Лідери думок

Особистість вашого ІІ так само важлива, як і його інтелект — і визначатиме успіх чи провал підприємства

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
A woman and a man standing on a high-rise balcony looking at a glowing data visualization that blends sharp blue geometric lines with soft amber waves, symbolizing the balance between AI benchmarks and personality.

Більшість компаній все ще вибирають моделі ІІ на основі бенчмарків. На практиці це рідко визначає, чи ці системи насправді працюють.

До цього часу більшість розмов про великі мовні моделі в корпоративних середовищах були домінованими бенчмарками. Команди схиляються до вимірної продуктивності, наприклад, яка модель є найбільш інтелектуальною, найсильнішою у програмуванні, найбільш точною у підсумках або математичних розрахунках.

Але коли команди починають виходити за рамки фази експериментів і переходять до фактичної реалізації у великих масштабах, інші важливі фактори, яких майже не помічають більшість керівників, швидко доведуть, що вони є такими ж важливими для успіху бізнесу.

Придатність ІІ до роботи

Сирі інтелект і аналітичні можливості, безумовно, важливі, але найбільш недооцінена змінна в корпоративному розгортанні ІІ — особистість. Особистість у контексті великих мовних моделей відноситься до постійного голосу, тону та поведінки, яку модель передає під час взаємодій. Це те, що робить ІІ сприйматися як цілісний і надійний.

Під час реалізації ІІ бізнес повинен підходити до цього так само, як і до прийому людини на роботу: оцінювати не лише те, наскільки добре модель може виконувати завдання, але й її ставлення до роботи, як вона спілкується та як вона вписується у загальний робочий процес.

Спроможність моделі підтримувати послідовність, відповідати відповідально та обробляти нюанси в різних контекстах може мати значний вплив на результати бізнесу. Технічно геніальний ІІ, який реагує повільно, змінює тон або погано обробляє нюанси взаємодій, може бути невірно застосованим у бізнесі, що викликає розчарування у користувачів, знижує залученість та знижує ефективність ІІ та успіх бізнесу.

Це особливо важливо в галузях, таких як підтримка клієнтів, політична діяльність або внутрішня комунікація, оскільки тонкі зміни тону або фразування між відповідями можуть викликати плутанину, підірвати довіру та знижувати загальну залученість. Як і люди, немає єдиної мрії-моделі, яка перевершує конкурентів у кожній категорії. Деякі моделі краще виконують аналітичні завдання, такі як програмування або математика, тоді як інші виконують набагато краще завдання конверсаційного письма та підсумків зустрічей.

Але для команд, які будують системи на основі цих систем, ці характеристики не є фіксованими.

Рухома ціль

Ландшафт ІІ розвивається швидше, ніж більшість організацій можуть за ним跟ати. Нові версії випускаються часто, а характеристики продуктивності можуть змінюватися з однієї оновлення до іншого. Серія моделей Gemini компанії Google є недавнім прикладом.

Gemini 2.0 Pro була випущена у лютому 2025 року і була негайно продемонстрована як флагманська модель для розробників і підприємств, які використовують її для програмування та складних запитів по всьому світу.

Вона мала найбільше вікно контексту, яке коли-небудь пропонувала Google, — два мільйони токенів, що дало їй можливість повністю аналізувати та розуміти великі об’єми інформації одночасно, а також одночасно використовувати інструменти, такі як Google Search, і навіть писати код.

Для команд, які будують системи, які потребують обробки великих обсягів даних швидко та точно, це виглядало як очевидний вибір. Але вже через кілька тижнів Google випустила Gemini 2.5 Pro, яка негайно перевершала попередню модель завдяки покращенням у програмуванні, математиці та науці.

За одну ніч модель, яка лише нещодавно була найкращим варіантом на ринку, вже була замінена менше ніж за два місяці після запуску. Але ранні приймачі негайно помітили, що зміни не були лише інкрементальними або аналітичними — особистість Gemini була повністю змінена за одну ніч. Багатьом розробникам довелося сказати, що ІІ поводилося так, ніби його “лоботомізували” після оновлення.

Вони скаржилися, що ІІ здавалося “глухішим” — постійно генерувало повільніші відповіді, менш цілісні виходи та демонструвало несумісності у тому, як воно обробляло запити, з якими раніше не мало проблем, а завдання, які раніше здавалися плавними, раптом стали жорсткими.

І це саме той момент, коли стратегія компанії щодо розгортання ІІ починає фундаментально змінюватися.

Поза бенчмарками

На папері Gemini 2.5 Pro мала бути явним переможцем завдяки своїм величезним покращенням у можливостях та безпеці.

Але на практиці ці зміни повністю змінили те, наскільки надійною була модель, як вона поводилася, реагувала на запити та, в свою чергу, повертали команди, які тільки що витратили великі кошти та витратили безліч годин на побудову цих систем, до початку, якщо нові можливості моделі не відповідали їхньому існуючому робочому процесу.

Дажи малі зміни поведінки можуть порушити системи, побудовані на основі послідовності та передбачуваності. Це створює реальний оперативний ризик, якщо бізнес тісно пов’язаний з однією моделлю, оскільки будь-яке оновлення може негайно введення нестабільності у команди, які залежать від цих систем.

Щоб протидіяти цьому, багато прогресивних компаній почали реалізовувати багатомодельну стратегію, коли вони направляють різні завдання до моделей, які найкраще підходять для них, а не покладаються на одну модель для виконання всього.

Цей підхід не лише покращує продуктивність, адаптовану до кожного завдання, але також знижує ризик, пов’язаний з реалізацією ІІ, оскільки якщо одна модель погіршиться після оновлення, вона не приведе всю систему, яка залежить від неї, до краху, оскільки є запасні варіанти.

Просто кажучи, особистість ІІ та його надійність є такими ж важливими, як і його сирі інтелект, коли мова йде про застосування моделі в робочому середовищі для виконання різних завдань. Ця зміна мислення представляє фундаментальну зміну того, як компанії більше не просто купують “розумніший інструмент”, а будують і керують цілою цифровою інфраструктурною системою.

Щоб компанії не лише виживали, а й процвіталі в сучасному бізнес-ландшафті, команди повинні створити канали, які можуть підключати та відключати різні моделі залежно від завдання, і постійно контролювати, як оновлення впливають на продуктивність та якість взаємодії.

У кінцевому підсумку самі моделі продовжуватимуть еволюціонувати з темпом, який важко наздогнати. Але компанії, які планують зміни, будують резервність та ставляться до ІІ як до інструменту та партнера, будуть тими, хто перетворить ці швидкі зміни на конкурентну перевагу.

Андрій Міссі є співзасновником Convos, раніше PubSent, двосторонньої платформи текстових повідомлень, що працює за допомогою штучного інтелекту, яка допомагає політичним стратегам, кампаніям, неприбутковим організаціям та групам захисту інтересів проводити персоналізовані, засновані на фактах розмови з виборцями в національному масштабі, де він очолює продукти та інженерію. До Convos Андрій працював інженером-програмістом у декількох компаніях, включаючи стартап, що базується у Сіетлі та фінансується rizikовими інвестиціями штучного інтелекту, який обслуговує національні харчові та роздрібні бренди, такі як Starbucks, Crumbl та Mod Pizza. Крім того, Андрій вільно володіє мовами програмування Javascript, Python та Typescript.