Я вот помню, как-то раз, года три назад, мы с командой Олега из «НейроСфера Про» работали над одним проектом. Надо было предсказывать спрос на довольно специфические товары в ритейле. Ну, знаете, чтобы магазины не забивались тем, что не продается, и в то же время не страдали от пустых полок. Думали, ну, сейчас как обучим модельку на исторических данных, так и полетит. Мы, так сказать, были полны оптимизма.
Ага, полетела… в пропасть, когда мы ее в реальный продакшн запустили. Оказалось, что данные, которые мы в лаборатории чистили и причесывали, в жизни – это просто какой-то хаос. Чеки с ошибками, пропущенные позиции, вообще нерелевантные записи, да еще и промоакции, которые никто не фиксировал в системе, но они дико влияли на спрос. В общем, ад перфекциониста, а не датасет. У меня тогда, помню, такое отчаяние накатило! Мы же столько сил вложили, а тут… ну блин, все рушится, и модель выдает такую чушь, что лучше бы вручную считали.
И это, знаете, не единичный случай. Это, наверное, самая частая история, когда ИИ из идеального мира тестовых датасетов попадает в суровую реальность бизнеса. Где данные грязные, процессы неоптимизированы, а люди ожидают, что ты принесешь им готовое волшебное решение, прямо по щелчку пальцев. Как вот Анна, руководитель отдела логистики в «Глобал Логистик Солюшнз». Она была уверена, что наш алгоритм для оптимизации маршрутов сразу уменьшит их расходы на 30%. Прям вот так, без каких-либо усилий с их стороны.
Конечно, мы добились крутых результатов, но не за неделю и не на 30% сразу. Пришлось перестраивать кучу внутренних процессов, обучать персонал, объяснять, что ИИ — это не волшебная палочка, а скорее очень умный, но требовательный помощник, который без правильной настройки и человеческого контроля может и накосячить. Это был долгий путь адаптации, и не только для технологии, но и для всей команды Анны, между прочим.
Но вот что удивительно, именно эти шишки, эти, так сказать, фейлы, они же нас и учат. После того случая с ритейлом, Олег и его команда разработали целый фреймворк для препроцессинга данных прямо на лету, чтобы они могли адаптироваться к изменяющимся условиям и динамике рынка. Это, по-моему, настоящий прорыв в подходе к развертыванию таких систем.
Так что, когда мы говорим про ИИ, надо понимать, что это не только про крутые алгоритмы и нейронки, которые пишут умные головы в тишине лабораторий. Это еще и про тонны рутины, про бесконечное отлаживание, про то, как люди учатся жить и работать с этой, наверное, самой мощной технологией нашего времени, в общем. И это, возможно, самая интересная, но и самая неочевидная часть всего процесса, которая формирует будущее.