TGViewer
Всеволод Викулин Всеволод Викулин @vikulin_ai · 5.28K subscribers
Post #65 4.27K
Почему в AI много демок и мало внедрений

Существует целый класс задач, в которых очень просто сделать демо, но невероятно сложно сделать настоящий продукт. (Андрей Карпатый)


Я думаю, весь AI это ровно про это.

Как вы думаете, когда начали ездить первые self driving cars? В 90-х годах двадцатого века. Они ездили по настоящей дороге, могли поворачивать. Бибикали. Иногда даже успешно.
Можете посмотреть на список прогнозов Илона Маска, когда уже появится автономный транспорт. Пока мы ждем.

Почему так

AI вероятностная штука. Модели просто выучить самые частотные закономерности в данных, она будет идеально работать на простых кейсах. Эти простые кейсы проще всего и показать в демке: взял два примера, показал, что работает, поднял раунд, пошел масштабироваться. Это еще называется cherry picking: выбираем для демок только самые сладкие вишенки.

В реальном продукте есть длиннющий хвост сложных примеров. Адский ливень, безумное движение соседних машин, стадо коров на дороге... На таких аномальных примерах поведение системы может резко ломаться. Такие примеры не показывают на демках, но они регулярно появляются у пользователей, которые потом начинают отписываться от вашего продукта.

Как демку превратить в продукт

Серия шагов:

1) Научиться замерять качество.

В разных сценариях, в метель, в дождь и песчаную бурю. Чтобы вы точно знали, с какой вероятностью ваша система развалится.

2) Оценить риски.

Сколько будет стоить каждый тип ошибки. Для чат бота ошибиться в вопросе, как пройти в библиотек, не тоже самое, что случайно списать ваши деньги. Зная вероятность ошибки - считай риск.

3) Если не принял риск - подключай человека.

В автономном транспорте есть 6 уровней автоматизации. При чем реально автономны только последние 2 уровня.

Для AI-приложений можно делать также. Отлично работает паттерн “human in the loop”, о котором мы говорим в постах по LLM System Design.

Обязательная литература

-
Обзорная статья, как бороться с ненадежностью LLM

-
Пост про правильный UI для повышения надежности агентов

Любые вопросы обязательно пишите в комментарии.

Если нужно обсудить конкретно ваш случай - пишите вопрос в личные сообщения.
  • 👍 44
  • 🔥 11
  • ❤ 7
  • 🏆 3
  • 🐳 1
More from @vikulin_ai
  1. Sep 21, 2026Кому можно вайбкодить и как это делать Управление AI-агентами очень похоже на управление л…
  2. Sep 16, 2026Кто управляет разработкой AI-проекта Несколько лет назад во время очередного релиза я поня…
  3. Sep 8, 2026Всеобъемлющая статья про инференс LLM Многие у меня спрашивают, как посчитать GPU и как по…
  4. Aug 30, 2026Как стать AI-native компанией AI всегда был гонкой инфраструктуры. Если вы хотите крутые A…
  5. Aug 25, 2026Первый обзор научной статьи в этом канале Я не фанат читать свежие статьи. Сам когда-то за…
  6. Aug 18, 2026Вам LLM побыстрее или подешевле? Выберите только одно Почему-то во всех командах, где я ра…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →