Почему AI-проекты не доходят до результата – Павел Боюка, Газпром ИД

Когда AI приносит деньги, а когда – только расходы? С Павлом Боюкой, директором по AI-продуктам Газпром ИД, разбираем, почему AI-проекты проваливаются после пилота, как считать их окупаемость и когда обычный алгоритм лучше нейросети. Плюс – кейсы Rutube, модерации, рекомендательных систем и LLM, которые могут ошибаться дорого. 00:00 Павел Боюка, директор по AI-продуктам, Газпром ИД 01:43 Что такое Газпром ИД: Рутуб, Матч ТВ и Газпром Банк 02:43 70% инвестиций в AI не вернулись: что Газпром ИД делает иначе 03:04 Быстрые эксперименты и ROI: главные секреты выживания 05:29 AI-проект начинается с денег: оценить ROI до старта 08:00 3 модели монетизации AI: cost-cutting, рост выручки, рекомендации 11:11 Заказчик пришёл с деньгами, но без задачи: что делать 12:36 Эмпатия как главный инструмент: побыть в шкуре сотрудника 14:00 Саботаж при внедрении: почему нужен чемпион внутри компании 15:39 Три причины гибели AI-проектов на этапе пилота 17:48 Нематериальная мотивация чемпиона: признание вместо денег 21:05 Грязные данные заказчика: правило Парето в действии 23:10 Качество AI без эмоций: договориться о метриках на берегу 24:51 Объяснять AI без жаргона: говорить на языке бизнеса 28:44 Как отличить настоящий AI от продукта на if-else 30:24 Каким компаниям нужен AI, а каким нет 35:01 Метрики и ценообразование AI: что убеждает инвесторов 39:09 Рекомендательная система Рутуба: рост просмотров в 2x за 2025 40:17 Reinforcement Learning в рекомендациях: как работает простыми словами 43:54...