ИИ (как в искусственном интеллекте) и машинное обучение (как в машинном обучении) — это последние новости на ранней стадии стартапов и на технологической сцене, и поэтому вокруг этих волшебных технологий строится множество историй стартапов и презентаций.

Большинство этих презентаций следуют общей схеме/сюжетной линии:

  1. Это индустрия X, огромный рынок.
  2. В отрасли X доступно или может быть получено множество данных. Серьезно, много данных. Большие данные.
  3. Нынешние игроки отрасли X ничего не смыслят в ИТ (особенно последних тенденциях, таких как ИИ и МО) и поэтому неэффективны. Они не используют данные, упомянутые в пункте (2).
  4. Мы войдем в эту отрасль и будем продавать программные продукты, применяющие технологии искусственного интеллекта к данным. (Отказ от ответственности: наша технология искусственного интеллекта подлежит дальнейшему развитию)
  5. Для наших клиентов будут огромные преимущества от (4) (но мы не можем назвать их на данном этапе).
  6. Помните размер рынка из (1)? Мы возьмем значительную часть этого. Нам нужно только определить нашу модель.

Это хорошая сюжетная линия, но большинство презентаций и колод, которые я вижу, включают AI / ML в качестве волшебного соуса, совершенно неспецифичны в отношении того, какую проблему они хотят решить, почему применение ИИ действительно имеет смысл для этой проблемы, что фактический продукт будет выглядеть или какова ценность и экономическое обоснование для клиента. И я даже не говорю, почему у основателей есть необходимый набор навыков для решения этих технических задач.

Я понимаю… у этих технологий и фреймворков есть большой потенциал для будущих приложений, и техническое развитие этого пространства за последние 2–3 года впечатляет и поражает. Однако эти технологии не являются волшебными палочками, которые сами будут искать и решать проблемы. ИИ и машинное обучение — это не новые числа 42, волшебные ответы на все вопросы, которые будут применяться сами по себе, когда их высвободят.

Поэтому, пожалуйста… будьте немного конкретнее.