обладает несколькими общими чертами, которые повторяются снова и снова:
-
Четкое определение ответственности за проблему : они решают конкретную задачу, а не «искусственный интеллект для всего».
-
Измеримые результаты : точность, экономия времени, снижение затрат, меньше ошибок, более высокая конверсия — выберите один показатель и отслеживайте его ( NIST AI RMF ).
-
Дисциплина работы с данными : качество данных, права доступа, управление и обратная связь не являются необязательными ( NIST AI RMF ).
-
Культура оценки : они тестируют модели как взрослые — с использованием бенчмарков, граничных случаев и мониторинга 🔍 ( Google Cloud MLOps , Datadog )
-
Реальность развертывания : система работает в непростых повседневных условиях, а не только в демонстрационных версиях.
-
Опасное конкурентное преимущество : данные предметной области, дистрибуция, интеграция рабочих процессов или собственные инструменты (а не просто «мы используем API»).
Удивительно показательный признак:
-
Если команда обсуждает задержки, дрейф моделей, оценочные наборы данных, галлюцинации и режимы отказов , то, вероятно, она занимается реальной работой в области искусственного интеллекта. ( IBM - дрейф моделей , OpenAI - галлюцинации , Google Cloud MLOps )
-
Если они в основном говорят о «революционной синергии, основанной на интеллектуальных идеях», ну… вы и так всё понимаете 😅
Сравнительная таблица: распространенные «типы» компаний, занимающихся ИИ, и что они продают 📊🤝
Ниже приведена быстрая, несколько неточная сравнительная таблица (как в повседневной деловой практике). Цены указаны в соответствии с «типичными ценовыми моделями», а не являются точными цифрами, поскольку они сильно варьируются.
| Вариант / «Тип» | Лучшая аудитория | Цена (приблизительно типичная) | Почему это работает |
|---|---|---|---|
| Конструктор фундаментальных моделей | Разработчики, предприятия, все… в общем-то… | Крупные контракты, основанные на использовании | Надежные универсальные модели становятся платформой — своего рода «операционной системой» ( ценообразование API OpenAI ). |
| Вертикальные приложения на основе ИИ (юридические, медицинские, финансовые и др.) | Команды со специфическими рабочими процессами | Подписка + стоимость места | Ограничения предметной области уменьшают хаос; точность может значительно повыситься (при правильном подходе) |
| ИИ-помощник для работы с интеллектуальным контентом | Продажи, поддержка, аналитики, операционная деятельность | Ежемесячная плата за пользователя | Быстро экономит время, интегрируется в повседневные инструменты… остается востребованным, когда работает хорошо ( цены Microsoft 365 Copilot ) |
| Платформа MLOps / Model Ops | Команды разработчиков ИИ в процессе производства | Корпоративный договор (иногда болезненный) | Мониторинг, развертывание, управление — не самые привлекательные, но крайне важные функции ( Google Cloud MLOps ) |
| Компания Data + Labeling | Создатели моделей, предприятия | По задачам, по этикеткам, смешанный | На удивление часто более качественные данные превосходят «более сложные модели» ( MIT Sloan / Эндрю Нг о искусственном интеллекте, ориентированном на данные ). |
| Искусственный интеллект на периферии сети / Искусственный интеллект на устройстве | Аппаратное обеспечение + Интернет вещей, организации, уделяющие большое внимание конфиденциальности | Лицензирование на каждое устройство | Низкая задержка + конфиденциальность; также работает в автономном режиме (очень важно) ( NVIDIA , IBM ) |
| Консультации/интеграция в сфере искусственного интеллекта | Организации, не использующие искусственный интеллект | Проектная работа, абонентская плата | Процесс идет быстрее, чем внутренний найм, но на практике зависит от таланта |
| Инструменты для оценки/обеспечения безопасности | Командные модели доставки | Многоуровневая подписка | Помогает избежать скрытых сбоев — и да, это очень важно ( NIST AI RMF , OpenAI — галлюцинации ). |
Обратите внимание. Под «компанией, занимающейся ИИ» могут подразумеваться совершенно разные виды бизнеса. Некоторые продают модели. Некоторые продают лопаты для моделирования. Некоторые продают готовую продукцию. Одна и та же этикетка, но совершенно разная реальность.
Основные архетипы компаний, занимающихся искусственным интеллектом (и то, в чём они ошибаются) 🧩
Давайте разберемся подробнее, потому что именно здесь люди часто ошибаются.
