Общаясь с предпринимателями, я вижу одно: они не узнают себя в генерациях ИИ.

ИИ достраивает правдоподобный ответ по шаблонам из обучающих данных. А предприниматель в эти шаблоны не попадает. Его ситуация — конкретный P&L, конкретный регион, конкретные подрядчики, конкретный налоговый режим. Такой комбинации в данных модели нет.

Но ответ всё равно будет.

Здесь вспоминаю пример Талеба из "Антихрупкости". Комната со средней температурой +21°C за два часа звучит безопасно. В деталях: первый час −18°C, второй +60°C. Среднее нормальное. Но бабушке будет плохо.

С ИИ ловушка похожая, но механика другая.

Модель не усредняет реальность. Она сэмплирует правдоподобное продолжение текста. На типовых задачах это работает: данных много, паттерн устойчив. На твоей задаче данных нет. Модель всё равно выдаст ответ — достроит по ближайшим аналогам.

Отличить два режима снаружи нельзя. Уверенность одинаковая.

Как я с этим работаю

ИИ для меня — инструмент ускорения. Собрать варианты, разложить задачу, ускорить анализ — это он делает хорошо.

Дальше включаюсь я сам.

Загружаю реальность. P&L, ограничения, историю решений, специфику рынка. Модель в вакууме отвечает шаблоном. Модель в контексте — отвечает про конкретную ситуацию.

Проверяю сцепку с цифрами. Каждый вывод — из каких данных он следует. "Обычно в индустрии" — это средняя температура. "Исходя из твоей маржи и цикла сделки" — это рабочая гипотеза.

Края распределения модель сглаживает. Туда надо идти самому.