Нельзя так просто взять и внедрить LLM в прод: как управлять ИИ-системами в компании Недавно мне показали демо, в котором ИИ-агент звонит клиенту и ведет с ним диалог, затем договаривается о цене, просит скидку у менеджера в Slack, и после согласования закрывает сделку с клиентом, который все это время висит на линии — выглядит впечатляюще. Кажется, что осталось только подключить агента к своей CRM и дело в шляпе. Но дьявол в деталях. В одном кейсе агент закрыл сделку, а в другом — пообещал клиенту скидку 90%, потому что тот применил промпт-инъекцию в разговоре. Где-то агент потерял контекст и отвечал неправильно. И тут становится заметна разница между демкой и продом. LLM по своей природе недетерминирована. Она не «знает» в человеческом смысле, а просто предсказывает следующий токен. Поэтому если контекст кривой, то результат будет такой же. А нестандартные кейсы нельзя просто так запромтить. Но как же сделать LLM-систему управляемой? В новой статье разбираю: • где LLM вообще нужна, а где нужна простая автоматизация; • как сделать LLM безопасной; • как устроены DataOps, MLOps и AIOps для LLM в проде; • как построить систему контроля качества и наблюдаемость; • почему нужно считать экономику по завершенным задачам; • и какие метрики реально важны бизнесу. Если вы внедряете ИИ в бизнес или строите LLM-продукты — будет полезно ознакомиться. 👉 Полная статья #технологии