Почему у большинства не получается делать AI-проекты Мы часто видим один и тот же сценарий, как у заказчиков, так и у других ребят на рынке. В компании решают «делать AI-проект». Берут модель, находят подрядчика или нанимают ML-инженера, и через несколько месяцев получают дорогой эксперимент без понятного результата для бизнеса. Именно поэтому к нам довольно часто приходят не только с запросом «сделать с нуля», а еще с другими задачами: доработать уже существующую систему, которая не работает так, как хотели изначально, исправить ошибки, понять, почему вроде бы AI есть, а пользы нет. За счет большого количества общения с коллегами на рынке мы хорошо видим общую картину. Многие стартаперы, руководители проектов и менеджеры не до конца понимают, что такое AI-проект как бизнес-инструмент. Зачем он вообще нужен компании, какую задачу должен решать и как его запускать так, чтобы он был полезен в деньгах, а не просто красиво смотрелся в презентации. Мы сами начинали как стартап, и на собственном опыте набивали шишки с правильной постановкой гипотез, и с командами, и с целями. Достаточно быстро поняли, что без четкой логики проекта и понимания бизнеса заказчика результат редко бывает успешным. Со временем у нас накопился набор вопросов и шагов, с которых, по-хорошему, стоит начинать любой AI-проект. ✌️ Мы оформили наш опыт в виде гайда — «Как запустить свой первый ИИ-проект». В нем мы разбираем: — как связать AI с конкретной бизнес-метрикой — как формулировать гипотезы — как понять, есть ли у идеи реальная потребность еще до начала разработки — какой минимальной команды достаточно для MVP и как не сжечь бюджет — и как принять честное решение: масштабировать проект, доработать его или остановиться Если вы фаундер, продакт, руководитель или специалист, который хочет разобраться в логике AI-проектов, — этот гайд для вас.