Как внедрить ИИ в Enterprise и не слить бюджет

Внедрение ИИ в крупный бизнес часто начинается с хайпа и заканчивается разочарованием. Руководители нанимают дорогих Data Scientist’ов, покупают сервера, а через год получают модель, которая не интегрируется в легаси-системы.

Ключевая ошибка — начинать с технологий, а не с бизнес-процесса. В промышленном холдинге мы пошли другим путём: искали узкие места, где даже простая эвристика даёт заметную экономию. Например, дедупликация справочников ТМЦ: в электротехнике почти три четверти найденных «аналогов» оказались дублями одной и той же позиции (кейс поиска аналогов).

Вторая проблема — качество данных. LLM и нейросети бесполезны, если в вашей ERP-системе царит хаос. Поэтому перед запуском ИИ-инициатив мы провели жесткую нормализацию MDM (Master Data Management).