Чотири з п'яти причин, через які AI-проєкти буксують у продакшені, лежать не в моделі, а в тому, що їй передує. Ми пропонуємо фундамент даних як окрему послугу, і водночас він входить у кожен AI-проєкт, який ми реалізуємо, бо саме пропущений фундамент і вбиває AI-проєкти.
Натисніть на будь-яку проблему, щоб побачити докази. Кожне твердження супроводжується джерелом, яке CTO може перевірити за п'ять хвилин. Якщо цифру неможливо підтвердити, ми прибираємо її з цієї сторінки.
Поведінкові та операційні дані клієнта розкидані по 7+ системах без спільного ключа. Рекомендаційні системи впевнено пропонують товари з категорій, які користувач жодного разу не переглядав. CRM надсилає листи для повернення користувачам, які відвалилися ще три місяці тому. Проблема не в моделі, а в джойні.
Salesforce State of the Connected Customer (хвиля 6, 2024, n=14 300): 73% клієнтів очікують, що компанії розуміють їхні унікальні потреби, 51% кажуть, що компанії здебільшого не виправдовують очікувань. За даними Forrester, компанії в середньому підтримують 87 окремих джерел даних лише для запису про клієнта.
Senior AI-архітектор перегляне її та відповість протягом одного робочого дня структурованою оцінкою: які болі стосуються вас, що ми закрили б першим, де реальний ризик. Дзвінок не потрібен.
Наведіть курсор на будь-який крок, щоб побачити обґрунтування. Ці п'ять кроків не опційні. Саме завдяки їм наші системи продовжують працювати і після передачі проєкту.
Власники, актуальність, схема, прогалини. Ми знаємо, що є, ще до того, як торкнемося моделі.
Наведіть курсор на промені, щоб побачити, що відкриває кожен із них. Та сама інфраструктура, яка забезпечує роботу рекомендаційної системи, також робить BI-дашборди надійними, уможливлює рішення в реальному часі та здешевлює наступну модель, яку ви будуватимете.
Фундамент даних працює у двох форматах. Це окремий проєкт, коли клієнту потрібно спершу привести дані в порядок, перш ніж братися за модель, і водночас це обов'язкова частина кожної AI-реалізації, передумова всього, що ми будуємо зверху. У будь-якому форматі ми ставимося до цього як до повноцінної роботи, а не прихованого податку всередині проєкту з моделлю.
Якщо ваш шар даних у гіршому стані, ніж визнає дорожня карта AI, дзвінок з оцінки доцільності це покаже. Іноді правильний наступний крок такий: спершу фундамент даних, а вже потім AI.