Внедрение искусственного интеллекта стремительно набирает популярность в различных отраслях, от финансов до здравоохранения. Но как правильно выбрать подход к его использованию? Владимир Васильев, исследователь данных и академический руководитель онлайн-магистратуры Skillfactory и ТГУ «Обработка естественного языка (NLP) в лингвистике и ИT», подклился своими взглядами на плюсы и минусы готовых ИИ-продуктов и систем с интегрированными умными сервисами. Об этом CNews сообщили представители Skillfactory.
Быстрый старт с готовыми ИИ-моделями
По мнению Васильева, использование готовых моделей, таких как ChatGPT, может значительно ускорить процесс создания прототипа или MVP продукта. «Готовые решения позволяют начать работу практически сразу, что особенно важно для стартапов и небольших компаний, стремящихся быстро вывести продукт на рынок», — сказал он. Однако у такого подхода есть и свои минусы. «Зависимость от разработчика модели может привести к ограниченной масштабируемости и рискам, связанным с изменением условий использования или прекращением поддержки модели».
Гибкая интеграция умных сервисов
Интеграция нескольких ИИ-сервисов, по словам эксперта, позволяет создать более гибкое и настраиваемое решение, которое может быть адаптировано под специфические потребности бизнеса. «Этот подход требует значительных усилий по координации и интеграции различных компонентов, что может увеличить затраты и время разработки. Однако конечный результат часто оправдывает вложения, предоставляя более устойчивое и масштабируемое решение», — сказал Васильев.
Как выбрать подход?
Васильев подчеркивает, что выбор подхода к внедрению ИИ зависит от конкретных потребностей бизнеса и его готовности к рискам и затратам. «Для некоторых компаний важнее быстрый выход на рынок, и они готовы мириться с ограничениями готовых решений. Другие же предпочитают инвестировать в разработку уникальных систем, которые будут полностью соответствовать их требованиям».
Поделиться
