ML разработка — инхаус vs аутсорс?

[ivankudryavtsev]

ML в аутсорсе будет и есть очень немного, по сравнению с классической разработкой. Ответ простой: неопределенный риск неуспеха проекта. В таких условиях имеет смысл аутсорсить только подрядчикам с готовыми нишевыми решениями задач. В остальных случаях "мы сожгли кучу денег на подрядчиков и ничего не вышло" плохо объясняется спонсорам. Как бы, исторически подрядчик это больше не про свободные руки, а про уверенность доставки. Именно поэтому в ML работают гранты, НИОКР, инхаус, а ценность определяется условным временем, потраченным на преодоление риска, поиска того самого грааля. В общем, найти подрядчика с решением - класс, найти подрядчика с математикой - не очень.