Главная проблема
90% AI-пилотов в российских компаниях не доходят до production. Это не мнение — это данные CNews за март 2026 года.
Почему? Потому что компании пытаются построить верхний слой (модель, чат-бот, рекомендации), пропуская нижние два:
Три слоя AI-архитектуры
- Платформы — Data Platform, ML Platform, инфраструктура
- Знания — данные, контент, профили пользователей, feature store
- Решения — production ML/GenAI-продукты, метрики
Без платформы данных не будет качественных знаний. Без знаний не построить решения, которые работают в production.
Типичный сценарий провала
Компания нанимает Data Scientist-а. Он строит модель в Jupyter. Модель показывает хорошие метрики на тестовых данных. CEO доволен. DS получает премию.
Через 3 месяца выясняется:
- Модель не может работать в real-time (нет ML Platform)
- Данные приходят с задержкой в 3 дня (нет Data Platform)
- Feature store не существует (каждый DS собирает фичи заново)
- Мониторинга нет (модель деградирует, никто не замечает)
Что делать?
Начните с бизнес-целесообразности. Есть ли повторяющийся процесс, который генерит деньги или жрёт бюджет? Если да — проверьте готовность инфраструктуры. И только потом стройте решение.
Мы называем это 5 шагов от бизнес-задачи до production.