Ко мне часто обращаются компании, которые хотят при помощи ИИ решить сразу все свои бизнес-задачи — и довольно быстро терпят крах.
Чаще всего неудачи происходят в задачах, где нужно считать, анализировать, оптимизировать: производство, логистика, планирование, ценообразование, расписания, загрузка мощностей.
❓Почему так происходит?
LLM (большие языковые модели) создавались как инструменты работы с текстом.
С текстом они справляются отлично.
С точными вычислениями — существенно хуже.
Отсюда появляется ключевая идея, которую я называю методом ИИ-сэндвича.
________________________________________
Что такое «ИИ-сэндвич»
Он строится по такой схеме:
❗️ИИ → модуль вычислений → ИИ
Где модуль вычислений (оптимизационный движок) выполняет роль надёжного «калькулятора», а ИИ — роль интерфейса и интерпретатора результатов расчёта.
________________________________________
1 слой сэндвича — ИИ (вход)
ИИ принимает запрос в свободной форме:
«Составь производственный план на месяц с учётом мощностей, смен, сроков и минимальных издержек».
Дальше ИИ:
— извлекает параметры
— структурирует их
— переводит в числовой и формальный вид
— мы перепроверяем цифры, которые он собрал, если всё нормально, то с чистой душой отправляем в модуль вычислений, если неверно, то просим ещё раз собрать.
________________________________________
2 слой — модуль вычислений (солвер)
Оптимизационный движок:
— считает
— перебирает варианты
— находит оптимальное решение по заданным ограничениям
Здесь нет «галлюцинаций».
Есть точные вычисления, на которые мы можем положиться.
________________________________________
3 слой — ИИ (выход)
ИИ берёт сухие цифры и превращает их в:
— понятные выводы
— сценарии
— рекомендации для бизнеса
«Лучший вариант — перераспределить загрузку между линиями А и В, сократить ночную смену и перенести выпуск продукта Х на вторую неделю месяца. Экономия — 12%.»
________________________________________
Таким образом
ИИ-сэндвич:
✔️ сохраняет надёжность расчётов
✔️ позволяет быстро перепроверять работу ИИ
✔️ позволяет бизнесу получать решения, а не цифры.
Это и есть безопасное внедрение ИИ в сложные процессы: когда мы не принуждаем ИИ быть математиком, а делаем его умным интерфейсом между человеком и точными моделями.
Чаще всего неудачи происходят в задачах, где нужно считать, анализировать, оптимизировать: производство, логистика, планирование, ценообразование, расписания, загрузка мощностей.
❓Почему так происходит?
LLM (большие языковые модели) создавались как инструменты работы с текстом.
С текстом они справляются отлично.
С точными вычислениями — существенно хуже.
Отсюда появляется ключевая идея, которую я называю методом ИИ-сэндвича.
________________________________________
Что такое «ИИ-сэндвич»
Он строится по такой схеме:
❗️ИИ → модуль вычислений → ИИ
Где модуль вычислений (оптимизационный движок) выполняет роль надёжного «калькулятора», а ИИ — роль интерфейса и интерпретатора результатов расчёта.
________________________________________
1 слой сэндвича — ИИ (вход)
ИИ принимает запрос в свободной форме:
«Составь производственный план на месяц с учётом мощностей, смен, сроков и минимальных издержек».
Дальше ИИ:
— извлекает параметры
— структурирует их
— переводит в числовой и формальный вид
— мы перепроверяем цифры, которые он собрал, если всё нормально, то с чистой душой отправляем в модуль вычислений, если неверно, то просим ещё раз собрать.
________________________________________
2 слой — модуль вычислений (солвер)
Оптимизационный движок:
— считает
— перебирает варианты
— находит оптимальное решение по заданным ограничениям
Здесь нет «галлюцинаций».
Есть точные вычисления, на которые мы можем положиться.
________________________________________
3 слой — ИИ (выход)
ИИ берёт сухие цифры и превращает их в:
— понятные выводы
— сценарии
— рекомендации для бизнеса
«Лучший вариант — перераспределить загрузку между линиями А и В, сократить ночную смену и перенести выпуск продукта Х на вторую неделю месяца. Экономия — 12%.»
________________________________________
Таким образом
ИИ-сэндвич:
✔️ сохраняет надёжность расчётов
✔️ позволяет быстро перепроверять работу ИИ
✔️ позволяет бизнесу получать решения, а не цифры.
Это и есть безопасное внедрение ИИ в сложные процессы: когда мы не принуждаем ИИ быть математиком, а делаем его умным интерфейсом между человеком и точными моделями.