Forwarded from МОДЕЛИСТ
По данным Bain, 80% пилотов генеративного ИИ технически работают: модель отвечает, документы находятся, сводка готова. Но только 23% компаний связывают их с измеримым эффектом в деньгах. Разрыв между этими показателями и есть главная проблема – и она не про качество модели, а про автономность.
Но
Простая матрица на одну страницу: что ИИ делает сам, что только предлагает человеку, что требует согласования. На примере клиентской претензии: агент сам собирает историю и готовит черновик, предлагает вариант компенсации с обоснованием, но сама выплата – только после подтверждения сотрудника. Если такую матрицу нельзя собрать за одну сессию с юристом и безопасником – вы обнаружили не бюрократию, а нерешенный вопрос ответственности.
Чем выше цена ошибки, тем раньше в процессе точка подтверждения. Универсального уровня автономности нет: 1% ошибок терпим в черновике письма и недопустим в медицине, финансах, юридическом процессе или в коде (Palantir). Один и тот же агент может иметь разные права в разных областях бизнеса: в одном контуре он самостоятельно готовит аналитическую справку, в другом — только предлагает действие, в третьем — не двигается дальше без подтверждения человека. Это способ согласовать скорость с ответственностью.
У каждого агента, который совершает или готовит действие, должен быть владелец процесса – руководитель, отвечающий за результат, границы применения и разбор инцидентов. Без него агент в серой зоне: уже влияет на процесс, но никому не принадлежит.
#иинапальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
modelist.club
Почему агентный ИИ требует новой архитектуры – и почему это решение руководителя, а не инженера
Инструкция для лидеров по внедрению ИИ: полномочия, ответственность и матрица контроля. Узнайте, как управление данными и качеством определяет успех пилота с ИИ-агентом.
🔥4🤓4⚡3
Конец “структурного одиночества”: зачем ритейлу ИИ-напарники
Категорийный менеджер в крупной сети – это человек-оркестр. Ассортимент, цены, промо, переговоры с поставщиками, план по марже – и все это в режиме 24/7. При этом данных вокруг море: хранилища, дашборды, ERP, WMS, BI… А толку? Менеджер все равно превращается в «человеческий API»: вручную собирает метрики из 15 вкладок и принимает решения в условиях жесткого дефицита времени.
📝 Эксперт GlowByte Алексей Чванов в новой статье для РБК разбирает, почему классическая автоматизация больше не спасает и как ритейл переходит в четвертую эпоху – эпоху ИИ-напарников.
ℹ️ ИИ-напарник — персональный цифровой ассистент, который знает ваш контекст, KPI, историю решений и даже помнит, почему вы отказали поставщику X в прошлом квартале.
В чём магия❓
Напарник работает в корпоративном мессенджере, на естественном языке. Вы спрашиваете: «Почему упала маржинальность по молочке в Сибири?» — а он уже собирает фактуру, проверяет гипотезы и приносит готовый ответ. И да, любые критические действия — только после вашего подтверждения.💬
Бизнес-эффекты:
🔘 Время реакции на аномалию – с дней до минут.
🔘 Лучшие практики топ-менеджеров оцифровываются и масштабируются на всю команду.
🔘 Переговорные досье формируются автоматически, с подсветкой всех слабостей контрагента.
🔘 "Лишние" доли процента скидки на оборотах в сотни миллиардов – это десятки и сотни миллионов чистой прибыли.
✅ Корпоративная мультиагентная платформа – это легальная альтернатива "теневому ИИ" (Shadow AI). Никаких ChatGPT на личных устройствах, все безопасно и под контролем.🛡
В 2026 году это уже не футурология, а инженерная задача. Менеджер наконец перестает быть диспетчером ИТ-систем и возвращается к стратегии и управлению бизнесом.
🔗 Читать статью полностью
Категорийный менеджер в крупной сети – это человек-оркестр. Ассортимент, цены, промо, переговоры с поставщиками, план по марже – и все это в режиме 24/7. При этом данных вокруг море: хранилища, дашборды, ERP, WMS, BI… А толку? Менеджер все равно превращается в «человеческий API»: вручную собирает метрики из 15 вкладок и принимает решения в условиях жесткого дефицита времени.
В чём магия
Напарник работает в корпоративном мессенджере, на естественном языке. Вы спрашиваете: «Почему упала маржинальность по молочке в Сибири?» — а он уже собирает фактуру, проверяет гипотезы и приносит готовый ответ. И да, любые критические действия — только после вашего подтверждения.
