Ошибки генеративного ИИ могут обойтись в десятки миллионов рублей
Стоит ли бизнесу обучать собственные модели ИИ или можно пользоваться универсальными моделямиИспользование универсальных языковых моделей искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе может не только ускорять автоматизацию, но и приводить к прямым финансовым потерям в десятки миллионов рублей ежегодно. По оценке руководителя отдела стратегической аналитики Usergate Юлии Косовой, только из-за ошибочной калибровки и неверной интерпретации данных компании теряют 50–80 млн руб. в год. Точность универсальных моделей (LLM), по ее словам, в прикладных задачах оказывается на 2–4 п. п. ниже, чем у предметно-специфических (DSLM), а вероятность деградации ответа достигает 30%.
Косова отмечает: даже при небольшом снижении точности итоговая погрешность накапливается и становится статистически значимой, особенно в процессах, связанных с финансовыми, юридическими или операционными решениями.