Почему без аудита данных невозможно спланировать ИИ-проект
В классическом проектном управлении обычно работают с тремя измерениями: сроки, бюджет и качество.
В ИИ-проектах появляется ещё одно, четвертое измерение — данные. Именно они заранее задают предел точности будущего решения.
Это меняет порядок запуска проекта. До начала разработки важно проверить не только требования к системе, но и сами данные: их полноту, вариативность и разметку. От этого зависит, достижим ли вообще ожидаемый результат.
Поэтому на этапе инициации ИИ-проекта сначала оценивают применимость технологии и достижимость целевых метрик, а уже затем планируют архитектуру решения и состав работ.
На программе «Менеджмент ИИ-проектов» наши эксперты помогают разобрать, как оценивать применимость ИИ для задач вашей организации и подготовить комплект проектной документации для запуска инициативы — устав проекта, план-график и реестр рисков, необходимых уже на этапе инициации проекта.
#ИИпроекты #данные #управлениепроектами #CIO #аналитика
