20.01.2026  Экспертиза, Искусственный интеллект

Как только вы перестанете требовать от моделей искусственного интеллекта понимания всего на свете, они начнут гораздо лучше понимать то, что действительно важно, пишет на портале The New Stack Шон Фалконер, предприниматель-резидент (EIR) в области ИИ в компании Confluent. Корпоративный ИИ унаследовал потребительский подход к ИИ, но он не подходит для большинства задач в сфере B2B. В потребительском мире привлекательность генеративного ИИ заключается в его роли всезнающего полимата. Один интерфейс может написать стихотворение, отладить код, спланировать отпуск и ответить на вопросы викторины, собранные из общедоступного Интернета. Это имеет смысл в открытом мире, где диапазон возможных вопросов неограничен, а успех субъективен. Когда ИИ должен обрабатывать все, что может спросить пользователь, масштабирование становится стратегией. Модели с триллионами параметров, работающие на максимально доступных вычислительных мощностях, — это не излишество, а просто необходимость. Различия между потребительским и бизнес-ИИ Большинство бизнес-процессов не существует в открытом мире. Они работают в закрытых системах с четко определенными входными данными, явными выходными данными и жесткими режимами отказа. Счет-фактура либо обрабатывается правильно, либо нет. Заявка в службу поддержки либо направляется правильно, либо нет. Это не проблемы, возникающие в ходе диалога; это операционные проблемы, где пространство допустимых действий известно заранее, а стоимость ошибки измерима ... читать далее.