Почему ваше AI-решение не окупается. Фреймворк OpenAI, который все пропустили

OpenAI опубликовали фреймворк, на который мало кто обратил внимание ^[1]. Исследование OpenAI (да и не только их) показало: компании внедряют ИИ, но часть из них не получает ожидаемого эффекта. В этом фреймворке на мой взгляд обозначены принципы отделяющие посредственные решения от тех которые делают внедрение AI в бизнес эффективным.

https://openai.com/index/evals-drive-next-chapter-of-ai/ ^[2]

KPI и OKR остаются бизнес-целями. Evals — метрики, которые показывают, как AI помогает достигать целей. Либо evals становятся частью KPI, либо контролируют качество AI, который двигает показатели вверх.

Это нужно, если бизнесу важны:
– Понятный путь к окупаемости (ROI)
– Свести критические ошибки ^[3] к минимуму
– Предсказуемость результатов для клиентов
– AI, который выдерживает рост нагрузки без сбоев

Evals – конкурентное преимущество. Промпты скопируют, архитектуру evals – нет. Это скрытый слой, который недоступен ни поставщикам моделей, ни конкурентам.Evals гарантируют стабильность при обновлениях промптов, переходе на другие модели или архитектуру. Так AI-решение постоянно улучшается под задачи бизнеса не теряя в качестве.

Фреймворк OpenAI из 3 шагов:
1. Определение – превратите размытые цели в конкретные: “Конвертировать письма компаний с бюджетом 100K+ в демо, сохраняя стиль бренда”
2. Измерение – тестируйте на клиентских запросах и пограничных случаях
3. Улучшение – развивайте на основе результатов тестов, а не надейтесь на удачу

Для этого процесса создали BotMetrica.com ^[4] – слой надёжности, который делает AI готовым к промышленному использованию.

В ближайшие дни поделюсь тем, как BotMetrica формализует каждый шаг этого процесса с конкретными примерами.

“Don’t hope for ‘great.’ Specify it, measure it, and improve toward it” / “Не полагайтесь на удачу. Определите ‘отличное’, измерьте и улучшайте” – OpenAI

Пишите в личку – отвечу на вопросы и покажу сервис: @ovashchukov или на oleg@botmetrica.com ^[5]