За годы работы в различных отраслях, от небольших стартапов до крупных корпораций, включая компании, ориентированные на ИИ, и банки с жестким регулированием, наблюдалось множество успешных проектов по ИИ и машинному обучению, но также немало провалов. Причины неудач редко связаны с алгоритмами. Корень проблемы почти всегда кроется в подходе организаций к внедрению ИИ.
Это не чек-лист, руководство по шагам или строгие правила. Речь идет о обзоре наиболее распространенных ошибок, размышлениях о причинах их возникновения и способах предотвращения.
1. Отсутствие надежной основы данных
При дефиците данных или их низком качестве, часто из-за недостаточной технической зрелости, проекты ИИ/МО обречены на провал. Такое случается, когда компании создают команды по данным и машинному обучению, не заложив фундамент инженерных практик работы с данными.
Один руководитель однажды отметил: «Таблицы не приносят доход». Однако в большинстве фирм именно они способствуют росту прибыли. Игнорирование этого приводит к классической проблеме машинного обучения: «мусор на входе — мусор на выходе».
В региональной компании по доставке еды амбиции для команды данных были огромны: системы рекомендаций на основе глубокого обучения, генеративный ИИ и прочее. Но данные находились в хаосе: устаревшая архитектура не позволяла надежно связывать сессии и бронирования из-за отсутствия единого идентификатора; идентификаторы блюд в ресторанах менялись каждые две недели, что делало невозможным точное определение заказов клиентов. Из-за этого и других проблем каждый проект требовал 70% времени на обходные пути. Не оставалось ни времени, ни ресурсов на изящные решения. В итоге за год ни один проект не принес результатов, поскольку строился на ненадежных данных.
Вывод: Вкладывайте в инженерию данных и мониторинг качества до начала работ по МО. Держите подход простым. Ранние успехи и простые задачи не всегда требуют идеальных данных, но для ИИ это обязательно.
2. Отсутствие четкого бизнес-кейса
Машинное обучение часто запускают из-за моды, а не для решения реальных задач, особенно на фоне шумихи вокруг LLM и агентного ИИ. Компании подгоняют сценарии под технологию, а не наоборот, что приводит к избыточно сложным или дублирующим решениям.
Представьте ИИ-ассистента в приложении для оплаты коммунальных услуг, где пользователи нажимают всего три кнопки, или переводчика дашбордов ИИ, когда нужно просто сделать их понятными. Быстрый поиск в Google по неудачным ИИ-ассистентам выдаст множество подобных примеров.
Один из случаев — проект по созданию ассистента в приложении для поиска и бронирования ресторанов (агрегатор еды). LLM были на пике популярности, и сверху давило FOMO. Решили разработать низкоприоритетный безопасный сервис с чат-ассистентом для пользователей. Ассистент предлагал рестораны по запросам вроде «покажи хорошие места со скидками», «хочу романтический ужин с девушкой» или «найди места, дружелюбные к питомцам».
Команда потратила год: спроектировали сотни сценариев, настроили барьеры, сделали бэкенд надежным. Но суть в том, что ассистент не решал реальных болей пользователей. Лишь малая доля пользователей им воспользовалась, и среди них статистически незначимое число сессий привело к бронированиям. Проект свернули на ранней стадии, не масштабируя на другие сервисы. Если бы начали с подтверждения сценария использования, а не с функций ассистента, такой исход удалось бы избежать.
Вывод: Всегда начинайте с проблемы. Глубоко разберитесь в болевой точке, оцените ее ценность цифрами, и только потом приступайте к разработке.
3. Погоня за сложностью без освоения основ
В сообществах часто переходят к новейшим методам, не проверив, подойдут ли простые. Универсального размера не существует. Постепенный подход, начиная с простого и усложняя по мере нужды, обычно дает больший возврат инвестиций. Зачем усложнять, если линейная регрессия, предобученные модели или простые эвристики справятся? Простой старт дает понимание: вы изучаете проблему, понимаете причины неудач и создаете базу для итераций.
Реализован проект по виджету-шорткату на главной странице мультисервисного приложения с такси. Идея: предсказать, открыл ли пользователь app для заказа поездки, и если да, то куда, чтобы забронировать в один клик. Руководство настояло на нейронной сети и ничем другом. После четырех месяцев мучительной доработки выяснилось, что предсказания работают отлично лишь для 10% пользователей с историей поездок. Даже для них точность была низкой. Проблему решили за ночь набором бизнес-правил. Месяцы усилий зря, если бы стартовали консервативно.
Вывод: Сначала шагайте, потом бегите. Сложность — крайняя мера, а не отправная точка.
4. Разрыв между командами МО и бизнесом
В большинстве организаций наука о данных — остров. Команды создают технически впечатляющие решения, которые не выходят на свет из-за неверных проблем или недоверия стейкхолдеров. Обратное тоже плохо: когда бизнес-лидеры диктуют технику полностью, ставят недостижимые ожидания и продвигают неработоспособные идеи. Баланс — ключ. МО процветает в сотрудничестве экспертов домена, инженеров и принимающих решения.
Это чаще видно в крупных компаниях без IT-корней. Они осознают потенциал ИИ/МО и создают «ИИ-лаборатории» или центры компетенций. Но эти лаборатории часто изолированы от бизнеса, и их решения не внедряют. В крупном банке была такая лаборатория с опытными специалистами, но без встреч с бизнес-стейкхолдерами. Хуже, она была отдельным подразделением, обмен данными невозможен. Компания мало интересовалась работой, которая ушла в академические論文, но не в процессы.
