Для студентов первого курса прошел мастер‑класс «Как на самом деле делают ИИ‑продукты». Мероприятие было посвящено разбору кейса создания системы предиктивного обслуживания и автоматизации работы с нормативными документами. Спикером выступил представитель индустриального партнера, заместитель технического директора ООО «ВейвАксесс Сервис» Максим Шатов.

Студенты убедились, что создание ИИ-решений требует глубокого понимания не только самой технологии, но и процессов обработки данных, безопасности и экономики внедрения. На примере конкретного кейса участники разобрали, как из потока неструктурированных документов можно создать полезный инструмент, который помогает автоматизировать рутинные задачи и принимать решения быстрее. А вот успешное внедрение искусственного интеллекта — это не просто запуск готовой модели, а кропотливая инженерная работа. Обучающиеся увидели, как из хаотичного потока документов можно создать инструмент для автоматизации рутинных задач и повышения эффективности работы организации.

Максим Шатов наглядно продемонстрировал, почему модель составляет лишь 10% успеха, а остальные 90% зависят от правильной постановки задачи и инженерных решений. Он рассказал о том, что LLM-модели работают с токенами, а не со словами, поэтому даже небольшой документ может потребовать значительных вычислительных ресурсов. Участники узнали, как устроено «окно контекста», без которого модель просто перестает существовать, и какие проблемы возникают при работе с большими объемами информации.

Особое внимание было уделено практическим советам для разработчиков. Модель без контекста была образно названа «начитанным стажером»: она уверенно отвечает даже тогда, когда не знает ответа или галлюцинирует. Чтобы избежать таких ситуаций, необходимо тщательно проектировать архитектуру продукта, использовать методы RAG-конвейеров и правильно нарезать документы на фрагменты. Для стабильной работы готового сервиса важно измерять такие метрики, как точность ответов и обоснованность выводов, а не полагаться на единичные тесты.

Также студенты узнали об экономике локальных моделей. Оказалось, что GPU-ресурсы стоят дорого, и их утилизация становится ключевым фактором стоимости. Именно поэтому ночной прогон больших объемов данных стал стандартом индустрии: он позволяет снизить затраты и эффективно обрабатывать новые поступления.

Мастер-класс показал, что искусственный интеллект сегодня — это не просто модная технология, а мощный инженерный инструмент, требующий системного подхода и глубокого понимания процессов. Полученные знания помогут в разработке проектов как по кейсам от индустриальных партнеров программы ТОП ИТ, так и при создании собственных решений для бизнеса или науки. Это поможет сформировать востребованные профессиональные компетенции и подготовиться к работе над реальными проектами уже на этапе обучения.

Мастер-класс организован в рамках программы учебного центра «Академия информационных технологий» при поддержке Минцифры России и Аналитического центра при Правительстве Российской Федерации. Центр реализует программу подготовки топ-специалистов в сфере информационных технологий в рамках федерального проекта «Кадры для цифровой трансформации» национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».

Фото Виталия Стратея

Управление социальных коммуникаций и новых медиа

Ошибка в тексте? Выделите её и нажмите «Ctrl + Enter».