1) Компании, ориентированные на модель 🧠
Они создают или дорабатывают модели. Их сильная сторона обычно заключается в следующем:
-
исследовательский талант
-
оптимизация вычислений
-
циклы оценки и итерации
-
Высокопроизводительная сервисная инфраструктура ( технический документ Google MLOps )
Распространенная ошибка:
-
Они исходят из предположения, что «лучшая модель» автоматически означает «лучший продукт».
Это не так. Пользователи покупают не модели, а результаты.
2) Компании, ориентированные на продукт и использующие ИИ 🧰
Эти решения интегрируют ИИ в рабочий процесс. Их преимущество заключается в следующем:
-
распределение
-
UX и интеграция
-
сильные петли обратной связи
-
надежность важнее, чем просто интеллект
Распространенная ошибка:
-
Они недооценивают поведение модели в реальных условиях. Реальные пользователи будут взламывать вашу систему новыми и нестандартными способами. Ежедневно.
3) Компании, занимающиеся инфраструктурным ИИ ⚙️
Подумайте о мониторинге, развертывании, управлении, оценке, координации. Они побеждают благодаря:
-
снижение операционных болевых ощущений
-
управление рисками
-
Обеспечение воспроизводимости и относительной безопасности ИИ ( NIST AI RMF , Google Cloud MLOps )
Распространенная ошибка:
-
Они создают продукты для опытных команд, игнорируя всех остальных, а потом удивляются, почему внедрение идёт медленно.
4) Компании, ориентированные на данные и искусственный интеллект 🗂️
Эти решения сосредоточены на конвейерах обработки данных, маркировке, синтетических данных и управлении данными. Они побеждают благодаря:
-
улучшение качества обучающего сигнала
-
снижение уровня шума
-
содействие специализации ( MIT Sloan / Эндрю Нг о ИИ, ориентированном на данные )
Распространенная ошибка:
-
Они слишком преувеличивают, утверждая, что «данные решают все проблемы». Данные — мощный инструмент, но для их использования по-прежнему необходимы качественное моделирование и грамотное мышление в отношении продукта.
Что находится внутри компании, занимающейся искусственным интеллектом: примерно так выглядит стек технологий 🧱
Если заглянуть за кулисы, то окажется, что большинство компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта, имеют схожую внутреннюю структуру. Не всегда, но часто.
Слой данных 📥
-
сбор и прием пищи
-
маркировка или слабый контроль
-
конфиденциальность, разрешения, хранение
-
Петли обратной связи (исправления пользователей, результаты, проверка человеком) ( NIST AI RMF )
Слой модели 🧠
-
выбор базовых моделей (или обучение с нуля)
-
тонкая настройка, дистилляция, оперативное проектирование (да, это все еще считается)
-
поисковые системы (поиск + ранжирование + векторные базы данных) ( статья RAG (Lewis et al., 2020) , Oracle - векторный поиск )
-
Наборы инструментов для оценки и тестовые комплекты ( Google Cloud MLOps )
Слой продукта 🧑💻
-
Пользовательский интерфейс, учитывающий неопределенность (индикация уверенности, состояния «проверки»)
-
Ограничения (политика, отказ, безопасное завершение) ( NIST AI RMF )
-
Интеграция рабочих процессов (электронная почта, CRM, документы, система обработки заявок и т. д.)
Операционный слой 🛠️
-
Мониторинг дрейфа и деградации ( IBM - дрейф модели , Google Cloud MLOps )
-
Реагирование на инциденты и откат ( Uber - безопасность развертывания )
-
Управление затратами (вычислительные ресурсы могут быть настоящим маленьким монстром, пожирающим всё подряд)
-
Управление, аудит, контроль доступа ( NIST AI RMF , обзор ISO/IEC 42001 )
И то, о чём никто не говорит:
-
Человеческие процессы — проверка, эскалация проблем, контроль качества и обработка отзывов клиентов.
Искусственный интеллект — это не «настроил и забыл». Это скорее как садоводство. Или как содержать енота в качестве домашнего питомца. Он может быть милым, но он точно разгромит вашу кухню, если вы не будете за ним следить 😬🦝
Бизнес-модели: как компании, использующие искусственный интеллект, зарабатывают деньги 💸
Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, как правило, используют несколько распространенных способов монетизации:
-
Оплата в зависимости от использования (за запрос, за токен, за минуту, за изображение, за задачу) ( Цены на API OpenAI , токены OpenAI )
-
Подписки на основе количества рабочих мест (за пользователя в месяц) ( Цены на Microsoft 365 Copilot )
-
Ценообразование, основанное на результатах (редкий, но эффективный метод — оплата за конверсию или решенную заявку).
