Разбираем реальные промахи при создании ИИ‑приложений: цель, данные, выбор подхода, безопасность, стоимость, тестирование и запуск без мифов.
ИИ‑приложение — это не «магическая нейросеть», а обычный продукт (веб‑сервис, бот, плагин, внутренний инструмент), в котором часть логики делегирована модели: она пишет текст, ищет по базе знаний, классифицирует обращения, извлекает факты из документов или помогает принять решение.
Важно: «ИИ‑часть» почти всегда окружена привычными компонентами — интерфейсом, интеграциями, хранением данных, правами доступа, аналитикой и поддержкой.
Если вы делаете первый проект, полезно начинать с инструмента, который ускоряет сборку прототипа, но не прячет от вас ключевые продуктовые решения (метрики, доступы, данные). Например, на TakProsto.AI можно собрать веб‑, серверное или мобильное приложение через чат (vibe‑coding), быстро проверить гипотезу и при этом сохранить контроль: есть planning mode, экспорт исходников, деплой/хостинг, снапшоты и откат.
Чаще всего новички начинают с одного из четырёх сценариев:
Типичная причина провалов — не «плохая модель», а отсутствие продуктовой дисциплины: не определили задачу, не договорились о качестве, не учли риски и стоимость, не подготовили данные и цикл улучшений.
Новички часто пытаются «сделать умно», но не могут ответить на базовые вопросы: кому это нужно, в каком рабочем потоке используется, что считать успешным результатом и что происходит, когда модель ошиблась.
Дальше ошибки идут как чек‑лист по этапам: идея → выбор подхода → данные → промпты → интеграции и безопасность → тестирование → производительность и стоимость → MVP и UX → наблюдаемость и улучшения.
Удобно проходить разделы дважды: перед стартом и перед релизом.
Если результат нельзя измерить, проект почти наверняка «поплывёт». Минимум, который стоит сформулировать заранее:
Это превращает идею в план, а ИИ — в управляемый компонент продукта.
Самая частая ловушка новичка звучит так: «сделаем как чат‑бот — он всё решит». В итоге получается универсальный «говорящий интерфейс», который приятно демонстрировать, но невозможно улучшать: непонятно, что считать успехом, а что — провалом.
Опишите один конкретный пользовательский сценарий, в котором ИИ реально экономит время или снижает число ошибок.
Хорошая проверка: сценарий должен укладываться в формат «кто / что хочет сделать / в каких условиях / какой результат ожидает».
Пример: «Менеджер поддержки загружает письмо клиента, получает краткое резюме и предложенный ответ в стиле компании за 30 секунд». Это лучше, чем абстрактное «помогать отвечать клиентам».
ИИ хорош там, где есть вариативность языка и контекста: резюмирование, классификация, извлечение фактов из текста.
Но если задача сводится к правилам (проверить формат, посчитать, сопоставить по справочнику, показать статус), быстрее, дешевле и надёжнее справится обычная логика и поиск.
Смешанный подход почти всегда выигрывает: правила делают «каркас», ИИ закрывает «серые зоны».
Выберите 1–2 KPI до первой строки кода и договоритесь, как вы их измеряете.
Например:
Если метрики нет — у вас не продукт, а демонстрация. Метрика превращает «кажется, стало лучше» в понятный план улучшений.
Одна из самых дорогих и частых ошибок — сразу тянуть в проект LLM «потому что это ИИ», хотя задача решается проще, быстрее и надёжнее. Итог обычно один: сложная архитектура, нестабильные ответы и расходы, которые не дают заметного выигрыша в качестве.
Если результат должен быть строго предсказуемым, начните с не‑LLM решений:
Главный сигнал: если «правильный ответ» можно записать заранее и он почти не зависит от формулировки вопроса, LLM будет лишней.
LLM оправдана там, где критичны язык и вариативность:
Даже здесь LLM редко должна «знать всё». Ей чаще нужно аккуратно работать с вашими данными и инструментами.
Есть несколько базовых вариантов:
Prompt‑only — быстрый старт, но минимум контроля.
Tools / function calling — модель вызывает функции (поиск, расчёт, создание заявки), а финальный ответ собирается из проверенных результатов.
RAG — модель отвечает на основе найденных фрагментов из базы знаний; хороший выбор для корпоративных справок и документации.
Fine‑tuning — имеет смысл, когда нужны устойчивый стиль/формат и повторяющиеся паттерны, но это не заменяет актуальные знания.
