🤖Сегодня большинство цифровых продуктов рано или поздно получают AI-функциональность

AI-агенты, NLP, автоматические решения — постепенно становятся привычной частью продуктовой разработки.

И вместе с этим появился новый рефлекс:
- Ответ получился странным — переписываем промпт
- Модель ошиблась — добавляем больше контекста.
- Поведение непредсказуемо — промпт недостаточно точный.

Со временем складывается впечатление, что качество работы AI зависит от prompt engineering. На практике это не так.

🔍Что происходит на самом деле
AI редко существует сам по себе. Чаще он встроен в продукт:
Получает данные из backend-сервисов, использует API, опирается на модели данных и выполняет действия внутри системы.
Здесь и возникает главная проблема.
Когда AI начинает работать плохо, команда пытается исправить поведение модели, и промпт превращается в инструмент компенсации архитектурных пробелов.

🛠 Почему всё сводится к промптам
Потому что их изменить проще.
Не нужно наводить порядок в данных, вводить единый источник правды или пересобирать бизнес-логику.
Достаточно добавить инструкции вроде «если данные неполные — сделай разумное предположение» или «если значения конфликтуют — выбери логичное», и вроде бы начинает работать лучше.
Но часть архитектурных решений просто переносится внутрь запроса к модели.

⚡️Важно понимать:
AI не знает, как устроен продукт.
Он видит только ту картину мира, которую открыли — кусок данных, ограниченный контекст, описание правил.
Если бизнес-логика не формализована, модель будет угадывать.
Если не определила источник истины, будет интерпретировать.

Когда AI начинает не только отвечать, но и выполнять действия, ситуация становится ещё хуже.
AI-агент — это распределённая система с вероятностным компонентом: запросы выполняются асинхронно, состояние восстанавливается из контекста, операции повторяются, ошибки сложно воспроизводятся.
Если архитектура продукта не рассчитана на такие сценарии, появляются знакомые эффекты: действия выполняются дважды, решения принимаются на неполных данных, система уверенно делает неправильные шаги.
И снова кажется, что проблема в AI, хотя он лишь усиливает системные слабости.

Ограничения, проверки и дополнительные инструкции - помогают снизить количество ошибок.
Но чаще это выглядит так: ещё больше правил в промпте, дополнительные проверки после ответа, просьбы к модели уточнять действия у пользователя.
Снижаются симптомы, но не устраняется причина — отсутствие чёткой структуры взаимодействия между AI и продуктом.

🕵️Непопулярная правда
Со временем становится заметна одна неприятная закономерность: AI не упрощает архитектуру продукта и не компенсирует слабые места.
Наоборот, делает их очевидными.
Когда архитектура изначально спроектирована аккуратно — с понятными границами, согласованными данными и формализованной бизнес-логикой — AI внутри неё ведёт себя спокойно и предсказуемо.

Но если продукт изначально построен на неявных договорённостях, разрозненных данных и логике, размазанной по частям системы, AI начинает создавать противоположное впечатление.
На демо выглядит впечатляюще — модель угадывает намерения, достраивает недостающую информацию и будто бы компенсирует несовершенство.
Однако при реальной эксплуатации эта иллюзия быстро исчезает

Индустрия регулярно попадает в эту ситуацию по вполне понятной причине
Изменение промпта даёт мгновенный результат: поведение модели меняется сразу, улучшение легко показать, прогресс ощущается буквально после следующего запроса.
Архитектурные же изменения требуют времени, редко выглядят впечатляюще и становятся заметны только спустя месяцы.
Поэтому естественно возникает желание улучшать то, что быстрее приносит видимый эффект, даже если это временное решение.

🚀В итоге
Prompt engineering остаётся важным инструментом работы с AI
Но не исправляет продуктовую архитектуру, AI ускоряет момент, когда архитектурные проблемы становятся заметны и раньше, чем это происходило в системах без AI.

#AI #web #development #NLP #architecture #tech