Почему проекты ИИ в кибербезопасности часто останавливаются после успешного демо

Коллеги, хочу обратить внимание: в сфере кибербезопасности демонстрации ИИ впечатляют, но часто не выдерживают перехода в продакшн.

Я столкнулся с типичными проблемами:
— Качество данных: демонстрации используют чистые наборы, в продакшне данные разрознены и шумны.
— Интеграция и задержки: модель быстра сама по себе, но теряет полезность в многошаговых процессах.
— Пограничные случаи: исключения и непредсказуемое поведение пользователей ломают сценарии.
— Управление и соответствие: без ранней политики проекты застревают в согласованиях.

Почему это важно: успех зависит не от модели, а от соответствия реальным рабочим процессам и управлению.

Что вы считаете первым шагом при переходе от демо к продакшну?

#ИИ #кибербезопасность #DataGovernance #DevOps