396-й выпуск подкаста make sense: о практическом внедрении LLM, повышении предсказуемости результата и переходе от «шаманства» к инженерии

«Сейчас работа с AI — это все еще эпоха шаманства, эпоха мистического мышления. И только какая-то небольшая доля инженеров знает, что это можно и нужно мерить, это можно и нужно стабилизировать».

«Хороший тестер — это на самом деле плохой разработчик. И хороший разработчик — это плохой тестер. Просто потому, что у тестера деструктивный майндсет: он должен разрушить. А у разработчика — конструктивный».

«Ребята, вы бы попробовали простейший пайплайн на базе трех LLM-промптов стабилизировать на проде, чтобы оно работало стабильно и приносило деньги. Вот когда вы хотя бы такое сделаете, приходите к нам со своими историями о захвате мира».

Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense

Гость:
Ринат Абдуллин, Technical Advisor | Head of AI Lab

Конференция ProductSense пройдёт 10-11 сентября 2026 года в Москве.
Сайт конференции: https://productsense.io

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast

О чем говорим:
00:00 — Введение
01:53 — Почему хайп вокруг AI искажает реальность
04:02 — Главные проблемы внедрения: страхи и мифы в головах людей
05:07 — Диссонанс рынка: почему компании вкладывают триллионы, если LLM нестабильны?
06:36 — Кейс «извлечение данных из документов» и его результаты
14:04 — Как повысить точность LLM до 99%?
20:26 — Ошибка №1: начинать с чат-бота вместо решения корневой проблемы
22:30 — Ошибка №2: пытаться обучить свою модель вместо качественного промпт-инжиниринга
24:30 — Почему чат-боты сложны для внедрения и тестирования
30:58 — Что такое «агент» и когда его нужно внедрять в рабочие процессы
34:20 — Лучшие архитектуры AI-агентов и их сходство с человеческими процессами
38:06 — Проблемы no-code-инструмента N8N
40:30 — Зачем нужны AI-платформы и как они помогают масштабировать внедрение
45:50 — Почему нельзя просто «скормить» LLM все документы компании и ожидать магии
47:50 — Три главных триггера галлюцинаций у LLM
54:02 — Важность человека: почему LLM — это не автономный работник
58:11 — AI сегодня: аналогия с электричеством, полетами и связью

В подкасте упоминается:
— Кейсы продуктов с LLM под капотом от Рината Абдуллина

Слушать: 
— Telegram 
— Mave 
— Apple 
— Яндекс
— YouTube