-
Корпоративные контракты (поддержка, соответствие требованиям, соглашения об уровне обслуживания, индивидуальное развертывание)
-
Лицензирование (на устройстве, встроенное, OEM-тип) ( NVIDIA )
Проблема, с которой сталкиваются многие компании, занимающиеся искусственным интеллектом:
-
Клиенты хотят предсказуемых расходов 😌
-
Стоимость ИИ может колебаться в зависимости от использования и выбора модели 😵
Таким образом, успешные компании, занимающиеся искусственным интеллектом, достигают больших успехов в следующем:
-
По возможности перенаправляйте задачи на более дешевые модели
-
результаты кэширования
-
пакетная обработка запросов
-
контроль размера контекста
-
Разработка пользовательского интерфейса, который препятствует «бесконечным спиралям подсказок» (все мы через это проходили…)
Главный вопрос: что делает компанию, занимающуюся искусственным интеллектом, защищенной от конкуренции 🏰
А вот тут начинается самое интересное. Многие считают, что залог успеха — это «наша модель лучше». Иногда это так, но часто… нет.
Общие преимущества, позволяющие защитить свои интересы:
-
Конфиденциальные данные (особенно относящиеся к конкретной предметной области)
-
Распространение (встроенное в рабочий процесс, который уже используется пользователями)
-
Затраты на переход (интеграция, изменение процессов, привычки команды)
-
Доверие к бренду (особенно в областях с высокими ставками)
-
Операционное совершенство (внедрение надежного ИИ в больших масштабах — сложная задача) ( Google Cloud MLOps )
-
Системы с участием человека (гибридные решения могут превосходить чистую автоматизацию) ( NIST AI RMF , Закон ЕС об ИИ — человеческий надзор (статья 14) )
Несколько неприятная правда:
две компании могут использовать одну и ту же базовую модель и при этом получить совершенно разные результаты. Разница обычно заключается во всем, что связано с моделью — проектированием продукта, оценками, циклами обработки данных и тем, как они обрабатывают сбои.
Как распознать «искусственный интеллект как приукрашивание» (или «мы добавили блеска и назвали это интеллектом») 🚩
Если вы оцениваете, что представляет собой компания, занимающаяся искусственным интеллектом, на практике, обратите внимание на следующие тревожные признаки:
-
Четко описаны возможности ИИ : много маркетинга, нет механизма.
-
Магия демонстрации : впечатляющая демонстрация, ни слова о нестандартных ситуациях.
-
Отсутствует история оценки : они не могут объяснить, как проверяют надежность ( Google Cloud MLOps ).
-
Нечеткие ответы на вопросы, касающиеся данных : неясно, откуда берутся данные и как ими управляют ( NIST AI RMF ).
-
Нет плана мониторинга : они ведут себя так, будто модели не подвержены дрейфу ( IBM - Model drift ).
-
Они не могут объяснить причины сбоев : всё «почти идеально» (ничто не идеально) ( OpenAI — галлюцинации ).
Зелёные флаги (успокаивающая противоположность) ✅:
-
Они показывают, как измеряют производительность
-
Они говорят об ограничениях, не паникуя
-
У них есть механизмы проверки человеком и эскалации ( NIST AI RMF , Закон ЕС об ИИ — человеческий надзор (статья 14) ).
-
Они понимают потребности в обеспечении конфиденциальности и соблюдении нормативных требований ( NIST AI RMF , обзор Закона ЕС об ИИ ).
-
Они могут сказать: «Мы так не делаем», и при этом не сломаться эмоционально 😅
Если вы создаёте компанию, занимающуюся искусственным интеллектом: практический контрольный список для её развития 🧠📝
Если вы пытаетесь перейти от концепции «компания, использующая ИИ» к концепции «компания, использующая ИИ», вот рабочий путь:
-
Начните с одного рабочего процесса, который причинит достаточно вреда достаточному количеству людей, чтобы они заплатили за его исправление
-
Результаты работы инструментария на ранних этапах (до масштабирования)
-
Создайте набор данных для оценки на основе реальных сценариев использования ( Google Cloud MLOps ).
-
Внедрите механизмы обратной связи с самого первого дня
-
Ограждения должны быть частью проекта, а не добавлены в последний момент ( NIST AI RMF ).
-
Не переусердствуйте с прочностью — поставляйте узкий клиновидный корпус, который будет надежным
-
Рассматривайте развертывание как продукт, а не как заключительный этап ( Google Cloud MLOps ).
Кроме того, есть несколько нетривиальных, но эффективных советов:
-
Уделяйте больше времени анализу того, что происходит, когда ИИ ошибается, чем тому, когда он прав.
