Responsible AI, или новая зима для ИИ. Зима, то есть заморозка финансирования, снижение внимания СМИ и общества, в сфере ИИ наступала уже несколько раз. В 70х, 80х и нулевых годах. В 2026 году некоторые организации снова уходят от идеи повсеместного внедрения нейросетей. Responsible AI — подход, при котором выбор аналитического инструмента определяется сложностью задачи и уровнем риска, а не доступностью технологий. Во многих операционных и аналитических сценариях классических методов (описательная статистика, деревья решений, линейные регрессии) вполне достаточно. При этом такие решения проще интерпретируются, дешевле в сопровождении и не создают эффект «чёрного ящика», который осложняет аудит и управляемость. В чем он заключается: ✅ Приоритет классическим методам. ИИ оставляем для случаев, где данные действительно объёмные/сложные. ✅ Интерпретируемость. Модель должна быть понятной: важно видеть логику расчётов и уметь объяснить результат. ✅ Считайте деньги. Избыточная сложность — это всегда лишние расходы, которые не всегда окупаются. Что думаете, рано мы сказали "Прощай, Эксель!"?