Руководство считает ИИ какой то волшебной палочкой которая сама все сделает. Нанимают датасаентистов на конские зарплаты, а те сидят месяцами играются с моделями без четкого ТЗ и понимания реальных бизнес-процессов компании. На выходе получается красивая игрушка, которую невозможно применить на практике.

Главная проблема внедрения ИИ - это отвратительное качество внутренних данных компании. Для обучения нормальной модели нужны гигабайты чистых, размеченных данных. У большинства контор базы данных представляют собой хаотичный склад кривых табличек в экселе.

Нейросеть обучается на мусоре и выдает на выходе такой же мусор. Сначала наведите идеальный порядок в инфраструктуре хранения данных, а потом уже про ИИ думайте.

Все потому что пытаются пихать LLM куда попало вместо нормального математического анализа. Наворотят инфраструктуру на терабайты, поднимут кучу микросервисов в кубернетесе, а задачу можно было решить простым скриптом на питоне за пару часов без всякого ИИ.