1️⃣ Понимание проблемы — ключ к решению
AI не должен быть просто модным трендом. Он должен решать чёткую и конкретную задачу. Если алгоритм не улучшает процесс, не сокращает время или не снижает затраты, то это просто «картинка», а не продукт.

2️⃣

Данные — основа, а не обёртка

Если ваш AI работает на основе слабых или неполных данных, он не решит проблему. Нужно понимать, что только качественные данные, на которых обучен алгоритм, могут привести к реальным результатам. AI не должен быть красивой оболочкой, а должен быть инструментом для анализа и принятия решений.

3️⃣

Улучшения от внедрения

Когда вы предлагаете AI‑решение, важен реальный результат. Сравните, что изменится в бизнесе клиента: станет ли быстрее производственный процесс, улучшится ли качество обслуживания или снизятся затраты? Если ответ «да», то ваш AI-решение действительно решает задачу.

4️⃣

Не всё, что умеет AI, нужно бизнесу

Многие команды пытаются использовать AI для всего подряд, что технологически возможно. Однако бизнесу часто не нужны «игры» с AI, а нужны решения, которые могут оперативно решить их насущные задачи. Придерживайтесь конкретных целей, а не мнимых возможностей.

5️⃣

Отсутствие гипотез — потерянное время

AI не должен быть просто «встраиваемым» элементом без гипотезы, что именно он улучшит. Например, если задача — оптимизировать логистику, AI должен отвечать за то, чтобы маршруты стали эффективнее. Если алгоритм просто анализирует данные и не даёт результатов — это не решение.