Искусственный интеллект чаще подводит бизнес не из-за слабых алгоритмов, а из-за некачественных данных. Об этом заявили участники «ИИ Конфы 2026», которая прошла 1 июля в Москве и объединила более 50 экспертов ведущих российских компаний.

По словам участников конференции, эффективность ИИ-решений во многом определяется тем, насколько качественно организована подготовка данных: разметка, верификация и выстроенное взаимодействие между бизнесом и IT-командами.

Практический пример такой работы представил методологический центр по работе с данными и национальными ИИ-архитектурами в сфере культуры и креативных индустрий АНО «Ленинка Арт». Его руководитель Виктория Арабина рассказала о разметке данных, особенностях формирования датасетов для обучения больших моделей.

«Самый сложный вид данных, с которым я сталкивалась, — это разметка научной диссертации, особенно медицинской. Нужно, чтобы модель не галлюцинировала и корректно распознавала текст, формулы, таблицы и изображения. Поэтому для каждой отрасли нужна отдельная методология: только так разметка становится эффективной и результативной. Мы верифицируем каждую единицу разметки. Такого качества источников интернет никогда не видел — и это ценность для всей индустрии», — рассказала Арабина.

Методологический центр по работе с данными и национальными ИИ-архитектурами в сфере культуры и креативных индустрий действует при АНО «Ленинка Арт», которая развивает проекты на стыке культуры и технологий. Среди других проектов организации — цикл встреч «Визионеры» с людьми, которые меняют культурный ландшафт страны, и программа «Нейрофест», посвященная искусственному интеллекту.