Бизнес-эффекты:
В 2026 году это уже не футурология, а инженерная задача. Менеджер наконец перестает быть диспетчером ИТ-систем и возвращается к стратегии и управлению бизнесом.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤3🤩3
Audio
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👍2🆒2
30 июня в офисе GlowByte прошла встреча резидентов IP-клуба BGP Litigation
Кто участвовал: руководители юридических подразделений, ведущие юристы и признанные эксперты из системообразующих компаний ритейла, фармацевтики, IT и финансов.
В центре обсуждения:
Эксперты GlowByte Мария Исупова (руководитель направления юридического сопровождения бизнеса ГК GlowByte) и Юлия Пинчук (юрисконсульт ГК GlowByte) представили доклад «ИТ-аккредитация по новым правилам».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤🔥3👍2
Часто самые ценные инсайты лежат на стыке наших данных и данных партнеров (например, для совместного скоринга, кросс-маркетинга, антифрода или построения общих моделей). Но передавать друг другу чувствительную информацию напрямую – это всегда компромисс: регуляторные риски, угроза утечки и потеря коммерческой тайны.
Это будет полезно и data science специалистам, и тем, кто отвечает за развитие бизнеса, данные, комплаенс и юридическую безопасность.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤🔥2👍2
Forwarded from МОДЕЛИСТ
Многое намеренно оставлено рамочным – критерии статусов, реестры, уровни риска уехали в подзаконные акты. Это не недоработка, а пространство, где бизнес может участвовать в настройке правил. И место в этом диалоге разумно занимать заранее.
Слои суверенитета: честная карта
Говоря прямо: Россия не в первом эшелоне. США и Китай вместе держат 90% передовых вычислительных мощностей мира. Внутри страны стоимость GPU-вычислений за год выросла на 64%, и лишь 9% компаний довели долю отечественного «железа» хотя бы до половины. Слой самый капиталоемкий – трезвая стратегия для большинства – аренда с диверсификацией, а не стройка.
Россия – одна из немногих стран с собственными моделями полного цикла, и в корпоративном сегменте они нередко лидируют. Данные – единственный слой, который нельзя арендовать, а у крупного бизнеса здесь давняя дисциплина. Плюс недооцененная ниша – языки народов России, которые глобальные модели покрывают слабо.
Обвязка, агенты, архитектуры, процессы. Наименее заметный слой – и самый перспективный. Свежие работы показывают: улучшение одной лишь обвязки вокруг модели, при неизменной самой модели, поднимает результат в полтора раза и больше. Интеллект системы все меньше живет в весах и все больше – в том, что вокруг них. Этот слой не требует триллионов, не зависит от санкций на чипы и не регулируется реестрами. Чужой может быть модель, но обвязка, агенты и процессы всегда ваши.
Закон стоит встретить без придыхания и без скепсиса – как продуманный шаг долгой государственной линии; его настоящее содержание сложится в порядке применения, и у бизнеса есть время участвовать в этой настройке.
#иинапальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
modelist.club
Госдума приняла закон об ИИ. Теперь главное – прочитать его правильно
Разбор нового закона об ИИ (июль 2026): что такое суверенные модели, как нейросети влияют на решения и 3 шага по подготовке бизнеса к новым нормам до 1 сентября.
👏4🤷♀3❤3✍2🔥2👾1
Страховая компания «Гелиос» совместно с интегратором GlowByte завершила внедрение интеллектуальной системы принятия решений для андеррайтинга КАСКО и ОСАГО на базе продукта TALYS.SDE вендора Data Sapience.
Проект стал одним из первых в сегменте небольших страховых компаний, где система принятия решений промышленного класса внедрена в полном объеме.
В планах – масштабирование инструментов на другие виды страхования, а также расширение числа ML-моделей для повышения конверсии и улучшения работы с оттоком клиентов.
Андрей Педоренко, заместитель генерального директора по информационным технологиям, СК «Гелиос»: «Внедрение системы принятия решений — это не просто автоматизация процесса. Прежде всего, это инвестиция в качество клиентского сервиса. Это переход к управляемой, прозрачной и масштабируемой логике андеррайтинга, где каждое решение можно объяснить, изменить и проверить. Для нас это фундамент для роста: теперь мы можем запускать новые стратегии в разы быстрее и точнее реагировать на изменения рынка».