Вывод: Держите инициативы МО в тесной связи с нуждами бизнеса. Сотрудничайте рано, общайтесь часто и итерируйте со стейкхолдерами, даже если это замедляет разработку.
5. Игнорирование MLOps
Крон-джобы и неуклюжие скрипты работают в малом масштабе. Но при росте это путь к катастрофе. Без MLOps мелкие изменения требуют участия оригинальных разработчиков на каждом шагу, системы переписываются заново.
Ранние вложения в MLOps окупаются многократно. Это не только технологии, но и культура стабильного, масштабируемого и устойчивого МО.
Инвестиции в MLOps на старте дают экспоненциальный эффект. Это не просто техника; это формирование культуры надежного, масштабируемого и поддерживаемого МО. Не допускайте хаоса. Создавайте процессы, платформы и обучение до того, как проекты по МО выйдут из-под контроля.
В телекомовской дочерней компании по AdTech платформа обслуживала интернет-рекламу — главный источник дохода. Поскольку платформа была новой (год от роду), решение МО было хрупким. Модели просто оборачивали в C++ и вставляли в код одним инженером. Интеграции проходили только при его наличии, модели не отслеживались, и когда автор ушел, никто не знал, как они работают. Если бы ушел и инженер смены, платформа встала бы навсегда. Такого риска избежали бы с хорошим MLOps.
6. Отсутствие A/B-тестирования
Некоторые бизнесы избегают A/B-тестирования из-за сложности, предпочитая бэктесты или интуицию. Это пропускает плохие модели в продакшн. Без тестовой платформы невозможно знать, какие модели работают. Для итеративного улучшения, особенно в масштабе, нужны правильные фреймворки экспериментов.
Что тормозит внедрение — ощущение сложности. Но простой, оптимизированный процесс A/B-тестирования работает на ранних этапах без больших вложений. Ключ — согласованность и обучение.
Без надежного измерения влияния на пользователей успех зависит от умения менеджера продать идею. Хорошие питчи финансируют, защищают, и иногда проекты живут, даже если метрики падают. Метрики манипулируют, сравнивая до/после запуска. Если выросли — успех, хотя это мог быть общий тренд. В растущих фирмах миллионы слабых проектов маскируются общим ростом без A/B-тестирования для отделения успеха от неудач.
Вывод: Создавайте возможности для экспериментов рано. Тестируйте крупные развертывания и позволяйте командам правильно интерпретировать результаты.
7. Недообученное руководство
Недообученное управление МО может неверно читать метрики, результаты экспериментов и совершать стратегические ошибки. Равно важно обучать принимающих решения, как и инженерные команды.
Работал с командой, у которой была вся нужная техника, плюс надежный MLOps и A/B-тестирование. Но менеджеры не умели ими пользоваться. Применяли неверные статистические тесты, прерывали эксперименты через день при «статистической значимости» (обычно с слишком малым числом наблюдений) и запускали фичи без измеряемого воздействия. Результат: многие запуски вредили. Менеджеры не были плохими, просто не понимали инструменты.
8. Несогласованные метрики
Хотя организации МО/ДС должны быть ориентированы на бизнес, это не значит, что у них должны быть бизнес-инстинкты. Практики МО подстраиваются под предоставленные метрики, если верят в их правильность. Если цели МО не совпадают с целями фирмы, результат извращен. Например, если компания хочет прибыльности, но цель МО — максимизация конверсии новых пользователей, они вырастят неликвидный рост, добавляя пользователей с плохой экономикой, которые не вернутся.
Это боль для многих компаний. В службе доставки еды хотели роста. Руководство увидело низкую конверсию новых пользователей как барьер для дохода. Команду DS попросили решить с персонализацией и улучшением опыта. Настоящая проблема — удержание, конвертированные не возвращались. Вместо удержания фокус на конверсии — наливали воду в протекающее ведро. Конверсия выросла, но не привела к устойчивому росту. Такие ошибки универсальны, не зависят от размера бизнеса или отрасли.
Их можно предотвратить. ИИ и МО работают, если строить на твердых принципах, для реальных задач и внедрять осторожно в бизнес. При правильных условиях ИИ и МО становятся disruptive технологиями, способными перевернуть целые бизнесы.
Вывод: Согласуйте метрики МО с истинными целями бизнеса. Боритесь с причинами, не симптомами. Цените долгосрочную производительность, не краткосрочные показатели.
Заключение
Путь к успеху в ИИ/МО меньше зависит от передовых алгоритмов и больше от зрелости организации. Паттерны ясны: провалы от спешки в сложность, несогласованных стимулов и игнора базовой инфраструктуры. Успех требует терпения, дисциплины и готовности начинать с малого.
Хорошая новость: все эти ошибки полностью предотвратимы. Компании, которые сначала строят инфраструктуру данных, поддерживают тесное взаимодействие технарей и бизнеса, не отвлекаясь на хайп, обнаружат, что ИИ/МО делает именно то, что обещано. Технология работает, но на твердой основе.
Если есть один принцип, связывающий все, то это: ИИ/МО — инструмент, не цель. Начинайте с проблемы, подтвердите нужду, разрабатывайте итеративно и всегда измеряйте. Бизнесы с таким мышлением не проваливаются. Они создают долгосрочные конкурентные преимущества, накапливающиеся со временем.
Будущее не за фирмами с новейшими моделями, а за теми, кто дисциплинированно применяет их разумно.