Андрей Никулин — ИИ-практик: что делает ИИ надёжным

Андрей Никулин — ИИ-практик, со-основатель и CPO RuTronix.ai, ex-Perplexity. Более 20 лет он работает с цифровыми продуктами и инженерными системами, где сбои и ошибки имеют реальную цену. Поэтому в его подходе к искусственному интеллекту ключевой вопрос звучит не «на что способна модель», а «можно ли ей доверить реальные задачи без потери контроля».

Искусственный интеллект всё чаще появляется в продуктах и бизнес-процессах, но отношение к нему остаётся настороженным. Даже компании, которые уже используют ИИ в работе, нередко воспринимают его как эксперимент — полезный, перспективный, но не до конца надёжный. Причина этого отношения довольно простая: поведение ИИ сложно предсказать, а его решения не всегда понятно, как проверить и объяснить.

Откуда берётся недоверие к ИИ

Во многих проектах ИИ появляется как дополнительный слой поверх уже существующего продукта. Система демонстрирует хорошие результаты в типовых сценариях, корректно отвечает на запросы и создаёт ощущение готового решения. На этом этапе часто кажется, что основная работа уже сделана.

Проблемы начинаются позже — когда ИИI сталкивается с реальными условиями.

Он начинает работать:

• с неполными или противоречивыми данными,
• при росте числа пользователей,
• в ситуациях, которые не были предусмотрены на этапе проектирования.

В такие моменты становится очевидно, что без архитектуры и механизмов контроля ИИ превращается в чёрный ящик. Он может быть полезным, но его поведение трудно предсказать, а ошибки начинают дорого обходиться бизнесу.

Инженерный подход к надёжности

Инженерный опыт Андрея Никулина сформировался в среде, где системы должны работать стабильно годами, а не впечатлять только на старте. Этот подход он переносит и на ИИ.

Надёжный ИИ — это не тот, который чаще выдаёт «правильные» ответы, а тот, чьё поведение:

• ограничено понятными правилами,
• встроено в общую архитектуру продукта,
• поддаётся анализу и контролю.

Если систему невозможно остановить, проверить её действия или откатить результат, она не готова к использованию в реальных процессах — независимо от того, насколько качественную модель она использует.

ИИ-агенты и границы автономности

По мере развития технологий ИИ всё чаще переходит от роли ассистента к роли агента — системы, которая может самостоятельно принимать решения и выполнять действия. Это повышает ценность ИИ, но одновременно усиливает риски.

Автономность без чётких границ почти всегда приводит к потере контроля. Поэтому при работе с агентными системами принципиально важно заранее определить:

• какие действия агент имеет право выполнять самостоятельно,
• в каких точках требуется подтверждение со стороны человека,
• как фиксируются и анализируются результаты его работы.

В этом контексте надёжность достигается не за счёт ограничения возможностей ИИ, а за счёт правильного распределения ответственности между системой и человеком.

Что делает ИИ надёжным на практике

В реальных продуктах надёжность ИИ складывается из нескольких взаимосвязанных элементов.

Во-первых, управляемость. ИИ должен быть частью системы, а не изолированным сервисом. Это позволяет контролировать его влияние на бизнес-логику и пользовательский опыт.

Во-вторых, прозрачность. Даже если внутренние механизмы модели сложны, на уровне системы должно быть понятно, какие шаги привели к конкретному результату.

В-третьих, работа с ошибками. Надёжный ИИ предполагает, что ошибки неизбежны, но они выявляются и корректируются до того, как становятся системной проблемой.

ИИ как инфраструктура, а не эксперимент

Одна из ключевых идей подхода Андрея Никулина заключается в том, что ИИ следует рассматривать как инфраструктурный компонент. Так же, как базы данных или платёжные системы, он требует проектирования, мониторинга и регулярной проверки.

Когда ИИ становится частью инфраструктуры, вопрос доверия перестаёт быть эмоциональным. Он превращается в инженерную задачу, которую можно последовательно и осознанно решать.

Надёжность как критерий зрелости

Сегодня ценность ИИ всё чаще определяется не количеством функций, а тем, насколько предсказуемо и безопасно он работает в реальных условиях. Надёжность становится ключевым признаком зрелости ИИ-систем.

Подход, который продвигает Андрей Никулин, исходит из простой логики: ИИ можно доверять тогда, когда он спроектирован как управляемая система, а не как эксперимент. Именно это позволяет использовать искусственный интеллект как устойчивый инструмент, а не как источник неопределённости.