Именно в этом вопросе доверие либо завоевывается, либо теряется. ( NIST AI RMF )
Заключительное резюме 🧠✨
Итак… суть компании, занимающейся искусственным интеллектом, сводится к простому принципу:
Это компания, где ИИ — это двигатель , а не украшение. Если убрать ИИ, и продукт перестанет иметь смысл (или потеряет свои преимущества), то, вероятно, перед вами настоящая компания, использующая ИИ. Если же ИИ — это всего лишь один из многих инструментов, то точнее будет назвать компанию, использующую ИИ.
И то, и другое хорошо. Миру нужны оба варианта. Но название имеет значение, когда вы инвестируете, нанимаете сотрудников, покупаете программное обеспечение или пытаетесь понять, продаёте ли вы робота или картонную фигурку с выпученными глазами 🤖👀
Часто задаваемые вопросы
Что отличает компанию, использующую искусственный интеллект, от компании, которая просто внедряет ИИ?
Компания, использующая ИИ, — это компания, чей основной продукт, ценность или конкурентное преимущество зависят от ИИ. Уберите ИИ, и предложение рухнет или значительно ухудшится. Компания, использующая ИИ, применяет его для повышения эффективности своей деятельности (например, для прогнозирования или выявления мошенничества), но при этом продает продукт, принципиально не связанный с ИИ. Простой тест: если завтра ИИ выйдет из строя, а вы все еще сможете работать с базовым программным обеспечением, то, скорее всего, ваша компания использует ИИ.
Как быстро определить, действительно ли компания занимается разработкой искусственного интеллекта?
Подумайте, что произойдет, если ИИ перестанет работать. Если клиенты по-прежнему будут платить, а бизнес сможет кое-как существовать, используя электронные таблицы или традиционное программное обеспечение, то, вероятно, он не является компанией, изначально ориентированной на ИИ. Настоящие компании, занимающиеся ИИ, также склонны говорить о конкретных операционных терминах: наборы данных для оценки, задержка, дрейф, галлюцинации, мониторинг и режимы отказов. Если это всего лишь маркетинг без какого-либо механизма, это тревожный сигнал.
Чтобы стать компанией, использующей искусственный интеллект, необходимо обучать собственную модель?
Нет. Многие компании, занимающиеся ИИ, создают мощные продукты на основе существующих моделей и по-прежнему считаются ИИ-ориентированными, даже если ИИ является движущей силой продукта. Важно то, обеспечивают ли модели, данные, оценка и циклы итераций производительность и конкурентные преимущества. Собственные данные, интеграция рабочих процессов и тщательная оценка могут создать реальное преимущество даже без обучения с нуля.
Какие основные типы компаний занимаются искусственным интеллектом, и чем они отличаются друг от друга?
К распространенным типам относятся разработчики базовых моделей, разработчики вертикальных приложений ИИ (например, юридические или медицинские инструменты), помощники в работе с информацией, платформы MLOps/управления моделями, компании, занимающиеся данными и маркировкой, ИИ на периферии/на устройствах, консалтинговые компании/интеграторы и поставщики инструментов оценки/безопасности. Все они могут быть «компаниями, занимающимися ИИ», но продают совершенно разные вещи: модели, готовые продукты или инфраструктуру, которая делает производственный ИИ надежным и управляемым.
Как выглядит типичная структура компании, занимающейся искусственным интеллектом, изнутри?
Многие компании, занимающиеся ИИ, используют общую структуру: слой данных (сбор, маркировка, управление, обратная связь), слой моделей (выбор базовой модели, тонкая настройка, поиск RAG/векторный поиск, наборы инструментов оценки), слой продуктов (пользовательский интерфейс в условиях неопределенности, механизмы защиты, интеграция рабочих процессов) и слой операций (мониторинг отклонений, реагирование на инциденты, контроль затрат, аудит). Человеческий фактор — проверка, эскалация, контроль качества — часто является непривлекательной основой этой структуры.
Какие показатели свидетельствуют о том, что компания, занимающаяся искусственным интеллектом, выполняет «реальную работу», а не просто демонстрирует результаты?
Более убедительным сигналом являются измеримые результаты, связанные с продуктом: точность, экономия времени, снижение затрат, меньшее количество ошибок или более высокая конверсия — в сочетании с четким методом оценки и мониторинга этих показателей. Реальные команды создают контрольные показатели, тестируют крайние случаи и отслеживают производительность после развертывания. Они также планируют действия на случай, когда модель окажется неверной, а не только когда она окажется правильной, поскольку доверие зависит от обработки ошибок.