Карен Амбарцумов, исполнительный директор практики решений для страховых компаний и НПФ, GlowByte: «Особенность этого проекта в том, что мы решали сразу две задачи: автоматизировали процесс принятия решений и дополнили классическую тарификацию персонализированной моделью машинного обучения (ML). Теперь в компании развернут полноценный интеллектуальный контур андеррайтинга, где для решения используется вся доступная информация, а процесс становится прозрачным и управляемым . Крупные страховщики инвестируют в системы принятия решений уже несколько лет. «Гелиос» доказал, что небольшая компания способна быстро и качественно выстроить андеррайтинг того же технологического уровня. Такой подход меняет расстановку сил на рынке автострахования».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤2👏1
Недавно мы рассказали о совместном проекте с компаниями «Полиэкс» и PIX BI о построении аналитической платформы (почитать можно тут
Поэтому мы решили перевести деловой язык на человеческий и записали живое интервью с участниками проекта по внедрению PIX BI в АО «Полиэкс».
Герои выпуска:
О чем говорили:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7🔥4🆒3
Forwarded from МОДЕЛИСТ
Модель уже знает больше вас, считает быстрее и пишет глаже с первого раза. Если ваша ценность как руководителя держалась на эрудиции и скорости – эта ставка проиграна.
Вот портрет когнитивного лидера новой формации: меньше всезнания, больше суждения, готовности к управляемому риску и постоянного обучения
Ниже – разметка новой роли: что обесценилось, что подорожало и где проходит граница, которую нельзя делегировать.
(по данным HBS, доступ разработчиков к Copilot сместил работу от управления проектами к содержательным задачам – доля кодинга выросла на 5%, доля проектной координации упала на 10%)📊
WEF называет это «парадоксом надзора»: частые проверки незаметно вырождаются в формальное одобрение, а человек по инерции кивает на рекомендацию агента (automation bias).
Простой тест: если согласующий не может вспомнить, когда в последний раз отклонил рекомендацию ИИ — контроля уже нет.
Час времени, без больших трансформаций: выписать решения, которые не делегируются ИИ – необратимые, ценностные, репутационные, меняющие судьбу конкретного человека. Все остальное – можно отдавать агентам по мере накопления статистики качества.
#иинапальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
modelist.club
Вы были когнитивным лидером. А теперь?
Искусственный интеллект уже знает больше, читает быстрее и справляется с типовыми задачами не хуже команды людей. Разбираем, как меняется роль руководителя, что обесценивается в эпоху ИИ, какие навыки становятся дороже и где проходит граница между автомат
🔥7👍5❤4
GlowByte и «Дикси»🛒 : миграция на Sigla Vision ускорила аналитику в 2 раза 📈
В РБК рассказали, как федеральная сеть «Дикси» при поддержке GlowByte провела миграцию бизнес-отчетности с Power BI на российскую платформу Sigla Vision. Результат – сокращение цикла разработки дашбордов с 210 до 112 дней (ускорение на 47%).
🧮 Что было:
🟠 558 активных пользователей в месяц;
🟠 155 дашбордов;
🟠 средний TTM (time‑to‑market) – 210 дней;
🟠 показатель удобства использования (CES) – 3,5 из 5.
💻 Результаты к середине 2026 года⤵️
➡️ Более 20 дашбордов перенесено силами заказчика.
➡️ TTM сократился с 210 до 112 дней.
➡️ Показатель удобства использования вырос до 3,8.
➡️ В системе – 2 871 магазин.
➡️ Завершение миграции всех объектов – к концу 2026 года.
Параллельно «Дикси» тестирует применение искусственного интеллекта поверх Sigla Vision – помощника, который формирует готовые инсайты и рекомендации по запросу руководителя в формате диалога.💬
🔗 Читать кейс
В РБК рассказали, как федеральная сеть «Дикси» при поддержке GlowByte провела миграцию бизнес-отчетности с Power BI на российскую платформу Sigla Vision. Результат – сокращение цикла разработки дашбордов с 210 до 112 дней (ускорение на 47%).
Параллельно «Дикси» тестирует применение искусственного интеллекта поверх Sigla Vision – помощника, который формирует готовые инсайты и рекомендации по запросу руководителя в формате диалога.
