Если ваш ИИ снова «ничего не сломал, он просто нежно не масштабируется», значит, где-то по дороге потеряли здравый смысл и чек-лист. Хорошая новость: эти грабли известны, а значит, по ним можно не ходить — или хотя бы в каске.
Вот шесть вещей, которые чаще всего ломают ИИ-проекты до старта на большой аудитории — и как их чинить:
Цели без фокуса. «Оптимизировать процесс» — это не цель, а мантра для неопределённости. Формулируйте SMART-метрики: например, «снизить простой оборудования на 15% за полгода». Зафиксируйте ожидания и синхронизируйте стейкхолдеров, чтобы не утонуть в расползании задач.
Данные важнее моделей. Много шумных таблиц хуже, чем немного чистых. Делайте EDA, ловите пропуски и дубликаты, приводите справочники к единому виду. Используйте системную валидацию данных до и после обучения — каждый грязный байт отомстит в продакшене.
Сложность ради сложности — тупик. Начните с прозрачных baseline-моделей (Random Forest, XGBoost из scikit-learn), чтобы понять планку. К глубоким сетям прыгайте только если есть явная выгода. Добавляйте объяснимость (например, SHAP), иначе доверие доменных экспертов не заработать.
Тетрадка — не прод. Красиво в ноутбуке — не значит живо под нагрузкой. Думаем о проде с первого дня: контейнеризация, оркестрация, быстрый inference (FastAPI, TF Serving), профилирование и нагрузочные тесты. Мониторинг метрик и задержек — не опция, а страховка.
Модели стареют. Дрифт данных неизбежен: меняются рынки, пользователи, сенсоры. Нужны алерты на дрифт, расписания ретрейна, учёт экспериментов, активное обучение для спорных кейсов. Отсутствие цикла поддержки превращает хороший PoC в музейный экспонат.
Люди важнее кода. Без обучения, прозрачных решений и удобного интерфейса пользователи игнорируют даже точные модели. Ранние демо, обратная связь, понятные объяснения и инструкции — фундамент принятия.
Короткая дорожная карта: чёткие цели, чистые данные, простые базовые модели, дизайн под продакшн, автоматизированная поддержка, работа с пользователями. Впереди — федеративное обучение и edge-архитектуры, но базовая дисциплина остаётся главным драйвером успеха. Стройте не «умный прототип», а надёжную систему — и ваш ИИ наконец-то будет ломать KPI, а не прод.