В какой момент компании стоит нанять ML-инженера, а не полагаться на API?

Практическое обсуждение порогов перехода от использования готовых AI-API к разработке собственных ML-систем. Рассматриваются факторы: стоимость масштабирования, качество на специфических данных, контроль и надежность предсказаний. Приводятся примеры реальных кейсов, где наем инженеров стал необходимостью.