Смещение вызовов ML от технических к продуктовым

Развитие ML-технологий привело к тому, что основные сложности переместились из инженерной и научной областей в продуктовую плоскость. Теперь критичнее не вопрос «как реализовать», а «где применить» — создаст ли решение ценность, принесет ли выгоду бизнесу, как довести проект до внедрения. Это создает спрос на специалистов, способных видеть возможности для применения ML и управлять такими проектами.

Связи

• 20230418_1534 Четыре ключевых навыка менеджера ML-проектов — Конкретизирует навыки специалистов, востребованных из-за продуктового смещения ML-вызовов
• 20241024_1105 Парадокс уникальных возможностей и рыночного спроса — Иллюстрирует, что технические возможности ML бесполезны без понимания реального спроса
• 20241123_1179 Проблема тестирования недетерминированных систем — Показывает смещение сложности: от реализации к обеспечению качества ML-решений
• 20190221_0300 Структура принятия продуктовых решений через три уровня — Демонстрирует методологию продуктового подхода, критичного для современных ML-проектов
• 20250904_2375 Тестирование LLM-продуктов отличается от классического — Подтверждает смещение от технических метрик к пользовательским критериям успеха

---

Источник: Telegram, 2023-04-18