Команда несколько месяцев работает над AI-функцией: чат-бот, умный поиск, автоматическая генерация контента. Демо выглядит убедительно. Стейкхолдеры довольны. А потом что-то идёт не так — модуль либо вылетает из плана разработки, либо выходит и тихо умирает, потому что работает хуже, чем ожидалось. Это происходит настолько часто, что у паттерна есть свои причины. И почти все они закладываются в начале.
Ошибка первая: демо — не продукт
Самая распространенная ловушка. Подключить языковую модель через готовый промпт, ведь это несколько строчек кода. Демо работает за день. Именно поэтому у менеджеров и инвесторов возникает ощущение, что «AI — это просто». Дальше начинается настоящая работа: обработка ошибок, ограничения на частоту запросов, управление контекстом, кэширование, мониторинг качества ответов, резервная логика на случай деградации модели. Все это — полноценный бэкенд, который от обычного отличается только тем, что один из его компонентов недетерминирован.
Команды, недооценивающие этот разрыв, получают демо в продакшене. Оно работает на хороших примерах и ломается на реальных пользователях.
Ошибка вторая: никто не владеет качеством
В классической разработке понятно, что значит «работает»: тест прошел, баг закрыт. В LLM-продуктах это размыто. Ответ может быть технически корректным, но бесполезным. Может быть полезным для одного типа запросов и вредным для другого.
Если в команде нет человека, который отвечает именно за качество генерации — метрики, оценка качества ответов, регрессии после обновлений модели, то это никто не делает. Продукт выходит, пользователи жалуются, команда не понимает, что именно сломалось и когда.
Ошибка третья: архитектура под копирку
LLM-продукты проектируются иначе, чем обычные сервисы. Управление контекстным окном, стратегии хранения истории, RAG-пайплайны, оркестрация агентов — все это требует понимания не только того, как работает бэкенд, но и того, как работает сама модель изнутри. Команды, которые этого не знают, принимают архитектурные решения интуитивно — и расплачиваются за это при масштабировании или при смене модели. Если хочется разобраться, где именно в типичном LLM-продукте прячутся будущие проблемы — вот подробный разбор архитектуры с разбивкой по слоям.
Ошибка четвертая: неправильный найм
Все вышеперечисленное в конечном счете упирается в людей. AI-модуль в продукте — это бэкенд-задача с нестандартным компонентом. Нужен разработчик, который понимает и то, и другое: умеет строить надежные сервисы и не теряется, когда один из них отвечает вероятностно.
Проблема в том, что такие специалисты в дефиците, а найм занимает время, которого у продуктовой команды нет. Именно поэтому компании, которые хотят быстро запустить AI-функцию без риска нанять не того человека в штат, часто смотрят в сторону аутстаффинга: можно взять разработчика с нужным профилем на конкретную задачу, не открывая позицию. Один из способов закрыть эту потребность — аутстаффинг бэкенд-разработчиков, когда специалист с нужным профилем подключается к проекту без открытия штатной позиции.
Кто отвечает
Честный ответ: ответственность распределена, но катализатором чаще всего выступает техлид или CTO, который не остановил команду на этапе планирования. Именно там принимаются решения о найме, об архитектуре и о том, насколько серьезно команда относится к разрыву между демо и продакшеном.
AI-функции умирают не потому что AI сложный. Они умирают потому что к ним относятся как к обычным задачам — и не закладывают ресурсы на то, что отличает их от всех остальных.
