Kantor.AI

Как считать эффект от AI без магии

"Модель повысит прибыль на X процентов". Звучит бодро, но что именно считать и как не самообмануться? 🤔

Много раз наблюдал у DSов кейс: команда принесла красивый AUC и демо. Далее звучат вопросы руководителя: где деньги, какие риски и срок окупаемости? И тут все резко усложняется.

Если коротко, рабочая схема такая:

🎯 Сформулируйте бизнес-единицу эффекта: деньги / время / риск. Пример: плюс рубли к выручке, минус часы операции, минус вероятность дефекта.

🔗 Привяжите модель к решению: какое действие изменится? (раньше звонили всем - теперь звоним топ 20 процентов скоринга)

🧮 Посчитайте дельту: uplift к текущему подходу.

🧱 Оцените инфраструктурные издержки: железо, лицензии, люди, поддержка, деградация качества и дальнейшая поддержка.

🧪 Сделайте контрольный A/B-эксперимент, длительность не меньше одного бизнес цикла и достаточная для статзначимости допустимого для бизнеса прироста (как минимум покрывающего затраты, но обычно - дающего хороший ROI).

📊 Финал: P&L табличка на 12 месяцев: эффект - затраты = маржа. Сценарии: базовый, оптимистичный, пессимистичный.

Чудес не бывает: крутая модель без внедрения в процессы = просто презентация с красивыми картинками, а даже простая эвристика, встроенная в бизнес-процесс может давать реальный прирост денег 💸 Выбор, что делать (и что не делать) в основном диктуется в коммерческой компании экономикой.

Как вы сейчас считаете экономику своих ML внедрений? Что чаще всего стреляет в ногу - доступность и качество данных, точность моделей, процессы или ожидания?

❤20👍11🫡7

www.tgoop.com/kantor_ai/536

2.68K viewsOct 8 at 09:26

Как считать эффект от AI без магии

"Модель повысит прибыль на X процентов". Звучит бодро, но что именно считать и как не самообмануться? 🤔

Много раз наблюдал у DSов кейс: команда принесла красивый AUC и демо. Далее звучат вопросы руководителя: где деньги, какие риски и срок окупаемости? И тут все резко усложняется.

Если коротко, рабочая схема такая:

🎯 Сформулируйте бизнес-единицу эффекта: деньги / время / риск. Пример: плюс рубли к выручке, минус часы операции, минус вероятность дефекта.

🔗 Привяжите модель к решению: какое действие изменится? (раньше звонили всем - теперь звоним топ 20 процентов скоринга)

🧮 Посчитайте дельту: uplift к текущему подходу.

🧱 Оцените инфраструктурные издержки: железо, лицензии, люди, поддержка, деградация качества и дальнейшая поддержка.

🧪 Сделайте контрольный A/B-эксперимент, длительность не меньше одного бизнес цикла и достаточная для статзначимости допустимого для бизнеса прироста (как минимум покрывающего затраты, но обычно - дающего хороший ROI).

📊 Финал: P&L табличка на 12 месяцев: эффект - затраты = маржа. Сценарии: базовый, оптимистичный, пессимистичный.

Чудес не бывает: крутая модель без внедрения в процессы = просто презентация с красивыми картинками, а даже простая эвристика, встроенная в бизнес-процесс может давать реальный прирост денег 💸 Выбор, что делать (и что не делать) в основном диктуется в коммерческой компании экономикой.

Как вы сейчас считаете экономику своих ML внедрений? Что чаще всего стреляет в ногу - доступность и качество данных, точность моделей, процессы или ожидания?

BY Kantor.AI