Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 37
Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/best_in_development/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tgoop/post.php on line 50 ИИ и роботы в стройке@best_in_development P.1852
5 ключевых проблем разработки ИИ-продуктов и рекомендации по их решению — ICONIQ AI Builder’s Playbook 2025
1️⃣Доверие и объяснимость ИИ — 42% компаний сталкиваются с недоверием пользователей к ИИ из-за эффекта «чёрного ящика» и галлюцинаций (38%). Рекомендации:
🔵Внедрять транспарентность: предоставлять отчёты о работе моделей (например, логирование контекстов запросов). 🔵Использовать post-processing фильтры (RAG, проверочные модели) для снижения галлюцинаций. 🔵Подключать людей для контроля в важных случаях (66% компаний уже так делают).
2️⃣Высокая стоимость инференса и API — 32% компаний называют стоимость инференса главной проблемой, а 70% — непредсказуемость расходов на API. Рекомендации:
🔵Оптимизировать инференс через кэширование и динамический выбор моделей (например, Mistral для простых задач, GPT-4 — для сложных). 🔵Многие (41%) переходят на опенсорсные модели, а 23% комбинируют облачные и локальные решения, чтобы снизить затраты.
3️⃣Доказательство ROI — 39% компаний не могут обосновать окупаемость ИИ-продуктов. Особенно сложно, если продукт просто «добавил ИИ» к старому функционалу. Рекомендации:
🔵Сначала доказать, что ИИ приносит выгоду внутри компании — бизнес внедряет копилотов для внутренних процессов и замеряет метрики. Самые популярные направления — автоматизация поддержки или аналитики. 🔵На внешних продуктах — менять модель монетизации — переходить на плату за использование или за результат (6%). Также можно использовать трекинг метрик (время выполнения задач, конверсия) для премиум-тарифов.
4️⃣Мультимодельные архитектуры: 64% зависят от OpenAPI, но это риск: цены растут, API меняется, а альтернативы (Claude, Gemini) могут быть выгоднее. Рекомендации:
🔵Строить гибкую архитектуру — чтобы быстро подключать новые модели. 🔵Тестировать 2–3 модели одновременно (средний показатель среди ТОП-стартапов). 🔵Инвестировать в ИИ-агентов — они сами выбирают, какую модель использовать для задачи.
5️⃣Дефицит кадров и скорость найма. Подбор ИИ/ML-инженеров занимает 70+ дней, а 46% компаний не успевают закрывать вакансии. Рекомендации:
🔵Автоматизировать рутину: Copilot (77% команд), генерация документации (57%). 🔵Перераспределять бюджет: сокращать расходы на инференс (32%) в пользу апскилла текущих сотрудников.
5 ключевых проблем разработки ИИ-продуктов и рекомендации по их решению — ICONIQ AI Builder’s Playbook 2025
1️⃣Доверие и объяснимость ИИ — 42% компаний сталкиваются с недоверием пользователей к ИИ из-за эффекта «чёрного ящика» и галлюцинаций (38%). Рекомендации:
🔵Внедрять транспарентность: предоставлять отчёты о работе моделей (например, логирование контекстов запросов). 🔵Использовать post-processing фильтры (RAG, проверочные модели) для снижения галлюцинаций. 🔵Подключать людей для контроля в важных случаях (66% компаний уже так делают).
2️⃣Высокая стоимость инференса и API — 32% компаний называют стоимость инференса главной проблемой, а 70% — непредсказуемость расходов на API. Рекомендации:
🔵Оптимизировать инференс через кэширование и динамический выбор моделей (например, Mistral для простых задач, GPT-4 — для сложных). 🔵Многие (41%) переходят на опенсорсные модели, а 23% комбинируют облачные и локальные решения, чтобы снизить затраты.
3️⃣Доказательство ROI — 39% компаний не могут обосновать окупаемость ИИ-продуктов. Особенно сложно, если продукт просто «добавил ИИ» к старому функционалу. Рекомендации:
🔵Сначала доказать, что ИИ приносит выгоду внутри компании — бизнес внедряет копилотов для внутренних процессов и замеряет метрики. Самые популярные направления — автоматизация поддержки или аналитики. 🔵На внешних продуктах — менять модель монетизации — переходить на плату за использование или за результат (6%). Также можно использовать трекинг метрик (время выполнения задач, конверсия) для премиум-тарифов.
4️⃣Мультимодельные архитектуры: 64% зависят от OpenAPI, но это риск: цены растут, API меняется, а альтернативы (Claude, Gemini) могут быть выгоднее. Рекомендации:
🔵Строить гибкую архитектуру — чтобы быстро подключать новые модели. 🔵Тестировать 2–3 модели одновременно (средний показатель среди ТОП-стартапов). 🔵Инвестировать в ИИ-агентов — они сами выбирают, какую модель использовать для задачи.
5️⃣Дефицит кадров и скорость найма. Подбор ИИ/ML-инженеров занимает 70+ дней, а 46% компаний не успевают закрывать вакансии. Рекомендации:
🔵Автоматизировать рутину: Copilot (77% команд), генерация документации (57%). 🔵Перераспределять бюджет: сокращать расходы на инференс (32%) в пользу апскилла текущих сотрудников.
Matt Hussey, editorial director at NEAR Protocol also responded to this news with “#meIRL”. Just as you search “Bear Market Screaming” in Telegram, you will see a Pepe frog yelling as the group’s featured image. Telegram offers a powerful toolset that allows businesses to create and manage channels, groups, and bots to broadcast messages, engage in conversations, and offer reliable customer support via bots. The channel also called on people to turn out for illegal assemblies and listed the things that participants should bring along with them, showing prior planning was in the works for riots. The messages also incited people to hurl toxic gas bombs at police and MTR stations, he added. With the administration mulling over limiting access to doxxing groups, a prominent Telegram doxxing group apparently went on a "revenge spree." While some crypto traders move toward screaming as a coping mechanism, many mental health experts have argued that “scream therapy” is pseudoscience. Scientific research or no, it obviously feels good.
from us
