На демонстрации AI‑функция почти всегда выглядит убедительно. Данные подобраны. Сценарий известен заранее. Разработчик понимает, какой результат ожидается. Даже неудачный ответ можно объяснить особенностями модели. В реальной работе всё иначе. Пользователь загружает документ в неожиданном формате. В таблице отсутствует нужный столбец. Данные противоречат друг другу. Запрос сформулирован неполно, а правильного ответа вообще может не существовать. Поэтому перед запуском AI‑продукта я проверяю не только качество ответов модели, но и весь контур: — какие входные данные допустимы; — как система определяет недостаток информации; — где результат можно проверить автоматически; — когда запрос нужно передать человеку; — можно ли воспроизвести ошибку; — что произойдёт при повторном выполнении операции. Хороший AI‑прототип показывает, что идея технически возможна. Готовый продукт должен ещё доказать, что он предсказуемо работает за пределами подготовленного сценария. Именно на переходе от красивого демо к реальным данным обычно начинается основная разработка. А на каком этапе ваши AI‑проекты чаще всего сталкиваются с реальностью: данные, интеграции или поведение пользователей?