Проблемы с текущим подходом

87% Data Science-проектов никогда не доходят до продакшена. Причина — коммуникационный разрыв: бизнес не понимает специфику ML, а дата-сайентисты не понимают продуктовые ограничения. Заказчики ожидают, что бот автоматически выучит юриспруденцию по статьям, не понимая необходимости размеченного датасета. Дополнительные проблемы: процесс держится в голове одного Team Lead'а, а DS передаёт инженерам Jupyter-ноутбуки без документации. Подход Lean Data Science — итеративный командный метод, использующий язык гипотез для объединения всех участников процесса.

• Использовать язык гипотез для общения бизнеса, продактов и дата-сайентистов
• Избегать зависимости от одного Team Lead'а — делать процесс прозрачным для всей команды
• Внедрить подход Lean Data Science для снижения time to market AI-продукта