Не каждая «умная» функция требует AI. Выбор технологии лучше начинать не с вопроса «куда поставить модель?», а с вопроса: какую ошибку может позволить себе бизнес?

• Детерминированные правила — права, суммы, лимиты, статусы и обязательные проверки, где результат должен быть точным и повторяемым.

• Поиск, оптимизация и статистика — ранжирование, прогнозирование и поиск отклонений по измеримой метрике.

• AI — неструктурированные документы, классификация обращений, резюме, предложения mapping и черновики, где допустимы несколько хороших результатов.

• Человек — платежи, удаление данных, публикация в production и юридические решения, где действие необратимо или требует персональной ответственности.

Если ответ можно доказать формулой или контрактом, нужен расчёт и validator. Если вероятностную ошибку можно измерить — можно рассматривать statistics/ML. Если главная сложность в языке, изображении или неоднозначном контексте — AI становится кандидатом.

AI особенно полезен там, где неопределённость уже существует. И особенно опасен там, где эта неопределённость спрятана под авторитетным интерфейсом.

Умная функция — не та, внутри которой обязательно есть модель. А та, у которой выбран правильный способ ошибаться.