🔗 Читать кейс
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👏6❤4🎅1
Внутри платформы два слоя. Первый – ваш персональный ассистент в мессенджере. Второй – армия функциональных агентов-специалистов: один переводит вопросы в SQL, другой знает регламенты наизусть, третий круглосуточно ищет аномалии в продажах. Вы просто формулируете мысль в чате, а напарник сам решает, кого из агентов позвать.
🎙 Когда мы в GlowByte проектируем пилот для сети, обычно предлагаем начать с пяти функциональных агентов. Логика тут следующая. Сначала кладем фундамент из трех служебных агентов, а поверх ставим двух бизнес-агентов на самые больные сценарии. Все, что тоньше, берут на себя надстройки самого напарника.
У ИИ-напарника три слоя памяти: корпоративная база, личная (под конкретного менеджера) и коллективная (успешные паттерны всей команды).
Автономию агентов задает трехуровневая модель:
Уровень
Уровень
Уровень
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍3🔥3
Партнер GlowByte – вендор FanRuan – представляет Dora: платформу, где поиск причины, сверку данных, сборку отчёта и рассылку берут на себя ИИ-агенты. Работают они поверх ваших BI-активов – готовых моделей данных, метрик и прав доступа, а не по сырым таблицам.
На вебинаре четыре агента пройдут полный цикл вживую:
🔹 Дата-аналитик: отвечает на запросы к данным и ищет причину.
🔹 Исследователь отчётов: собирает аналитику без участия человека.
🔹 Ассистент по дайджестам: доставляет сводки адресатам по расписанию.
🔹 Офицер по рискам: находит проблему до того, как она станет дорогой.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👍4👏4❤2
Air Liquide в России завершила импортозамещение системы предиктивной аналитики производства 📊
⚡️ Система позволяет видеть развитие дефектов на ранней стадии и снижать риск внеплановых остановок оборудования.
Крупный производитель технических газов Air Liquide при поддержке GlowByte заменил зарубежные системы мониторинга оборудования на связку Industrial Ocean от Data Sapience и «Умная диагностика» от Ctrl2GO Solutions. Проект охватил все производственные площадки компании в России.
В рамках проекта реализованы:
🟠 Безопасный доступ аналитических приложений к производственным данным;
🟠 Мониторинг технологических параметров оборудования в режиме реального времени;
🟠 Сбор и хранение «сырой» телеметрии без потерь — для выявления микроаномалий, теряющихся при усреднении;
🟠 Аналитическое ядро для построения математических и экспертных моделей;
🟠 Ранняя фиксация отклонений и оценка вероятности развития дефектов;
🟠 Непрерывность аналитики при переходе на российский протокол — с соблюдением высоких стандартов кибербезопасности.
⚙️ Для прямой передачи неагрегированных данных команда разработала специализированный сервис-коннектор к системе SCADA.
🔗 Подробнее о проекте
Крупный производитель технических газов Air Liquide при поддержке GlowByte заменил зарубежные системы мониторинга оборудования на связку Industrial Ocean от Data Sapience и «Умная диагностика» от Ctrl2GO Solutions. Проект охватил все производственные площадки компании в России.
В рамках проекта реализованы:
«Переход на связку систем "Умная диагностика" и Industrial Ocean позволил не просто провести импортозамещение, но и получить более гибкий инструмент хранения и анализа промышленных данных. Мы традиционно считаем производственные данные таким же активом, как и любое оборудование производств», — говорит Владимир Чалов, ведущий аналитик по операционной эффективности, Air Liquide.
«Сложность проекта заключалась в сжатых сроках и необходимости интеграции систем на нескольких распределенных площадках. Нам удалось создать единый контур мониторинга, разработав уникальные коннекторы для передачи данных. Этот кейс — отличный пример того, как слаженная работа двух отечественных вендоров и опытного интегратора позволяет провести цифровую трансформацию без остановки бизнес-процессов», — подчеркивает Александр Волков, руководитель проектов практики промышленной аналитики и интернета вещей (IIoT), GlowByte.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9🔥7❤🔥4👍1
Продолжаем развивать наш совместный проект с ГК «Содружество» по автоматизации бюджетирования на платформе
Автоматизировали процесс и создали основу для стратегического управления. Сегодня система охватывает:
ГК «Содружество» сделало ставку на развитие собственного центра компетенций, и это принесло двойную ценность. Команда FI GlowByte спроектировала архитектуру и подготовила ТЗ, а коллеги со стороны заказчика взяли на себя реализацию бизнес-логики. Такой подход не только ускорил внедрение, но и значительно повысил экспертизу внутреннего центра компетенций.
