Современные системы искусственного интеллекта, особенно те, что используются в качестве агентов для выполнения задач, часто оцениваются по принципу «удалось ли агенту выполнить поставленную задачу». Однако такой подход не всегда отражает истинную ценность, которую ИИ приносит бизнесу. Эксперты в области ИИ призывают к смене парадигмы: вместо того чтобы спрашивать, справился ли отдельный агент, необходимо задаваться вопросом, улучшились ли общие показатели компании благодаря его работе.
Этот переход требует разработки новых метрик и подходов к оценке. Вместо фокусировки на промежуточных результатах работы ИИ-агента, таких как точность ответа или скорость выполнения команды, следует анализировать, как эти действия повлияли на ключевые бизнес-показатели. Например, если ИИ-агент занимается поддержкой клиентов, его успех должен измеряться не только скоростью ответа на запрос, но и снижением количества обращений, увеличением удовлетворенности клиентов или ростом продаж, достигнутым благодаря его работе.
Для внедрения такого подхода необходимо тесное взаимодействие между командами, разрабатывающими ИИ, и бизнес-подразделениями. Важно определить, какие именно бизнес-цели должны быть достигнуты с помощью ИИ, и разработать соответствующие системы мониторинга и оценки. Это позволит не просто создавать функциональные ИИ-решения, но и обеспечивать их прямое влияние на рост и эффективность бизнеса. Такой сдвиг в оценке позволит более точно демонстрировать ROI (возврат инвестиций) в разработку и внедрение ИИ-технологий.
