Ошибки основателей ai стартапов Советники стартапов в сфере ИИ отмечают, что основатели часто упускают важность данных для обучения моделей. Ошибка в том, что внимание сосредотачивается на самой модели, а не на качестве и количестве данных, необходимых для её успешной работы. Сбор, разметка и проверка данных требуют значительных ресурсов и времени. Также основатели недооценивают необходимость постоянного обучения и мониторинга ИИ-моделей, чья производительность со временем ухудшается без обновления. Важно учитывать влияние ИИ на бизнес-процессы, готовясь к изменениям в организации и переобучению персонала. Часто наблюдается фокус на создании продвинутой модели без учёта потребностей рынка и спроса на решение. Рекомендуется начинать с простых решений и постепенно усложнять их, ориентируясь на пользователей.