Искусственный интеллект в корпоративных задачах быстро перестал быть экспериментом. Его ожидают в продуктах, в процессах, в аналитике, в дизайне, в поддержке, в разработке. И вот здесь появляется типовая ловушка: в демо все выглядит уверенно, а на реальных данных и в реальном контуре компании начинаются проблемы, которые никто заранее не посчитал.
Мы в Tess Technology видим повторяющуюся картину в самых разных отраслях. Компания хочет быстрый эффект, выбирает инструмент, запускает пилот, и только потом выясняется, что:
- модель ошибается именно в тех ситуациях, которые составляют большую часть реальной работы
- стоимость вычислений растет быстрее пользы
- данные нельзя выносить в облако, и служба ИБ не согласовывает подход
- лицензии и требования регуляторов очень сильно влияют на архитектуру решения.
Поэтому в проектах с AI мы начинаем с R&D. Это прикладное исследование, которое помогает принять решение до того, как в проект уйдут серьезные ресурсы и репутационные риски.
Что такое R&D в AI и чем он отличается от пилота
R&D в AI это не прототип ради красивой презентации. Это проверка реализуемости и качества на ваших ограничениях: данные, контуры, безопасность, инфраструктура, интеграции, требования к результату. И главное, это проверка не на идеальных примерах, а на том, что действительно будет жить в компании.
Если совсем просто, R&D отвечает на вопросы, которые обычно всплывают слишком поздно:
- что модель умеет делать стабильно, а где выдает случайный результат
- на каких типах входных данных качество падает
- сколько будет стоить эксплуатация в месяц, если масштабировать решение
- где есть риски безопасности и как их закрывать
- что можно внедрять быстро, а где нужно менять процесс и ожидания
Где бизнес получает эффект от R&D
Эффект от R&D часто воспринимают узко: нашли лучшую модель. На практике ценность шире и обычно лежит в управлении рисками и инвестициями.
Что дает R&D бизнесу:
- Прозрачные ожидания. Вы заранее знаете, какой процент задач будет закрываться автоматически, а где понадобится человек.
- Понимание стоимости владения. AI после внедрения это не только разработка. Это вычисления, поддержка, обновления, мониторинг, отдельная инфраструктура.
- Выбор сценария, а не технологии. Иногда правильный ответ не своя модель, а комбинация: правила плюс ML, или готовая платформа плюс слой проверок и контроля.
- Ускорение внедрения после решения. Когда R&D сделан правильно, команда разработки не начинает с нуля: есть тестовые наборы, метрики, список ограничений и понятная архитектура.
В итоге R&D помогает перейти от желания внедрить AI к управляемому плану: где он дает ценность, сколько стоит, какие риски и кто за них отвечает.
Риски внедрения без R&D: почему они обычно болезненнее ожидаемого
AI-проекты ломаются не из-за того, что нейросети плохие. Они ломаются из-за того, что ожидания не совпали с реальностью контуров, данных и процессов.
Ниже риски, которые мы видим чаще всего.
Риск 1. Качество модели на реальных кейсах оказывается хуже демо
Особенно это заметно в задачах генерации и контроля качества. В демо все красиво, потому что примеры подобраны. В реальной жизни начинается:
- неоднозначный ввод
- разные источники данных
- ручные правки
- случаи, которые происходят редко, но критичны
Такие ситуации редко учитывают заранее. R&D как раз нужен, чтобы собрать репрезентативный набор кейсов и проверить, где именно система ломается.
Риск 2. AI начинает генерировать правдоподобные, но неверные ответы
Это особенно опасно, когда результат выглядит убедительно: модель комментирует макет, дает рекомендации, исправляет тексты, предлагает структуру. Пользователь доверяет, а ошибка уезжает в продукт. В дизайне это приводит к нарушению правил, в аналитике к неверным выводам, в документах к юридически опасным формулировкам.
R&D помогает заранее понять, какие классы задач можно доверять автоматике, а где нужна обязательная проверка человеком.
Риск 3. Инфраструктура и GPU превращаются в отдельный проект
Если решение требует серьезных вычислений, вопрос быстро уходит в инфраструктуру:
- хватит ли текущих мощностей
- какие требования к памяти и хранению
- что будет с задержкой и временем отклика
- сколько стоит один запуск и как это умножается на пользователей
Если этого не посчитать, пилот может стать дорогим проектом, а масштабирование окажется экономически бессмысленным.
Риск 4. Безопасность и контуры срывают внедрение в последний момент
У многих компаний данные и артефакты нельзя выносить в публичное облако. Для AI это критично, потому что часть инструментов по умолчанию облачные или требуют внешних API. А еще есть требования по логированию, доступам, хранению данных, классификации информации.
Без R&D часто получается сценарий: продукт сделали, а согласование с ИБ не проходит. Приходится перепроектировать архитектуру, менять подход, повторять тесты, а иногда просто закрывать проект.
Риск 5. Лицензии и требования регуляторов всплывают после старта
В российских реалиях важно помнить: деятельность по технической защите конфиденциальной информации в ряде случаев лицензируется ФСТЭК, и некоторые заказчики прямо требуют, чтобы работы выполнялись лицензиатом или с его привлечением. Это влияет не только на документы, но и на архитектуру внедрения, особенно если речь про аттестованные контуры, чувствительные данные или внедрение в критичные системы.
Смысл здесь простой: даже отличный AI может быть неприменим, если способ внедрения не проходит по требованиям. R&D помогает заранее выстроить варианты и не упереться в стену на финале.