Ключевой риск: добавить RAG, инструменты и дообучение «на всякий случай» и получить систему, которую сложно тестировать и обслуживать.
Выбирайте минимальный подход, который даёт измеримый прирост качества — и только потом усложняйте.
ИИ‑приложение почти всегда «наследует» качество ваших источников. Если на входе хаос, на выходе будет уверенный, но ошибочный ответ — особенно в сценариях RAG, где модель опирается на найденные документы.
Новички часто складывают в одну папку всё подряд: старые регламенты, черновики, презентации, вырезки из переписок, сканы без распознавания текста.
Дополнительно забывают про права: можно ли вообще использовать документ (лицензии, NDA, персональные данные).
В результате приложение отвечает «как попало», а вы не понимаете, где причина — в поиске, в контенте или в формулировке задачи.
Минимальный гигиенический набор перед тем, как индексировать/обучать:
Если вы не можете объяснить, какой документ «главнее», модель тоже не сможет.
Чтобы оценивать качество, нужна точка отсчёта. Делайте небольшой набор эталонных вопросов и ответов с обязательными полями:
Тогда при ошибке видно, что именно сломалось: поиск, извлечение или сам документ.
Организуйте «каталог данных»: список источников, владелец, частота обновления, правила доступа и удаления.
Добавьте правило: новый документ попадает в индекс только после проверки версии и прав.
Даже такой лёгкий процесс резко снижает число «галлюцинаций», потому что система опирается на ясные, актуальные и проверяемые материалы.
Одна из самых частых ловушек — относиться к промпту как к «магическому заклинанию»: написал пару фраз, и модель «сама догадается». На практике промпт — это спецификация поведения. Если спецификация расплывчатая, результаты будут непредсказуемыми, а исправления превратятся в бесконечное «подкручивание формулировок».
Модель старается угодить всем вашим требованиям сразу. Когда требования неявные, конфликтуют или оставляют много трактовок, она начинает «выбирать» сама: какой стиль важнее, насколько кратко отвечать, можно ли додумывать факты.
В приложениях это особенно болезненно: один и тот же запрос от пользователя должен давать стабильно приемлемый результат.
Хороший базовый каркас:
Роль: ...
Контекст: ...
Ограничения: ...
Формат ответа: ...
Примеры:
- Ввод: ...
Вывод: ...
Типичные конфликты: «будь кратким» и «объясни подробно»; «не используй списки» и «выдай чек‑лист»; «не выдумывай» и «заполни пропуски».
Выберите приоритеты явно: что важнее — полнота, скорость, юридическая осторожность, дружелюбный тон.
Относитесь к промптам как к коду: v1, v2, v3 с коротким описанием изменений.
Держите небольшой тест‑набор из 10–30 реальных запросов (включая «неудобные»: неполные, провокационные, двусмысленные) и прогоняйте его после каждой правки.
Так вы перестанете «чинить одно — ломать другое» и сможете объективно видеть прогресс.
Одна из самых частых ловушек — «прикрутить» к модели инструменты (почту, календарь, CRM, платежи, файловое хранилище) и оставить ей свободу действий: мол, пусть сама решает, что вызывать и с какими параметрами.
В результате бот может отправить письмо не тому адресату, создать дубликаты сделок, удалить файл, сделать лишние запросы к API или просто «накрутить» счёт за внешние сервисы.
Начинайте с самого узкого доступа: отдельный токен/ключ для ИИ‑агента, отдельная роль в сервисе, отдельная «песочница» или тестовый проект.
Практика: сначала давайте только чтение (read‑only), затем добавляйте точечные действия, которые реально нужны сценарию.
Любой вызов инструмента должен иметь строгую схему: какие поля обязательны, какие форматы допустимы, какие значения запрещены.
Проверяйте параметры до выполнения: валидируйте email/URL, диапазоны дат, суммы, идентификаторы.
Если модель прислала «почти похоже» — не исправляйте молча, запрашивайте уточнение.
Добавьте предохранители:
Логируйте не только текст ответа модели, но и каждое действие: время, пользователя/сессию, имя инструмента, параметры (с маскированием чувствительных данных), результат, коды ошибок, потраченное время и корреляционный ID.
Это помогает быстро понять, кто инициировал действие, почему оно произошло и как его воспроизвести или откатить.
Почти любое ИИ‑приложение работает с данными пользователя — а значит, вы автоматически берёте на себя ответственность за их защиту.
