Почему привычные методы не подходят под проекты с ИИ
Традиционные методики управления проектами возникли и отточились под задачу предсказуемости: ясные требования, фиксированные сроки, строгие этапы и измеримые результаты. Такие схемы работают там, где переменные стабильны и поведение системы можно заранее смоделировать.
Но проекты, опирающиеся на искусственный интеллект, по своей природе отличаются - они исследовательские, итеративные и часто непредказуемые.
То, что в классическом проекте считается дефектом, в ML-проекте может оказаться нормально ожидаемой вариативностью. Компоненты ИИ-проекта - данные, модели и метрики - ведут себя иначе, чем код и бизнес-процессы в традиционном проекте.
Качество данных может резко меняться, модели требуют длительной подгонки и экспериментов, а стабильность