Я заметил одну закономерность. Когда начинаешь изучать AI, кажется, что главное — это выбрать правильную модель: GPT, Claude, Gemini, Qwen, DeepSeek... Но после нескольких реальных проектов понимаешь, что модель — это далеко не самое важное. За последние месяцы я собрал несколько AI-решений: агент для проверки совместимости лекарств, Telegram-ботов, автоматизации на n8n, серверные сценарии в Yandex Cloud и систему, которая анализирует вакансии, сравнивает их с резюме и помогает готовить отклики. Во всех этих проектах основная сложность была не в том, чтобы получить ответ от LLM. Намного важнее оказалось правильно описать процесс, разбить задачу на этапы, определить, где действительно нужен ИИ, а где достаточно обычной логики, API или базы данных. Хорошая AI-интеграция — это не «добавить ChatGPT». Это спроектировать систему, в которой искусственный интеллект решает только те задачи, где он действительно дает преимущество. Именно поэтому сейчас мне интереснее не отдельные модели, а построение надежных AI-процессов, которые экономят время, деньги и уменьшают количество ручной работы. Любопытно, у кого был похожий опыт? В какой момент вы поняли, что главная ценность — это не сама модель, а архитектура решения?