Чек-лист зрелости AI-процессов

У нас есть AI-инициативы, и они стартуют от задач бизнеса, а не от «внедрим GPT и посмотрим»

Кто-то отвечает за AI на уровне всей компании, а не «в каждом отделе по чуть-чуть»

У нас есть критерии оценки эффективности ML/AI-решений:

• метрики
• бизнес-результаты
• ROI Мы знаем
• какие данные можно использовать для обучения
• и кто владеет этими данными

У нас есть инфраструктура для переобучения и развёртывания моделей, а не «одна Jupyter-ноутбук»

Мы умеем выявлять и устранять bias в моделях, а не делаем вид, что этой проблемы нет У нас есть пайплайн: от идеи → до модели → до интеграции в продукт или процесс У нас ML-модели в проде мониторятся, логируются, алертятся - это не «чёрный ящик» AI-проекты у нас идут через проверку на соответствие регуляторным требованиям и этике У нас есть сценарии fallback - что делает система, если модель даёт ошибку или сломалась

Мы оцениваем риски внедрения AI так же, как оцениваем финансовые или юридические У нас есть понятная структура ролей: data scientist ≠ ML engineer ≠ product owner AI встроен в процессы - например, рекомендации, планирование, контроль качества

Мы тестируем гипотезы на песочнице/PoC, а не сразу запускаем «в боевой»

Наша цель - не просто внедрить AI, а масштабировать его сквозь бизнес-направления