Два подхода к ИИ в бизнесе: ML и генеративные модели

В корпоративной разработке сегодня сосуществуют два подхода к искусственному интеллекту: классический ML и GenAI. Они решают разные задачи, по-разному устроены и требуют разной степени контроля. Сегодня сравним оба подхода — как они устроены, чем отличаются по управлению и в каких сценариях применяются.

Классический ML строится на управлении данными. Качество модели в этом случае напрямую зависит от объёма, разметки и предобработки данных. Ошибки — это отклонения от ожидаемого поведения, которые можно измерить и локализовать. Для классического ML можно выделить несколько особенностей:

➖ Детерминированный результат: один запрос → один ответ с известной вероятностью ошибки (ложноположительные или ложноотрицательные срабатывания).
➖ Прогнозируемая стоимость: основные затраты приходятся на обучение, инференс остается дешевым.
➖ Мониторинг и контроль: отслеживается дрифт данных и деградация метрик, при необходимости модель переобучается.

Генеративный ИИ работает иначе. Вместо обучения с нуля система управляется через промпты, RAG и контекст. Это дает гибкость. Модель можно быстро адаптировать под новую задачу без переобучения, она способна генерировать связные тексты, отвечать на сложные вопросы, писать код или резюмировать документы. Однако у такой гибкости есть обратная сторона:

➖ Качество становится вероятностным — один и тот же запрос может давать разные ответы, а модель может выдавать правдоподобные, но ложные сведения (галлюцинации).
➖ GenAI чувствителен к формулировкам и контексту, требует контроля безопасности (промпт-инъекции, утечка данных) и обходится дороже. Каждый запрос оплачивается по токенам, и при росте пользователей затраты растут линейно.

Для задач с высокими требованиями к точности, предсказуемости и контролю (интеллектуальный поиск, классификация документов, прогнозирование) ML предоставляет измеримые KPI, стабильную стоимость и понятные механизмы управления ошибками. В сценариях же, где требуется генерация связного ответа на вопрос (например, в RAG), основным, напротив, становится GenAI. ML в этом случае получает вспомогательную роль для ускорения генеративной системы. Так, отдельные модули в RAG-системе могут быть реализованы на ML, поскольку они решают задачу быстрее, чем если бы они были сделаны на LLM, что повышает общую скорость работы.