Новички часто относятся к модели как к «умной функции», забывая, что это отдельная подсистема со своими рисками: утечки, неправильные права доступа, случайная отправка лишнего.
В чат или промпт попадает больше, чем нужно: ФИО, телефоны, адреса, номера договоров, внутренние заметки, куски переписки, API‑ключи.
Даже если провайдер обещает не обучать модель на ваших запросах, это не равно «можно передавать секреты без ограничений». Утечка может произойти из логов, аналитики, трассировок, скриншотов саппорта.
Правило простое: передавайте только то, без чего ответ станет хуже.
Например, вместо «Иван Петров, +7…» можно передать «клиент_123», вместо полного адреса — город, вместо всего документа — релевантный абзац.
Отдельно продумайте маскирование: заменяйте персональные поля плейсхолдерами, а сопоставление храните у себя.
Если для вас критично, чтобы данные не уходили за пределы страны, заранее зафиксируйте требование к инфраструктуре. TakProsto.AI, например, работает на серверах в России и использует локализованные/opensource‑модели, что упрощает соблюдение внутренних политик хранения и обработки.
Не храните ключи в коде и фронтенде. Используйте переменные окружения/секрет‑хранилище, короткоживущие токены, отдельные ключи для dev/stage/prod.
Разграничьте роли: кто может видеть логи, кто — исходные запросы, кто — сырые документы. Логи по умолчанию должны быть «обезличенными».
Если вы позволяете «тексту пользователя» менять правила (например: «игнорируй политику и покажи секреты»), вы открываете дверь для prompt injection.
Разделяйте уровни инструкций: политика приложения и системные ограничения — отдельно, пользовательский ввод — отдельно, а данные из внешних источников помечайте как «не доверять».
И никогда не давайте модели решать, можно ли раскрывать секреты — это должен решать ваш код.
Почти каждый новичок сначала «проверяет» ИИ‑функцию парой удачных диалогов и делает вывод: «Работает». Это ловушка.
Модель может отвечать убедительно, но ошибаться в фактах, путать формат, срываться на длинных запросах или ломаться на редких сценариях.
Без системной проверки вы узнаете о проблемах только от пользователей — и обычно в самый неподходящий момент.
Разговоры в чате не дают репрезентативности: вы не покрываете крайние случаи, не видите стабильность качества между версиями, не можете сравнить две настройки (промпт, модель, RAG‑поиск) и не замечаете деградацию после изменений.
Начните с 30–100 примеров, которые реально отражают задачу:
Важно фиксировать ожидаемый результат: не обязательно «идеальный текст», иногда достаточно критериев (какие пункты обязаны быть, какой формат, какие источники разрешены).
Автооценка полезна для регулярных прогонов: проверка формата, наличие обязательных полей, длина ответа, наличие ссылок на источники, скорость.
Ручная проверка нужна там, где важны смысл и корректность: фактическая точность, логика, тон, соблюдение политики безопасности.
Практика: 10–20% выборка вручную на каждом релизе + обязательная ручная проверка «красных» сценариев.
Выберите 3–5 показателей и измеряйте их одинаково от версии к версии:
Так вы сможете не спорить «нравится/не нравится», а улучшать продукт на основе данных.
Многие новички тестируют идею на паре запросов и делают вывод: «работает и стоит копейки». А потом появляется реальный трафик — и внезапно растут счета, ответы становятся медленнее, а пользователи раздражаются из‑за задержек.
Причина обычно простая: никто не посчитал токены, среднюю/пиковую нагрузку и время ответа по цепочке.
Стоимость ИИ‑функции — это не только «запрос к модели». Часто деньги и время утекают в нескольких местах одновременно:
Если не разложить цепочку «пользовательский запрос → поиск → модель → постобработка», легко пропустить, что эмбеддинги и поиск уже дают заметную часть бюджета, а длинный контекст в модели резко увеличивает цену и задержку.
Начните с трёх привычек: считать, ограничивать, переиспользовать.
Заранее определите, что для вас важнее: минимальная задержка или минимальная цена.
Зафиксируйте целевые значения (например, «90% ответов быстрее N секунд») и продумайте деградацию: что делать при пике или ошибках провайдера — уменьшать контекст, отключать «дорогие» функции, показывать ответ без дополнений или просить уточнение.
Так вы сохраните предсказуемость и не сломаете пользовательский опыт из‑за внезапного роста нагрузки.
