Промышленность всё активнее переходит к системному внедрению Data Science и машинного обучения как управляемой части цифровой трансформации. Этот сдвиг – операционная потребность крупных предприятий в оптимизации процессов, снижении рисков и повышении точности принятия решений. В РУСАЛе такой подход уже встроен в ядро текущих стратегий развития ИТ и ИИ, что делает опыт компании релевантным для других промышленных лидеров Ключевые мысли - ИИ и Data Science служат инструментом прогнозирования, контроля качества, безопасности и логистики. Их внедрение идёт через стандартизированные процессы, а не ad-hoc проекты - В промышленности важна не технология как таковая, а её интеграция в процессы. Глубокие модели, LLM и CV-решения рассматриваются как часть инфраструктуры, где стандартизация и управление жизненным циклом моделей становятся ключевыми элементами - Компании оценивают, где выгоднее использовать корпоративные платформы DSML и собственные разработки, а где — готовые модели. Это не только технологическое, но и управленческое решение, влияющее на скорость внедрения и степень контроля над результатом. Результат цифровой трансформации определяется не числом ИИ-инициатив и не показателями «инновационности», а тем, насколько аналитика и модели встроены в операционные процессы. Такой подход требует глубокого взгляда на стратегию, работу с командами и инвестиционные приоритеты. Смотрите интервью с Иваном Казариным, руководительем направления Data Science Operations Департамента технологий ИИ компании РУСАЛ, по ссылкам (таймкоды - в описании под каждым видео): ✔️ ВКонтакте (https://vk.com/video-59871530_456240092) ✔️ YouTube (https://youtu.be/Htxe1mD-oIU?si=sQ487iim…) ✔️ RUTUBE (https://rutube.ru/video/59d5e92312c32bc2…) — Подписаться на канал (https://t.me/korotkiispeaking) Рубрика: #интервьюпокомпетенциям