1. Когда строить AI in-house, а когда покупать?
Оцените 5 измерений (стратегический актив, time-to-value, регуляторное соответствие, 5-летний TCO, таланты). Сумма 5–12: стройте. 13–19: гибрид. 20–25: покупайте. Полный фреймворк →
2. Общий LLM, доменная модель или RAG?
RAG для фактов и свежести; fine-tuning для стиля; гибрид в ~60% случаев. Сначала попробуйте prompt-only — 30–40% случаев решаются там. Полное сравнение →
3. Что содержит AI-стратегия в отличие от roadmap?
Приоритизация по ROI и регуляторике, политики data + модели, framework governance, build-vs-buy для каждого use case, метрики успеха, exit criteria для каждого пилота.
4. Как измерить зрелость governance?
5-уровневая модель: Ad-hoc, Documented, Measured, Audited, Continuous. Большинство на уровне 1–2. Интерактивная оценка →
5. NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 или EU AI Act?
EU AI Act обязателен для ЕС. NIST — гибкая техническая baseline. ISO 42001 для организаций в ISO 27001. Комбинация всех трёх — зрелый стандарт.
6. Минимальный baseline перед production?
12 контролей: model registry, data lineage, evaluation harness, HITL для high-stakes, audit log, incident response, prompt versioning, RBAC, PII filtering, hallucination monitoring, drift detection, rollback.
7. Риски LLM в регулируемых отраслях?
Hallucination в регуляторной консультации, prompt injection, утечка PII к vendor, ненаблюдаемый drift, shadow AI (сотрудники с ChatGPT и внутренней информацией).
8. Как предотвращать hallucination в production?
RAG с reranking + citation enforcement; structured output (JSON mode); confidence thresholding; постоянно работающий evaluation harness с golden set.
9. Когда внедрение пересекает high-risk EU AI Act?
Annex III: биометрия, критическая инфраструктура, образование, занятость, существенные сервисы, правоприменение, миграция, юстиция. Проверка →
10. Когда RAG превосходит fine-tuning?
Меняющиеся факты день/неделя, регуляторная цитация, большой и разнообразный corpus, latency budget 500–2000ms.
11. Своё облако или vendor SaaS?
Vendor SaaS для быстрого time-to-market. Self-hosted для жёсткой residency (152-ФЗ, EU public). Multi-vendor с gateway — зрелый стандарт. Сравнение →
12. Сколько занимает корпоративное RAG-внедрение?
Discovery 2–3 нед. PoC 4–6 нед. Production pilot 2–3 мес. Scale 6–9 мес total. Дискуссионная часть — retrieval quality.
13. Timeline ROI?
Automation: 6–12 мес. Decision support: 12–18. Revenue-generating: 18–24. Отрицательный ROI в первый год — норма.
14. AI use cases с ROI в течение 12 месяцев?
Customer support automation, document extraction, code-assist, content generation, lead qualification, knowledge management. Большинство играет на снижение labor cost.
15. Как измерить бизнес-влияние AI-ассистента?
Pre/post A/B с контрольной группой: время на задачу, точность, CSAT/NPS, error rate, escalation rate. Не полагайтесь только на usage metrics.