Внедрить ИИ-ть или рассказать, доказать и показать

Очень многие хотят начать именно с предиктивных моделей — ведь всем хочется знать, что будет впереди, чтобы сделать правильный выбор сегодня. Но здесь кроется опасность: люди часто довольствуются теми данными, которые у них есть, считая, что этого достаточно для прогноза. А на самом деле — это иллюзия . Построить адекватную предиктивную модель на исторических данных за 2 года — практически невозможно. Особенно если данные разреженные, неполные или не покрывают полный цикл. Даже если модель покажет высокую точность (например, 95% accuracy), она может быть неадекватной — то есть не отражать реальную картину. Придумал этот термин для пояснения глубины предиктивных исследований (предиктивный происходит от английского predict – «предсказывать, пророчить) Что значит «адекватная точность»? Это... Это когда модель не просто точно ...

https://habr.com/ru/articles/955414/

#искусственный_интеллект #внедрение #управление #стратегии #научный_подход #крупные_компании

Внедряем 1С по-взрослому: 10 заповедей успешного перехода на 1С

Привет, Хабр! Сегодня расскажем вам историю о том, как за 7 месяцев перевести крупное химическое предприятие с Oracle на 1С и не сойти с ума. Вы не ослышались — за 7 месяцев мы внедрили комплекс решений 1С:Корпорация в ПАО «КуйбышевАзот», автоматизировав 9 подсистем и 284 бизнес-процесса. Многие сейчас подумали: «Наверняка там куча костылей и недоделок». Спешим заверить — это реальный кейс, и система работает в штатном режиме в условиях промышленной эксплуатации без дублирования информации в исторической системе. Более того, мы сделали это без остановки непрерывного производства и критичных бизнес-процессов.

https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/882552/

#крупные_компании #переход_на_российское_по #импортозамещение #1с #итинфраструктура #проектные_работы