Data first: почему ИИ-проекты терпят неудачи 2025 год многие назвали «годом ИИ» – все бросились внедрять, но настоящие результаты показали только те, кто подошёл к делу системно. Почему кто-то остался разочарован интеграцией, а кто-то пожинал первые плоды? Наш эксперт и руководитель группы ИИ в Vivanti Надежда Кандейкина вернулась с ведущей ИИ-конференции в Париже Adopt AI – мероприятия, которое организаторы позиционируют как «Давосский форум для искусственного интеллекта», собравшее ведущих мировых производителей, партнёров и экспертов индустрии, особенно в сфере здравоохранения – и поделилась ключевыми инсайтами: ➡️ Внедрение ИИ – процесс непростой и нелинейный. Главная проблема – компании не понимают зачем он им. ИИ ради ИИ не работает. ➡️ Успешные кейсы (Novartis, Sanofi) начинались не с моделей, а с данных: годами готовили IT-инфраструктуру, data-платформы и data-управление: «Машина без колес не поедет». Как показал пример Novartis, их путь состоял из трёх чётких шагов: сначала построение data-платформы и системы управления данными, затем определение конкретных прикладных задач(use-case) для внедрения ИИ, и только затем – «шлифовка» с помощью ИИ. Этот системный подход они начали выстраивать 3-4 года назад. ➡️ Неудачные истории – это всегда «старт с конца»: сначала генерация контента, а потом – «ой, а данных нет». 🎙 Полное интервью с Надеждой Кандейкиной о том, как Vivanti создаёт ИИ-продукты для фармы и какие тренды ждут нас в 2026 в статье на сайте Vivanti.