Нельзя так просто взять и внедрить LLM в прод: как управлять ИИ-системами в компании

Недавно мне показали демо, в котором ИИ-агент звонит клиенту и ведет с ним диалог, затем договаривается о цене, просит скидку у менеджера в Slack, и после согласования закрывает сделку с клиентом, который все это время висит на линии — выглядит впечатляюще.

Кажется, что осталось только подключить агента к своей CRM и дело в шляпе.

Но дьявол в деталях.

В одном кейсе агент закрыл сделку, а в другом — пообещал клиенту скидку 90%, потому что тот применил промпт-инъекцию в разговоре. Где-то агент потерял контекст и отвечал неправильно. И тут становится заметна разница между демкой и продом.

LLM по своей природе недетерминирована. Она не «знает» в человеческом смысле, а просто предсказывает следующий токен.

Поэтому если контекст кривой, то результат будет такой же. А нестандартные кейсы нельзя просто так запромтить.

Но как же сделать LLM-систему управляемой?

В новой статье разбираю:

• где LLM вообще нужна, а где нужна простая автоматизация;

• как сделать LLM безопасной;

• как устроены DataOps, MLOps и AIOps для LLM в проде;

• как построить систему контроля качества и наблюдаемость;

• почему нужно считать экономику по завершенным задачам;

• и какие метрики реально важны бизнесу.

Если вы внедряете ИИ в бизнес или строите LLM-продукты — будет полезно ознакомиться.

👉 Полная статья

#технологии