От PoC до продукта: чем различаются пути классического ML и GenAI
При внедрении ИИ в корпоративные процессы путь от идеи до работающего продукта проходит через три стандартных этапа: Proof of Concept (PoC), MVP и полноценный продукт. Однако способы проверки гипотез на каждом из этих этапов сильно различаются в зависимости от того, используете ли вы классический ML или генеративный ИИ.
В классическом ML всё строится вокруг метрик: на PoC проверяют, достижимы ли целевые значения precision, recall и F1. На MVP смотрят на стабильность этих метрик на разных данных. В продукте главная задача — удержать качество и отслеживать дрифт данных.
В GenAI подход иной. На ранних этапах оценивают не столько точность, сколько допустимость рисков. Это делает проверку гипотез менее надежной для корпоративных систем, где цена ошибки высока.
Разобрали, как устроены эти этапы для каждого подхода в карточках ➡️
При внедрении ИИ в корпоративные процессы путь от идеи до работающего продукта проходит через три стандартных этапа: Proof of Concept (PoC), MVP и полноценный продукт. Однако способы проверки гипотез на каждом из этих этапов сильно различаются в зависимости от того, используете ли вы классический ML или генеративный ИИ.
В классическом ML всё строится вокруг метрик: на PoC проверяют, достижимы ли целевые значения precision, recall и F1. На MVP смотрят на стабильность этих метрик на разных данных. В продукте главная задача — удержать качество и отслеживать дрифт данных.
В GenAI подход иной. На ранних этапах оценивают не столько точность, сколько допустимость рисков. Это делает проверку гипотез менее надежной для корпоративных систем, где цена ошибки высока.
Разобрали, как устроены эти этапы для каждого подхода в карточках ➡️