Технический директор BPA Tech Вадим Медяник рассказал от чего зависит качество корпоративных ИИ-систем и какую роль во внедрении ИИ в бизнес играют модели, данные и архитектура решений.
Сооснователь и технический директор BPA Tech Вадим Медяник выступил экспертом проекта Вебпрактик AI «Один вопрос про корпоративный ИИ». В новом выпуске эксперты обсуждают, что в первую очередь определяет эффективность корпоративных ИИ-систем: используемая модель искусственного интеллекта, качество данных или сам бизнес-процесс.
В своем комментарии Вадим Медяник рассказал, почему при разработке и внедрении ИИ в бизнес эти составляющие нельзя рассматривать отдельно друг от друга. Особенно это важно для систем, которые работают с корпоративными документами, базами знаний и внутренней аналитикой: качество результата здесь зависит не только от возможностей самой AI-модели, но и от того, какие данные ей доступны и как организована работа с ними.
В проектах с корпоративными языковыми моделями нельзя выделить один главный компонент. Качество системы определяется всей связкой: базовой моделью, корпоративными данными, архитектурой доступа к ним и логикой выполнения задачи.
Сама языковая модель отвечает за понимание запроса, рассуждение и формирование ответа. Но без корректно подготовленного корпоративного контекста она либо дает слишком общие результаты, либо начинает додумывать отсутствующую информацию.
Для задач, связанных с аналитикой, также важно формально описать показатели: что означает каждая метрика, из какого источника она берется и по каким правилам рассчитывается.
«Поэтому критичны качество и полнота базы знаний, структура документов, метаданные, права доступа, актуальность данных и механизмы RAG»
Вадим Медяник
Сооснователь и технический директор BPA Tech
Процесс определяет надежность всей системы: какие инструменты может вызывать ИИ-агент, какие действия требуют подтверждения, как проверяются ответы и как собирается обратная связь. Поэтому корпоративный ИИ — это не просто подключенная LLM, а управляемая программная система с ограниченным контуром данных, инструментами, правилами доступа и измеримыми критериями качества.
Такой подход особенно важен при разработке ИИ для работы с документами, корпоративных помощников, аналитических систем и других решений, где ошибки в исходных данных или логике доступа напрямую влияют на качество итогового ответа. Поэтому при реализации ИИ-проекта разработка модели, подготовка данных и интеграция ИИ-решения с бизнес-процессами должны рассматриваться как элементы единой системы.