Следующий шаг – план-фактный анализ в Optimacros и объединение с другими бизнес-моделями холдинга в единую экосистему.
Андрей Ландин, финансовый директор ГК «Содружество»:
«Апробированный в предыдущем проекте подход с усилением роли в разработке внутреннего центра компетенций продемонстрировал высокую эффективность. Функционал выверен уже в текущем цикле бюджетирования, мы получили возможность оперативно корректировать стратегию развития. На базе успешного опыта мы планируем создание комплексной платформы для решения широкого спектра бизнес-задач, в том числе формирования фактической отчетности для выявления расхождений между планами и реальностью, оценки достижения стратегических целей компании, и в будущем – через интеграцию с другими бизнес-моделями – рассматриваем возможность построения единой экосистемы управления бизнесом».
Андрей Долгунин, управляющий директор GlowByte:
«Для нас важно, что для наших коллег из ГК “Содружество” принятое ранее стратегическое решение развивать модель в Optimacros оправдало себя с точки зрения технологической консолидации и создания единой платформы для комплексных задач, а также стало катализатором роста внутренней экспертизы команды, принеся двойную ценность. Автоматизация бюджетирования на платформе Optimacros превращает бюджетирование из трудозатратного процесса в эффективный инструмент. Команда экспертов автоматизировала полный цикл бюджетного планирования и создала основу для дальнейшего масштабирования решения и расширения функционала системы».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤4👏2
Forwarded from МОДЕЛИСТ
Агента всё чаще заказывают как автономного исполнителя: «пусть сам разбирает обращения». Картинку легко продать – она не требует ни описания процесса, ни ответа на вопрос, кто отвечает за результат. Расхождение вскрывается на проде, и стоит оно дорого.
Как владелец процесса, вы должны не запустить агента, а заранее описать: где он действует, где останавливается, на каких данных и под чьим контролем.
В корпоративной среде агент не просто «генерирует текст». Он проходит жесткий, заранее описанный маршрут
Бумажный регламент часто не совпадает с реальным процессом. Если цифровой след рвется (согласования в мессенджерах, решения «на словах», данные в личных таблицах), агента туда пускать нельзя. Его работу нечем проверить, а ошибку не откатить.
Алгоритм внедрения:🟠 Снять фактическую карту процесса по цифровым следам в системах (анализ реальных маршрутов, а не идеальных схем).🟠 Найти участок с максимальным числом ручных передач и возвратов на доработку.🟠 Спроектировать агента строго под эти 7 шагов.
Задайте владельцу процесса всего 3 вопроса. Если есть запинка, запускать пилот рано:
#иинапальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
modelist.club
Один процесс от данных до ИИ-действия: как выглядит рабочий процесс ИИ-агента в корпоративной среде
ИИ-агенты в бизнесе: от иллюзии полной автономии к работающему процессу. 7 шагов внедрения, разбор ответственности за риски и чек-лист для проверки готовности процесса. Узнайте, где проходит граница вашей готовности к автоматизации.
👍2🔥1
В блоге GlowByte на Хабре вместе с FanRuan разбираем новый этап развития корпоративного ИИ.
BI-системы давно научились показывать проблему («дашборд покраснел»), но ее решение до сих пор ложится на человека: аналитик ищет причину, сверяет системы, готовит отчет. Это долго.
Вместо того чтобы просто генерировать текст, они работают с вашими BI-активами: моделями данных, метриками и правами доступа. Они не гадают, а анализируют.
Используют команду цифровых сотрудников: дата-аналитика, исследователя отчётов, ассистента и офицера по рискам. Каждый выполняет свою часть работы — от детализации до рассылки сводок.
Вместо того чтобы тратить час на поиск причин падения показателей, команда приходит на встречу уже с готовым анализом и списком ответственных. Совещание превращается из «разбора полётов» в решение проблем.
Это не просто чат-бот. Это цифровой сотрудник, который работает поверх вашей BI и берёт на себя рутину, чтобы вы сосредоточились на главном.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥8👍4🔥4🎉1
РСХБ при поддержке GlowByte объединил маркетинговые коммуникации для юрлиц на платформе CM Ocean от Data Sapience 🏦
Банк завершил проект по консолидации маркетинговых коммуникаций для корпоративных клиентов и уже получил ощутимый бизнес-эффект:
📈 +50% к числу запускаемых CRM-кампаний без расширения штата;
💰 +30% к эффективности кросс-продаж за счет персонализации.
