10.11.2026 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментЧтобы оценить AI-фичу перед запуском, не нужен отдельный отдел data science. Нужен продакт, который прочитает сотню ответов модели и до релиза запишет, что считается провалом. Ниже приведен протокол из четырёх шагов, который команда может пройти с таблицей и доступом к модели. Большинство AI-фич выходят в прод после проверки на глаз. Продакт гоняет в плейграунде десяток запросов, ответы выглядят прилично, команда ставит дату релиза. Через неделю приходит первая волна жалоб, и выясняется, что модель уверенно обещает клиентам то, чего компания не делает. Мой тезис: оценка качества AI-фичи — работа продакта, а не ML-инженера. Что считать хорошим ответом, решает продукт. Это вопрос политики компенсаций, тона бренда, юридических рисков и того, какую ошибку пользователь простит. ML-команда может построить пайплайн, но не может за вас решить, что модели запрещено говорить. Аман Хан, директор по продукту в Arize AI, в гостевом тексте для рассылки Ленни Рачицкого в апреле 2025 года написал, что умение писать evals быстро становится базовым навыком для всех, кто строит AI-продукты. Я бы сказал жёстче: если у вас нет своих evals, у фичи нет критериев приёмки. Ниже фреймворк, которым можно пользоваться без ML-команды, платных платформ и кода. Я называю его «Четыре шлюза»: четыре уровня проверки, у каждого свой артефакт и правило «идём дальше или стоп». Пример сквозной и условный: AI-помощник оператора поддержки в сервисе доставки еды. Клиент пишет «курьер опоздал на 40 минут, суп ...
читать далее.
