Yandex Crowd Solutions

95% AI-проектов в крупных компаниях не увеличивают производительность, выяснили исследователи MIT. Руководитель Yandex Crowd Solutions Евгений Загуменнов на форуме «Технологии искусственного интеллекта 2025» объяснил, почему так происходит и как всё же получить эффект от внедрения AI. По его словам, дело вовсе не в качестве моделей.

Секреты успешных 5%

Компании часто воспринимают AI-модель как готовый продукт. Они ждут, что модель будет работать в неизменном виде. Но бизнес-среда, рынки и задачи постоянно меняются. Модель, обученная на данных полугодовой давности, быстро теряет актуальность и перестаёт приносить пользу.

Компании, которые смогли получить эффект от AI-технологий, объединяют три общие черты.

Они наладили непрерывное обучение. Нейросети не просто «внедряют», а глубоко встраивают в реальные рабочие процессы и постоянно дообучают на всём цикле использования.

Часто лучшие решения рождаются не по указке руководства, а когда конкретные подразделения экспериментируют, пробуют разные подходы и гибко адаптируют модели под свои нужды.
Они подключают партнёров со стороны. Так они вдвое повышают вероятность успеха по сравнению с чисто внутренними разработками, согласно данным того же MIT.

Это объясняется синергией экспертиз: у компании может быть сильная команда по разработке моделей, но нет компетенций, как выстроить сложный конвейер обработки данных для обучения. Партнёр закрывает этот пробел.
Они находят потенциал в «скучных» процессах. Большинство бюджетов на AI уходят на «модные» направления: сервис, маркетинг, продажи. Однако наибольший эффект приносят проекты по автоматизации рутинных операционных процессов: в бухгалтерии, логистике, закупках и юридических департаментах.

Опыт Yandex Crowd Solutions подтверждает: 80% успеха внедрения — это качественные данные и лишь 20% — сама архитектура модели. Это доказывают наши кейсы по непрерывному обучению моделей, которые теперь могут распознавать здоровье животных, контролировать качество продукции на конвейере и оцифровывать музейные коллекции

Данные нужно «готовить»

Многие компании пытаются полностью автоматизировать этот процесс, но это — ловушка. Чем больше автоматизации, тем больше требуется людей для контроля качества этой автоматизации.

Поэтому мы в Yandex Crowd Solutions используем подход Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) — постоянное дообучение на основе человеческой обратной связи. Этот подход позволяет непрерывно улучшать модель, адаптируя её под меняющиеся бизнес‑потребности.

Подготовить данные в партнёрстве с нами можно в двух форматах.

Проекты под ключ. Берём на себя весь процесс: от подбора узкопрофильных экспертов‑разметчиков до гарантии качества итогового датасета. Подходит для чётко сформулированных, крупных задач, где клиент хочет сэкономить ресурсы и получить гарантированный результат.
SaaS-платформа «Яндекс Задания». Это инструмент для самостоятельной работы. Идеален для быстрых экспериментов, проверки гипотез и небольших проектов. Клиент сам настраивает процесс, а платформа предоставляет доступ к широкому пулу исполнителей. Здесь нет гарантии качества, но есть скорость и гибкость.

Успешное внедрение AI — это не разовый спринт, а бесконечный марафон. Побеждает тот, кто инвестирует в создание непрерывного конвейера качественных данных, не боится привлекать внешнюю экспертизу и понимает, что даже в век машин ключевую роль в их обучении по‑прежнему играет человек»‎