До проекта в РСХБ работали две отдельные системы — классическая и рекомендательная, каждая со своей витриной данных и набором каналов. Их объединили в единую платформу на базе CM Ocean, унифицировав процессы управления коммуникациями на всех этапах жизненного цикла клиента.
Что дает новая платформа:
🟠 Охват всех каналов: контактный центр, клиентские менеджеры, ДБО, e-mail, SMS, сайт;
🟠 Объединение витрин данных и каналов связи;
🟠 Автоматический запуск регулярных кампаний по расписанию;
🟠 Продвинутая аналитика и повышение эффективности кампаний;
🟠 Модели ИИ для выбора канала связи, подбора кросс-продаж и прогнозирования оттока на основе транзакционной активности клиента;
🟠 Гибкие правила периодов охлаждения между коммуникациями.
🔗 Подробнее о проекте
Банк завершил проект по консолидации маркетинговых коммуникаций для корпоративных клиентов и уже получил ощутимый бизнес-эффект:
До проекта в РСХБ работали две отдельные системы — классическая и рекомендательная, каждая со своей витриной данных и набором каналов. Их объединили в единую платформу на базе CM Ocean, унифицировав процессы управления коммуникациями на всех этапах жизненного цикла клиента.
Что дает новая платформа:
Евгений Никитин, заместитель директора Департамента микробизнеса, РСХБ:
«Для нас этот проект — про скорость и точность. Раньше запуск новой кампании для юридических лиц требовал огромных усилий и времени. Теперь мы быстро реагируем на потребности бизнеса, предлагаем нужный продукт в нужный момент и через удобный канал».
Анна Курдюкова, старший менеджер проектов, GlowByte:
«Переход на единую платформу управления клиентским опытом для бизнес-сегмента (B2B) завершен в сжатые сроки — благодаря слаженной работе команд банка и GlowByte, а также гибкой модульной архитектуре CM Ocean. Мы распределили задачи по миграции между функциональными блоками и вели работы параллельно. В итоге банк получил мощный инструмент для персонализированной работы с корпоративными клиентами без потери темпа операционной деятельности».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7🔥7👍2👏1
Forwarded from МОДЕЛИСТ
Средний ROI от генеративного ИИ – 49% (Omdia/Snowflake 2026). Но многие агентные проекты не доживают до продакшена. Их валит не слабая модель, а отсутствие проверки, что агент ведёт процесс предсказуемо.
Агент отлично прошёл тесты, вы запустили его в процесс. Через месяц процесс лихорадит: то операция проводится верно, то ошибается. Каждый сбой оборачивается инцидентом и потерей доверия команды.
Высокий балл на тесте доказывает, что агент умеет решать задачу. Но не гарантирует, что он будет делать это одинаково хорошо при каждом запуске. А ROI и судьба пилота упираются именно во второе.
Балл на тесте публичный, сравнимый, его можно поставить на слайд и в пресс-релиз. Надёжность на вашем процессе невидима, требует работы и денег – её не покажешь рынку.
Вендоры оптимизируют бенчмарк. Заказчики выбирают «самую умную модель». Каждый участник ведёт себя разумно. А суммой разумных решений становится агент, который блестит на тесте и лихорадит процесс.
Тест отвечает на вопрос
Исследование надёжности ИИ-агентов (arXiv) показывает: рост способностей почти не повышает надёжность. На части задач надёжность с ростом тестового балла даже снижается.
Типичные ошибки:
▫️Начинать с одного процесса, где цена ошибки посчитана, а действие повторяется сотни раз в день.
▫️Проверка на истории до прода – сотни прогонов на прошлых кейсах.
▫️Мониторинг в эксплуатации – ловит дрейф, не даёт надёжности тихо просесть.
Отдачу получают те компании, которые измеряют готовность собственной проверкой: по согласованности, устойчивости, предсказуемости и безопасности, на своих данных и задачах. Не потому, что их модели умнее, а потому что решение о запуске опирается на поведение агента в собственном процессе.
#иинапальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
modelist.club
Агент сдал экзамен. К работе он не готов
Агент отлично проходит тесты, но в реальном процессе сбоит непредсказуемо? Разбираем, почему высокий балл на бенчмарке и растущий ROI (49% по данным Snowflake/Omdia 2026) не гарантируют надёжность в продакшене. Четыре признака готовности агента и как пров
🔥3👍2