Типовые ошибки первых проектов с ИИ — и как их избежать

Компании активно внедряют ИИ, рассчитывая на быстрый рост эффективности и автоматизацию бизнес-процессов. Но на практике первые проекты часто дают куда более скромные результаты и вызывают разочарование. На примере применения ИИ в QA-процессах показываем, какие ошибки совершают команды на старте и как превратить эксперименты с ИИ в устойчивый результат.

Чтобы ИИ приносил пользу и выдавал точные ответы, ему нужен доступ к рабочим материалам, в том числе конфиденциальным (требованиям к продукту, тест-кейсам, логам выполнения тестов, фрагментам исходного кода).

Многие не понимают, как соблюсти баланс между тем, чтобы предоставить ИИ чувствительную информацию и при этом обезопасить себя от утечек. Поэтому бросаются в крайности: либо отдают необработанные данные в публичный чат-бот, тем самым принимая все риски, либо совсем запрещают прибегать к ИИ, чем вынуждают сотрудников использовать нейросети тайно и бесконтрольно.

Чтобы достичь «золотой середины» нужно заранее определить, какую информацию можно показывать нейросети, что анонимизировать, нужны ли облачные модели. И исходя из этого, выбирать наиболее подходящий способ работы с ИИ.

1. Первый вариант — применять локальные модели (например, Ollama, платформу для локального запуска больших языковых моделей (LLM)). В таком случае данные остаются на месте, что обеспечивает максимальную конфиденциальность. Но подобные модели стоят дорого, требуют много ресурсов и постоянной поддержки.

2. Второй — рассмотреть гибридный подход (DeepSeek, Claude, Gemini) — расположить модели на облачном сервере и отправлять туда только очищенный текст без персональных данных, ключей и секретов. База знаний остается внутри компании. Способ позволяет сохранить удобства облако, при этом требует тщательно продумывать правила фильтрации информации.

Какие еще подводные камни встречаются при применении ИИ в QA и как с ними бороться — читайте в нашем блоге.

#ИИ #ИБ

@syssoftru – эксперт в мире программного обеспечения