TGViewer
AI Forge – про ИИ в бизнесе AI Forge – про ИИ в бизнесе @ai_forge · 258 subscribers
Post #134 210

Forwarded from Алексей Макаров – люди и сложность (Алексей Макаров)

Делюсь новостью

С июня 2025 года я присоединился к Т-Банку в роли продуктового лида LLM-платформы. Я бы не пошел работать классическим продактом ни за что, потому что все вот эти вот продакт-маркет фиты и бесконечные A/B-тесты я не люблю, а тут по факту это такой платформенный челлендж: как сделать так, чтобы внутренние команды перестали изобретать велосипеды с AI и начали пользоваться общей инфраструктурой. Задача скорее про «мягкую силу», чем про классическое управление на основе цифр/данных

Что вообще за LLM-платформа?

Представьте: у вас в банке 50+ команд, которые хотят добавить AI в свои продукты. Каждая идет своим путем — кто-то сам поднимает себе модельку, кто-то пилит свой RAG на коленке, кто-то вообще не понимает, с чего начать. Результат такой: усилия дублируются, проблемы с качеством вывода моделек, никакой наблюдаемости, и главное — никакого переиспользования решений

LLM Platform — это попытка навести порядок в этом хаосе. По сути, набор компонентов, который позволяет командам фокусироваться на бизнес-логике, а не на том, как правильно настроить rate limiting или разбираться, почему модель вчера работала, а сегодня выдает ерунду

Что внутри:
- API Gateway — единая точка доступа к моделям с управлением лимитами и внутренним биллингом (чтобы команды понимали, во что им обходится их «да там простой чат-бот»)
- RAG Platform — конструктор для быстрого создания ассистентов поверх корпоративных знаний
- Observability Platform — потому что нужны логи, чтобы диагностировать почему у нас что-то сломалось и LLM выводит дичь, а ещё без наблюдаемости нельзя выстроить системной работы над качеством
- Tools Registry, Prompt Playground, Security-компоненты — и еще куча штук, о которых никто не думает, пока не столкнется с LLM в продакшне

В чем вызов и почему я захотел работать в таком сложном продукте?

Классическая ловушка внутренних платформ: нужно быть одновременно enterprise (чтобы крупные продукты не боялись заходить) и достаточно простым (чтобы небольшая команда могла запустить прототип за неделю). Плюс постоянная дилемма build vs buy — open source развивается быстро, и каждый раз нужно решать, стоит ли делать свое или интегрировать чужое из open source

Еще пикантный момент: у меня нет формальной власти над командами-потребителями. Нельзя просто прийти и сказать: «теперь вы живете внутри нашей платформы». И как итог многое строится на искусстве идти в политику и убеждения. Платформа — это продукт, который продается внутри компании, где «клиенты» могут просто пойти и накостылять свое решение

В общем, это прям такой большой челлендж по выстраиванию экосистемы в условиях, когда ценность от платформизации ещё надо доказать и продать внутри

Если кому-то интересно что-то узнать подробнее или кто-то сталкивается с похожими кейсами — пишите

P.S.: а ещё если вы продакт с сильным техническим уклоном и вам близка философия «инфраструктура как продукт» — у нас есть открытые позиции. Скучно точно не будет
  • 🔥 6
More from @ai_forge
  1. Aug 31, 2026⚡️ Вебинар: «Dora от FanRuan: от GenAI к Agentic AI в корпоративной аналитике» – 3 сентябр…
  2. Jun 15, 2026AI-компании начали менять токены на доли в компаниях В мае 2026 OpenAI предложила каждому…
  3. Apr 30, 2026Как по всему GPT расползись гоблины В общем, у чатагпт есть разные настройки личности. Одн…
  4. Dec 5, 2025📊 Anthropic опросила 1,250 профессионалов об использовании ИИ на работе Главные цифры: —…
  5. Nov 13, 2025OpenAI релизнули модельки GPT-5.1, которые обещают быть в своей тональности «теплее и боле…
  6. Sep 2, 2025Решил завести канал для вакансий про LLM... 🤖 Рынок LLM-приложений развивается с космичес…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →