Контроль качества и безопасности ИИ-помощника после запуска
Что это даёт бизнесу
Любой запущенный ИИ-помощник со временем начинает отвечать хуже: меняются вопросы клиентов, обновляются документы, на которые он опирается, а сам он об этом не сообщает. По данным Gartner, минимум 30% проектов с генеративным ИИ останавливают после первого запуска — из-за низкого качества данных, роста расходов и непонятной пользы, а не из-за самой идеи. Отдельное исследование Vectara показывает, что даже сильные модели могут выдумывать факты в части ответов. Наблюдение за уже работающим помощником — способ заметить проблему до того, как её заметят клиенты.
- Gartner прогнозирует, что минимум 30% проектов с генеративным ИИ останавливают после первого запуска — из-за качества данных, неясной пользы и растущих расходов.
- По данным Vectara, языковые модели могут выдумывать факты в 1–30% ответов даже тогда, когда отвечают по предоставленным документам.
- Наблюдение строится на реальных диалогах вашего помощника, а не на тестовых примерах — так видно именно то, с чем сталкиваются ваши клиенты.
Источники: Gartner, прогноз по проектам GenAI, Vectara, Hallucination Leaderboard.
Какую проблему решает
Помощника запустили, он год отвечает клиентам — и всё это время в компании обновляют цены, услуги, документы. Если вовремя не обновить то, на чём он отвечает, он начинает путать старое с новым, а узнают об этом обычно из жалобы клиента.
Без постоянного наблюдения проблему находят поздно: сначала должно накопиться достаточно недовольных ответов, чтобы кто-то заметил закономерность вручную.
Как это работает
Система не чинит помощника сама — она показывает, где именно он стал ошибаться. Что и как поправить, решает команда, которая отвечает за его работу.
Кому подходит
Компаниям, у которых ИИ-помощник для клиентов или сотрудников уже работает от нескольких месяцев и отвечает на десятки обращений в день — тогда деградация качества становится заметна на цифрах, а не на глаз.
Что нужно от вас
Доступ к диалогам вашего помощника (с уже настроенным обезличиванием персональных данных), договорённость о том, что считается «плохим» ответом именно в вашем случае, сотрудник, который получает сигналы и принимает решения по ним.
Границы решения
Решение не переписывает ответы помощника само и не гарантирует, что заметит абсолютно каждую ошибку, — оно ловит закономерности, а не единичный случай. Оно не заменяет тестирование перед запуском новой версии помощника, а дополняет его наблюдением за жизнью после запуска. Для чувствительных данных наблюдение можно поставить на сервер клиента вместе с самим помощником.
С чего начать
Начните с аудита: посмотрим на реальные диалоги вашего помощника и покажем, где уже сейчас видна просадка качества. Аудит — 150 000 ₽, 2 недели. Постоянное наблюдение — от 50 000 ₽/мес поверх запущенного помощника.
Сценарии применения ИИ — другие решения
Все решения направленияAI для автоматизации контекстной рекламы по марже
AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий
AI для продуктовых команд: перевод технических текстов
AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1
AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников
AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения
AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее
AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?
За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.