🤖 Когда заказчик может сам улучшать систему

Мне импонируют вендоры, которые дают заказчику возможность своими силами обслуживать и улучшать решение в рамках архитектуры текущей версии. Ещё интереснее, когда часть адаптации берёт на себя сама система. Такой подход помогает быстрее реагировать на изменения и делает эксплуатацию более управляемой.

У ABB появился интересный пример: в Fashion Inductor, решение для складской обработки одежды, встроили AI Robot Trainer.

В одной платформе предусмотрен цикл адаптации: отслеживание работы робота, выявление отклонений, подготовка новых данных, дообучение модели и внедрение улучшений. Это особенно актуально там, где постоянно меняются ассортимент и упаковка.

По заявлению ABB, инструменты рассчитаны на интеграторов и специалистов заказчика и позволяют адаптировать решение без специализированной экспертизы в ИИ. Полностью самостоятельное обучение без участия человека компания при этом не обещает.

Мне близко, что возможность дообучения сразу заложена в продукт.

После подготовки специалисты заказчика должны уметь выполнять повседневные задачи, менять настройки и адаптировать систему в предусмотренных разработчиком пределах. Если каждое небольшое изменение требует отдельного проекта с интегратором, бизнес платит и деньгами, и временем ожидания.

🎯 Для меня самостоятельность заказчика — один из критериев зрелости продукта. Ещё до покупки стоит разобраться: что команда сможет делать после обучения, что система возьмёт на себя, а где понадобится внешняя помощь.

#робототехника #PhysicalAI #цифроваятрансформация