Jev — интересный пример того, как меняется подход к AI-архитектуре

Не каждая задача требует GPT, Claude или другой большой языковой модели.

Иногда системе нужно не генерировать текст, а просто принять решение: классифицировать запрос, определить намерение, поставить оценку, выбрать следующий шаг или понять, нужно ли передавать задачу дальше.

Здесь и появляется интерес к Jev.

Для продавца это особенно интересно, потому что Jev можно рассматривать как отдельный слой между данными и большой LLM.

Например:

Лид пришёл → Jev определил его тип и приоритет → система выбрала сценарий → только после этого подключился AI-агент или LLM.

Или:

AI-агент собирается выполнить действие → Jev проверяет условия → если всё нормально, действие выполняется; если есть сомнения, подключается человек.

В такой архитектуре большая модель не используется там, где достаточно небольшого специализированного решения.

Я разобрал Jev именно с точки зрения продаж: что это такое, какие задачи можно решать, где его можно использовать вместе с LLM и как подобный подход может выглядеть в реальном IT-решении.

👉 Статья: https://kzsaleshub.com/sloj-reshenij-jev-dlya-prodavca/