На днях на кружке Булата из @dmcrus обсуждали AI maturity и то, как выглядит продакшен-решение на ИИ, когда у тебя миллионы пользователей, ты корпорация и еще и банк. Сначала разговор шёл про тулы для внутренней кухни: базы знаний, разбор резюме, автоматизация медиапланирования, генерация лендингов и вот это всё. В зале — воодушевление, блеск в глазах, «сейчас всё автоматизируем». А потом стало тише, когда я начал разбирать, что под капотом у нашей системы автоматизации и персонализации маркетинговых пушей. Потому что одним условным Gemini и парой промптов не отделаешься. Минимум две модели (GPT + CatBoost, если понимаете), дальше — проверки: нейро-юристы, корректоры, валидация ToV, плюс обязательная ручная модерация. Рисков слишком много. И это только вершина айсберга. Нужен нормальный UI, потому что промпты всё равно формулируют люди под конкретные задачи. Даже если ты получил инкремент к CTR и CR на первых итерациях AI-текстов против человеческих, дальше нужно строить систему измерения: как именно и за счёт чего модель даёт прирост, а не просто «вроде стало лучше». Кто был на Матемаркетинге 25 и пропустил доклад - могут вспомнить как это https://lms.matemarketing.ru/content/talk/780. И в очередной раз стало понятно, что ИИ будет тяжело во многих аспектах вытеснять кожаные мешки.