Почему on-prem и облако — это не спор технологий, а спор требований
В реальных проектах выбор размещения почти всегда определяется требованиями заказчика:
- можно ли передавать данные во внешние сервисы
- есть ли закрытый контур
- какие требования к журналированию и контролю доступа
- что разрешено по классу информации
- какие требования к поставщикам и лицензиям
Технология здесь вторична. Важно другое: сможет ли выбранное решение жить в нужных условиях.
Поэтому мы, реализуя R&D проект, обычно рассматриваем несколько вариантов размещения:
- полностью внутри периметра компании
- гибрид, где наружу уходят только обезличенные или синтетические данные
- облако, если это допустимо по политике и рискам
И проверяем не только качество модели, но и стоимость владения, и сложность эксплуатации. Ведь пилот чаще проверяет впечатление. R&D проверяет управляемость.
Когда R&D нужен почти всегда
Есть признаки, при которых пропуск R&D почти неизбежно приводит к лишним затратам и пересборке решения. Мы обычно настаиваем на R&D, если совпадает хотя бы 2-3 пункта:
- AI влияет на деньги и управленческие решения: расчеты, лимиты, тарифы, бюджетирование, риск-оценка;
- высокая цена ошибки: простой, штрафы, репутация, ухудшение клиентского опыта;
- чувствительные данные и строгие требования ИБ: закрытый контур, ограничения на вынос данных, требования к журналированию и доступам;
- генеративные или рекомендательные сценарии, где результат выглядит убедительно, но может быть неверным: отчеты, выводы, рекомендации, тексты, пояснения;
- сложная эксплуатация и требование управляемости: версии моделей, контроль изменений, мониторинг качества, воспроизводимость результатов;
- неочевидная стоимость инфраструктуры и вычислений: GPU, тяжелые модели, мультимодальные сценарии, рост цены запроса при масштабировании.
R&D обычно обязателен (включая расчеты) — типовые классы задач, где без предварительной проверки – качество, риски и экономика почти всегда расходятся с ожиданиями.
1. Расчеты, риск-модели и финансовая аналитика
Скоринг, лимиты, прогноз потерь, антифрод, комплаенс-алерты, автоматизация выводов по финансовым данным.
Что важно проверить: качество на исторических данных, устойчивость на «трудных» периодах, дрейф данных, воспроизводимость результатов, требования аудита.
2. Прогнозирование, планирование и оптимизация
Прогноз спроса, план производства, логистика, запасы, предиктивное обслуживание, прогноз нагрузки.
Что важно проверить: качество по сегментам и периодам, поведение на редких сценариях, устойчивость к разрывам данных.
3. LLM для аналитики и корпоративных знаний
Text-to-SQL, ответы по регламентам, поиск и суммаризация внутренних документов, генерация пояснений к KPI и отчетам.
Что важно проверить: точность на контрольных вопросах, ссылки на источники, разграничение прав доступа, защита от утечек через контекст и подсказки.
4. Агентные сценарии и автоматизация действий
Системы, которые не только отвечают, но и выполняют шаги в сервисах: создают задачи, меняют статусы, запускают процессы.
Что важно проверить: контроль действий и полномочий, надежность интеграций, журналирование, безопасные ограничения, поведение в нестандартных ситуациях.
5. Компьютерное зрение и мультимодальные системы
Документы, контроль качества, инспекции, анализ изображений и видео, проверка визуальных материалов.
Что важно проверить: качество на реальных условиях, устойчивость к шуму и изменению среды, требования к инфраструктуре, безопасность обработки данных.
6. Генерация документов и контента
Черновики договоров, инструкций, регламентов, коммерческих предложений, коммуникаций.
Что важно проверить: соответствие шаблонам и правилам, фактическая точность, риск юридически неверных формулировок, обязательные зоны ручной проверки.
7. Рекомендательные системы и персонализация
Витрины, next-best-action, сегментация, предложения пользователям и сотрудникам.
Что важно проверить: измеримость эффекта, баланс бизнес-метрик, риски перекоса рекомендаций, зависимость результата от качества данных.
8. Генерация интерфейсов, ревью макетов и работа с Figma
Генерация экранов по описанию, проверка макетов по правилам дизайн-системы, извлечение структуры: компоненты, токены, сетки.
Что важно проверить: структурная корректность результата, соблюдение токенов и компонентов, стабильность на сложных макетах, встроенность в рабочий процесс.
Что стоит проверить до внедрения, чтобы не переделывать все в конце
Если собрать в короткий список, то перед тем, как идти в разработку AI-решения, полезно зафиксировать:
- Какие входные данные используются и можно ли их выносить за периметр
- Нужны ли on-prem мощности и есть ли они
- Какие требования ИБ критичны: доступы, журналы, хранение, изоляция
- Как будет измеряться качество: не в ощущениях, а в метриках и кейсах
- Какие ошибки допустимы, а какие нет
- Какой сценарий внедрения выбран: свое, гибрид, готовое решение.
Этот список кажется очевидным, но именно он чаще всего отсутствует в проектах, которые потом приходится спасать.
AI-решения дают бизнесу сильный эффект, когда у них есть три вещи: понятная ценность, управляемое качество и реализуемая архитектура. R&D как раз и нужен, чтобы это проверить до того, как появятся большие бюджеты, зависимость от конкретного вендора и сложные согласования.