Как обычно зарабатывают компании, занимающиеся искусственным интеллектом, и на какие ценовые ловушки следует обращать внимание покупателям?
К распространенным моделям относятся ценообразование на основе использования (за запрос/токен/задачу), подписки на основе рабочих мест, ценообразование на основе результатов (реже), корпоративные контракты с соглашениями об уровне обслуживания (SLA) и лицензирование для встроенного или установленного на устройстве ИИ. Ключевое противоречие заключается в предсказуемости: клиенты хотят стабильных расходов, в то время как стоимость ИИ может колебаться в зависимости от использования и выбора модели. Надежные поставщики решают эту проблему, используя более дешевые модели маршрутизации, кэширование, пакетную обработку и контроль размера контекста.
Что делает компанию, занимающуюся искусственным интеллектом, защищенной, если все могут использовать похожие модели?
Зачастую защитный барьер заключается не просто в «лучшей модели». Защитные возможности могут обеспечиваться за счет собственных данных в предметной области, распространения внутри рабочего процесса, в котором пользователи уже работают, снижения затрат на переход из-за интеграций и привычек, доверия к бренду в ответственных областях и операционной эффективности в разработке и внедрении надежного ИИ. Системы с участием человека также могут превосходить чистую автоматизацию. Две команды могут использовать одну и ту же модель и получить совершенно разные результаты в зависимости от всех окружающих факторов.
Как распознать «искусственный отмывание» при оценке поставщика или стартапа?
Обратите внимание на расплывчатые заявления без четкого понимания возможностей ИИ, «магию демонстрации» без объяснения конкретных случаев и неспособность объяснить оценку, управление данными, мониторинг или режимы отказов. Чрезмерно самоуверенные заявления, такие как «почти идеально», — еще один тревожный знак. К признакам успеха относятся прозрачность измерений, четкие ограничения, планы мониторинга отклонений и хорошо определенные процедуры проверки или эскалации со стороны специалистов. Компания, которая может сказать: «Мы этого не делаем», часто заслуживает большего доверия, чем та, которая обещает все что угодно.
Ссылки
-
ОЭСР - oecd.ai
-
ОЭСР - oecd.org
-
Национальный институт стандартов и технологий (NIST) - NIST AI RMF (AI 100-1) - nist.gov
-
Руководство по управлению рисками в области искусственного интеллекта (AI RMF) от NIST - Оценка - nist.gov
-
Google Cloud - MLOps: Непрерывная доставка и конвейеры автоматизации в машинном обучении - google.com
-
Google — Практическое руководство по MLOps (Технический документ) — google.com
-
Google Cloud — Что такое MLOps? — google.com
-
Datadog - Рекомендации по использованию системы оценки программ магистратуры (LLM) - datadoghq.com
-
IBM - Изменение модели поведения - ibm.com
-
OpenAI - Почему языковые модели выдают галлюцинации - openai.com
-
OpenAI - Цены на API - openai.com
-
Центр поддержки OpenAI — Что такое токены и как их подсчитывать — openai.com
-
Microsoft — Цены на Microsoft 365 Copilot — microsoft.com
-
Школа менеджмента Слоуна при Массачусетском технологическом институте — Почему настало время для искусственного интеллекта, ориентированного на данные — mit.edu
-
NVIDIA — Что такое периферийный ИИ? — nvidia.com
-
IBM — Искусственный интеллект на периферии сети против облачных вычислений — ibm.com
-
Uber — Повышение стандартов безопасности развертывания моделей машинного обучения — uber.com
-
Международная организация по стандартизации (ISO) - Обзор ISO/IEC 42001 - iso.org
-
arXiv - Генерация с расширенными возможностями поиска для задач обработки естественного языка, требующих интенсивного использования знаний (Lewis et al., 2020) - arxiv.org
-
Oracle - Векторный поиск - oracle.com
-
Закон об искусственном интеллекте (ЕС) — Человеческий контроль (статья 14) — artificialintelligenceact.eu
-
Европейская комиссия - Нормативно-правовая база в области ИИ (Обзор Закона об ИИ) - europa.eu
-
YouTube - youtube.com
-
Магазин ИИ-помощников — Как работает масштабирование ИИ — aiassistantstore.com
-
Магазин ИИ-помощников — как выглядит код ИИ — aiassistantstore.com
-
Магазин ИИ-помощников — Что такое алгоритм ИИ — aiassistantstore.com
-
AI Assistant Store — Что такое предварительная обработка данных в ИИ — aiassistantstore.com