Метод ИИ-сэндвича или безопасное внедрение ИИ в сложные бизнес-процессы

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.