Многие компании опасаются внедрять машинное обучение, считая это дорогим и рискованным процессом с непредсказуемым результатом. Мы в RnD-42 разработали методологию, которая минимизирует эти риски.
Миф о «Черном ящике»
Часто бизнес воспринимает искусственный интеллект как магию: «мы дадим данные, и случится чудо». В реальности успех зависит от качества данных и правильно поставленного вопроса. Именно поэтому мы начинаем сотрудничество с Исследовательского пилота.
Три этапа двухмесячного исследования
- Аудит и очистка данных: Мы анализируем ваши архивы. Если данные неточны или их недостаточно, мы честно скажем об этом, сэкономив ваши бюджеты на разработку неработающей модели.
- Поиск закономерностей: На этом этапе мы строим прототип модели и проверяем его на исторических периодах (бэк-тестирование). Например, мы смотрим, что бы произошло, если бы система R42 управляла вашими ценами в прошлом году.
- Прогноз экономического эффекта: По итогам пилота вы получаете не код, а отчет с конкретными цифрами: «Внедрение этой модели принесет компании дополнительные X% прибыли в год».
Почему это выгодно?
Пилотный проект позволяет «примерить» технологию на реальный бизнес без капитальных затрат. Это переход от интуитивного управления к управлению, основанному на фактах (Data-Driven Management).