Представим: инженер расследует технологическое отклонение.

AI предлагает версию причины: «На рост примеси повлияла температура. Уверенность - 87%».

Но что означают эти 87% для человека, которому нужно принять решение? Какие данные подтверждают версию? Что ей противоречит? Какие альтернативы рассматривались?

Без этих ответов конкретную цифру легко принять за доказательство.

В сложных B2B-продуктах инженеру важно видеть всю цепочку: наблюдение → доказательства → альтернативы → решение.

Я бы сравнила два сценария: вывод AI с оценкой уверенности и тот же вывод с доказательствами и альтернативными гипотезами. А затем проверила, может ли пользователь объяснить своё решение и заметить противоречие в данных.

Хороший AI-интерфейс не просит поверить ответ. Он помогает его проверить.

А что сильнее повышает ваше доверие к AI: процент уверенности или возможность увидеть, на чём основан вывод?