Почему отсутствие ошибок у ИИ-продукта должно настораживать

Главный риск ИИ-стартапов, о котором мало кто задумывается

Недавно VentureBeat поделился кейсом одного из банков из списка Fortune 100. В банке автоматизировали часть процессов при помощи ИИ, и все было хорошо, пока спустя полгода аудиторы не выяснили, что 18% критичных заявок по кредитам были неправильно маршрутизированы. Эксперты сошлись во мнении, что дело было не в неправильных ответах модели, а в отсутствии единого trace ID. Это простой технический идентификатор, который связывает входящий запрос, его контекст, какие правила или промпты сработали и что в итоге получил бизнес. Без такого сквозного следа невозможно понять, где произошел сбой в системе.

Авторы предлагают смотреть на ИИ как на сервис, а не как на самодостаточную магическую черную коробку. Сначала формулировать бизнес-цель, потом выстраивать под нее телеметрию: логировать каждый промпт и документы, фиксировать автоматически сработавшие политики, собирать обратную связь и метрики по фактичности, безопасности и полезности, где:

- фактичность означает, что ответы опираются на проверяемую информацию;

- безопасность - что модель не генерирует запрещенный или рискованный контент;

- полезность - что ответ действительно решает задачу пользователя.

Для критичных сценариев авторы предлагают вводить SLO - целевые показатели надежности сервиса. Например, доля проверенных фактов не ниже 95%, доля безопасных ответов выше 99,9%, доля ответов, принятых с первого раза, не ниже 80%. По сути, это перенос SRE-дисциплины из классической инженерии в мир LLM. SRE - это подход к управлению надежностью сервисов, где каждая ошибка или выход за границы SLO автоматически запускает заранее определенное действие: переход на более консервативный промпт, другую модель или подключение человека в контур.

И уж точно не стоит надеяться, что “пронесет”. Это управление рисками, где отсутствие сигналов от системы так же красноречиво, как и явные ошибки. Для ранних команд это полезный фильтр готовности своих ИИ-решений: если ИИ работает “молча” и не сообщает об отклонениях от заданного сценария, он почти гарантированно будет забракован клиентами. Может не сразу, но итог будет грустный.

Поэтому смотрите на ИИ именно как на сервис с trace ID и SLO. Тогда он не будет источником неприятных сюрпризов, а станет частью нормальной инфраструктуры вашего продукта.