Disrupt по делу: как внедрять AI-продукты без розовых очков — опыт продакшена

Как не утонуть в инновациях: от стабильного AI-продакшена до смелых прорывов. Ещё недавно первая ML-модель в продакшене казалась большим достижением. А сегодня на команду обрушиваются десятки новых фреймворков, множество кейсов, например, использования LLM, и кто-то предлагает немедленно строить мультиагентную систему. Что делать – продолжать оттачивать текущее или броситься в очередной Disrupt?

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Безлепкин. В этой статье разберёмся, как комбинировать между собой проверенную методологию систематизаци AI проектов CRISP-DM и управленческую методологию Run–Change–Disrupt, которые помогают не потеряться в технологиях и принять верное решение по их применению. На практических примерах разберем, как отличить стабильный путь от туманного стартап-подхода – без «розовых очков» и с пользой для дела.

Я уже более восьми лет занимаюсь AI-продакшеном. В 2023–2024 годах моя команда совместно с бизнесом внедрила в продакшен свыше 20 кейсов с LLM-моделями (всего у нас более 50 проектов с суммарным  МАУ >  60  млн). Прошёл полный цикл создания AI-решений — от идеи и архитектуры до запуска и масштабирования, интегрируя ai-модели в бизнес-процессы разных компаний. Рассказал об этом на эфире для комьюнити Skillbox IT Experts. А в этой статье делюсь опытом и основными мыслями из доклада.

Читать далее