Верю / не верю. ML прогнозы спроса и принятие решений

Когда организация внедряет систему прогнозирования методами искусственного интеллекта, перед отделом планирования встает нелегкий выбор. Доверять ли всем машинным прогнозам, либо же перепроверять. А если перепроверять, то каждый?

Торговая сеть «Дорого и точка» внедрила CRM систему именитого бренда PASS. Приятный бонус к CRM - это модуль прогнозирования спроса. Его отдельно не обкатывали, но он принимает данные из истории продаж и маркетинговых активностей компании и строит прогнозы.

«Дорого и точка» готовы к инновациям. Сотрудники отдела планирования получили задачу - проверить работу системы прогнозирования. Ведь теперь они могут по клику получить прогноз продаж любого товара из ассортиментной матрицы.

Сотрудники столкнулись с задачей, решение которой не так банально. Ведь им необходимо провести A/B тесты прогнозов. На основе прогнозов они должны принять решения, получить результат. А затем независимо сравнить результаты на основе прогнозов искусственного интеллекта и “по старинке”.

Без консультаций со стороны специалиста по данным сотрудники отдела планирования AB тесты не проведут. Но даже если смогут, как их интерпретировать?

Они могут получить результат - система прогнозирования увеличивает прибыль на 1%. Отличный результат для крупного бизнеса. Но что, если результаты на самом деле скромные, а модель могла бы выдавать 4 или даже 7% прибыли?

На мой взгляд, инструменты для прогнозирования важны, но важна и квалификация “настройщика”. Поэтому решение "из коробки" возможно, но также необходимо:

Если вы еще не ввели искусственный интеллект у себя в бизнесе и выбираете поставщика решений – обратите внимание не только на продукт, но и на качество услуг. Сильный консультант поможет как с интеграцией готовых продуктов, так и с разработкой на заказ. А чек-лист при выборе поставщика ML и AI услуг напишу в следующей статье.