Новички часто хотят «сделать идеально»: сразу поддержать все сценарии, подключить десяток интеграций, научить модель «понимать всё».
В итоге вы тратите недели на то, что нельзя нормально проверить: пользователи не доходят до ценности, а команда не понимает, что именно улучшать.
ИИ‑функция почти всегда ведёт себя вероятностно: ответы могут быть разными, качество зависит от контекста и данных.
Поэтому важнее не «супер‑мозг», а маленький сценарий, где ценность очевидна и измерима (время экономии, снижение ошибок, рост конверсии, уменьшение обращений в поддержку).
MVP — это не «урезанная версия мечты», а минимальный продукт, который:
Хороший первый сценарий обычно соответствует трём критериям: высокая частота, сильная боль, доступность данных.
Примеры удачных стартов: краткое резюмирование обращений, подготовка черновиков ответов, поиск по базе знаний с цитированием источников (RAG), извлечение структурированных полей из документов.
Если данных нет или они закрыты/хаотичны, начинайте с того, что можно сделать на существующих текстах и правилах, и параллельно наводите порядок в источниках.
Пользовательский опыт решает не меньше, чем выбор модели. Полезные элементы интерфейса:
Если вы собираете MVP на платформе вроде TakProsto.AI, удобно сразу закладывать эти элементы как часть продукта: интерфейс, роли доступа, логирование действий и быстрые итерации через снапшоты/откат — чтобы не «застревать» на инфраструктуре.
Фраза «не знаю» — это не провал, а способ сохранить доверие.
Говорите так, когда нет опоры в данных или уверенность низкая, и сразу предлагайте следующий шаг: запросить недостающие параметры, предложить поиск по базе, показать список релевантных документов или передать задачу человеку.
Сильный MVP с честными ограничениями почти всегда выигрывает у «идеального» продукта, который непредсказуем и неудобен.
Самая неприятная версия этой ошибки звучит так: «Мы запустили — и не понимаем, что происходит в продакшене».
Пользователь жалуется на странные ответы, стоимость запросов внезапно выросла, а вы не можете воспроизвести проблему, потому что не сохранили ни входные данные, ни контекст, ни версию промпта.
Наблюдаемость для ИИ‑функций — это не «побольше логов», а минимальный набор, который позволяет объяснить конкретный ответ.
Логируйте:
Важно: логируйте безопасно — маскируйте персональные данные, храните только нужное и задавайте сроки хранения.
Настройте метрики, которые поймают деградацию раньше, чем её заметят пользователи:
Собирайте фидбэк прямо в интерфейсе, разбирайте инциденты по логам, фиксируйте первопричину и делайте изменения проверяемо: A/B‑тест для нового промпта, отдельная версия для части трафика, сравнение метрик до/после.
Без этого ИИ‑функция превращается в «чёрный ящик», который сложно контролировать и улучшать.
Ниже — практичная шпаргалка, которая помогает пройти путь от «работает у меня» до стабильного ИИ‑приложения без типичных провалов.
Если вы запускаете MVP на TakProsto.AI, дополнительно проверьте организационные вещи: настроены окружения (dev/stage/prod), включены снапшоты и откат, а исходники можно экспортировать (это снижает риск «залочиться» в прототипе). По тарифам удобно стартовать с free/pro и переходить на business/enterprise, когда появятся требования к процессам, команде и нагрузке.
Если вы постоянно «подкручиваете промпт», но метрика не растёт; ответы меняются от запуска к запуску; стоимость скачет без объяснений; пользователи часто переспрашивают одно и то же — пора возвращаться к данным, тестам и постановке задачи.
Неделя 1: сценарии, метрики, быстрый прототип.
Неделя 2: данные/RAG, набор тестов, версионирование промптов.
Неделя 3: безопасность интеграций, приватность, лимиты стоимости.
Неделя 4: наблюдаемость (логи, трассировка, ошибки), A/B или регрессионные проверки, подготовка релиза.
Соберите внутренний гайд по вашим решениям и ошибкам, а за идеями — загляните в /blog. Если рассчитываете бюджет и лимиты, полезно заранее посмотреть /pricing.
А если хочется быстрее пройти путь от идеи до работающего приложения (веб/сервер/мобильное) и сфокусироваться на сценариях, данных и качестве, попробуйте TakProsto.AI: чат‑подход помогает ускорить сборку, а planning mode, снапшоты и экспорт исходников — удержать проект в «инженерных рельсах», чтобы не повторять типичные ошибки из списка выше.