Глеб Леванков · Впервые опубликовано: · Редакция:
Адаптировано для сайта по публикации в канале KAIRUS SYSTEMS. Оригинал на Telegraph ↗
Проверьте, можно ли описать правила
Расчёт скидки по договору, обязательные поля формы и маршрутизация по сумме заявки часто описываются явной логикой. Такие правила проще тестировать и объяснять. Проверка формата email при этом не подтверждает существование ящика или владение им.
Учитывайте цену ошибки
Чем выше последствия неверного решения, тем строже требования к проверке, контролю и ответственности. Генеративный ассистент не должен самовольно заменять защитные блокировки оборудования. Возможность применения конкретного метода определяется задачей и требованиями к системе.
Оцените данные и прозрачность
Для обучения собственной модели нужны подходящие данные и независимая проверка качества. При редких событиях или маленькой выборке полезно начать с анализа процесса и экспертных правил. Простые статистические модели тоже относятся к инструментам машинного обучения: противопоставлять их всему AI некорректно.
Упростите процесс перед автоматизацией
Уберите лишние согласования, согласуйте справочники и ответственность. Иногда понятная форма, отчёт или правило пополнения запасов решает основную проблему. Это не означает, что AI бесполезен: появляется ясная задача, с которой можно сравнить его результат.
Сравните полную стоимость вариантов
Учтите интеграцию, поддержку, инфраструктуру и проверку ответов человеком. Небольшой объём задач сам по себе не исключает пользу готовой модели, но требует внимательного расчёта. Сравнивайте варианты на одинаковых примерах и критериях.
Оставьте модели подходящую роль
AI может помогать разбирать свободный текст, искать по документам или готовить черновик. Расчёты и обязательные ограничения можно оставить проверяемой логике. Пилот должен показать, даёт ли такая комбинация пользу по сравнению с более простым решением.