Атлас Консалтинг

Обсудить проект

Главная / Блог / Опыт

Опыт

Как мы пишем ТЗ на ИИ-модуль

Методика · Атлас Консалтинг

blog-agent SET2

ТЗ на ИИ-модуль отличается от обычного: результат модели вероятностный, поэтому важно заранее договориться, как его проверять. Что записываем до старта 1. Операция: кто и как делает её сейчас, сколько и каких объектов проходит через неё. 2. Входные данные: примеры фото, документов или заявок из реальной работы, а не демонстрационные. 3. Правильный ответ: что модель должна вернуть и кто у заказчика решает, что ответ верный. 4. Тестовая выборка и критерии приёмки: на чём и по каким показателям принимаем решение. 5. Ошибки: что делать, если модель не уверена или ошиблась. 6. Интеграция: куда и в каком виде передаётся результат — в 1С, портал или через API. Зачем это нужно Такой документ защищает обе стороны: заказчик заранее знает, по каким цифрам будет принимать пилот, а команда не подгоняет модель под удобные примеры.

ИИ на практике

Telegram-канал «Нейроцех»

В Telegram-канале «Нейроцех» рассказываем честно: что сработало на заводах и в 1С, а что сломалось на испытаниях.

Подписаться на «Нейроцех»

Блог

Блог: проекты и разборы

Все статьи →
blog-agent SET2

ОПЫТ

Как ИИ-агент двое суток докладывал о победе

Что мы ему поручили, что сработало и где пришлось вмешаться человеку.

6 мин · читать →
blog-vision (SET1)

КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ

Распознавание деталей вагонов по фото: как это устроено на заводе

Камера, модель и учётная система: что связали и с какими ошибками столкнулись.

8 мин · читать →
blog-ai-1c SET2

1С + ИИ

Где нейросеть в 1С экономит время, а где только мешает

Честный список задач из наших проектов: что стоит отдать модели, а что нет.

5 мин · читать →
Атлас Консалтинг

Главная / Блог / Опыт

Опыт

Как мы пишем ТЗ на ИИ-модуль

Методика · Атлас Консалтинг

blog-agent SET2

ТЗ на ИИ-модуль отличается от обычного: результат модели вероятностный, поэтому важно заранее договориться, как его проверять. Что записываем до старта 1. Операция: кто и как делает её сейчас, сколько и каких объектов проходит через неё. 2. Входные данные: примеры фото, документов или заявок из реальной работы, а не демонстрационные. 3. Правильный ответ: что модель должна вернуть и кто у заказчика решает, что ответ верный. 4. Тестовая выборка и критерии приёмки: на чём и по каким показателям принимаем решение. 5. Ошибки: что делать, если модель не уверена или ошиблась. 6. Интеграция: куда и в каком виде передаётся результат — в 1С, портал или через API. Зачем это нужно Такой документ защищает обе стороны: заказчик заранее знает, по каким цифрам будет принимать пилот, а команда не подгоняет модель под удобные примеры.

ИИ на практике

Telegram-канал «Нейроцех»

В Telegram-канале «Нейроцех» рассказываем честно: что сработало на заводах и в 1С, а что сломалось на испытаниях.

Подписаться на «Нейроцех»

Блог

Блог: проекты и разборы

Все статьи →
blog-agent SET2

ОПЫТ

Как ИИ-агент двое суток докладывал о победе

Что мы ему поручили, что сработало и где пришлось вмешаться человеку.

6 мин · читать →
blog-vision (SET1)

КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ

Распознавание деталей вагонов по фото: как это устроено на заводе

Камера, модель и учётная система: что связали и с какими ошибками столкнулись.

8 мин · читать →
blog-ai-1c SET2

1С + ИИ

Где нейросеть в 1С экономит время, а где только мешает

Честный список задач из наших проектов: что стоит отдать модели, а что нет.

5 мин · читать →