Вступление

Большинство провалов AI не связано с некомпетентностью моделей, а с отсутствием контекстного проектирования — информация не была правильно “записана, отобрана, сжата и изолирована”.
Игнорирование контекста = реальные денежные потери: от неудачного запуска Bard до “260 куриных наггетсов”, компании оплачивают дефекты памяти.
Слепое удлинение контекста лишь усугубляет шум и уязвимости; малый и точный контроль контекста — это решение для производительности и безопасности.
Сначала необходимо организовать контекст, а потом говорить о больших моделях: обычная выгода составляет затраты на ввод -80%, точность +15-90% — это гораздо выгоднее, чем переключение на более крупные модели.

Практика компаний с 2023 по 2025 год подтверждает, что основной причиной неудач в применении AI является отсутствие “контекстного проектирования”. Из-за этого Google потерял 100 миллиардов долларов в капитализации, в то время как компании, обладающие этой технологией, добились повышения производительности на 40-90%.

I. Урок в 100 миллиардов долларов: что происходит, когда AI “забывает”

Смертельный удар для Google Bard

В феврале 2023 года Google с уверенностью представил миру своего AI-чат-бота Bard. Однако на этой долгожданной презентации Bard допустил шокирующую ошибку.

Когда его спросили о достижениях телескопа Джеймса Уэбба, Bard самодовольно ответил: “Он сделал первое фото экзопланеты.” Ответ звучал профессионально, но был с ошибкой — на самом деле, первое фото экзопланеты было сделано в 2004 году Европейской южной обсерваторией, почти на 20 лет раньше запуска телескопа Уэбба.

Эта, казалось бы, незначительная ошибка вызвала лавину последствий. Инвесторы сразу поняли, что если AI Google не может точно обрабатывать базовые факты, то как он сможет надежно работать в более сложных коммерческих сценариях? В тот день акции Alphabet (материнской компании Google) упали на 9%, капитализация сократилась более чем на 100 миллиардов долларов. [Источник: CNN, NPR, Time]

Дорогая “дезинформация” от Air Canada

В конце 2023 года канадец Джейк Мофатт, получивший весть о смерти бабушки, срочно купил билет на самолет. Он обратился к AI-сервису Air Canada и получил на первый взгляд заботливый ответ: “Вы можете сначала купить билет по полной цене, а затем в течение 90 дней запросить возврат за потерю члена семьи.”

Мофатт поступил по совету AI, но при подаче запроса на возврат ему сказали: что скидка на потерю родственника должна быть запрошена до покупки билета и не может быть применена ретроактивно. Оказалось, AI-сервис предоставил совершенно неверную информацию о политике компании.

Этот случай в конечном итоге дошел до суда, где канадский гражданский арбитражный суд вынес историческое решение: компании должны нести юридическую ответственность за ложные рекомендации своих AI-систем. Air Canada было присуждено возмещение в размере 812,02 канадских долларов, и ей было предписано обновить свою AI-систему. [Источник: примеры бедствий из AI в отчетах CIO]

Кошмар “260 куриных наггетсов” от McDonald’s

В июне 2024 года McDonald’s прекратил трехлетнее сотрудничество с IBM по разработке AI-системы для заказа. За этим решением стояла череда потешных, но печальных ошибок.

Самый известный инцидент произошел в ресторане McDonald’s с автоматическим обслуживанием. Один клиент, который всего лишь хотел заказать несколько куриных наггетсов, обнаружил, что AI-система “сошла с ума” и продолжала добавлять наггетсы к заказу. Клиент в панике кричал “стоп! стоп!”, но AI не слушал, в итоге заказ составил 260 куриных наггетсов.

Это видео быстро разошлось по социальным сетям, став классическим примером провала AI. McDonald’s пришлось закрыть более 100 ресторанов с тестированием AI-системы, а трехлетние инвестиции в разработку были выброшены на ветер. [Источник: анализ провалов корпоративного AI от CIO]

II. Раскрываем правду: дело не в том, что AI недостаточно умный, а в том, что “система памяти” не исправна

Гений с тяжелым “болезнью Альцгеймера”

Представьте себе следующую ситуацию: вы нанимаете гениального эксперта с IQ 180 в качестве ассистента. Он отлично разбирается в различных областях и обладает выдающимися вычислительными способностями. Но есть одна проблема — он страдает от тяжелых краткосрочных расстройств памяти и забывает содержание разговоров через несколько минут.

Это и есть реальная ситуация с большинством современных корпоративных AI-систем. Они не лишены “умности” (способности моделей); их не хватает эффективного “управления памятью” (контекстного проектирования).

Что такое “контекст”? Понять на примере протокола встречи

В повседневной работе людей “контекст” присутствует повсюду. Представьте, что вы участвуете в важной проектной встрече:

Контекст встречи: почему проводится эта встреча? (это аналогично системному сообщению AI)
Исторические записи: о чем шло обсуждение на предыдущих встречах? (аналогично истории диалога)
Связанные документы: отчеты, данные, контракты, которые нужно учитывать (аналогично базе знаний)
Участники встречи: роли и полномочия каждого (аналогично инструментам и определениям полномочий)
Протокол встречи: ключевые решения и действия (аналогично резюме памяти)

Если отсутствуют эти “контексты”, даже самый способный эксперт не сможет принять правильное решение. Именно это и стало основной причиной ошибки Bard от Google — он отвечал на вопрос без точных исторических данных и механизмов проверки фактов.

Уроки из промышленности

Согласно исследованию Gartner, промышленность сталкивается с особенно острыми вызовами при внедрении AI:

Только 20% проектов по генеративному AI считаются успешными
85% AI-проектов не достигли ожидаемых целей
42% компаний планируют отказаться от AI-проектов к 2025 году (в 2024 году этот показатель составлял всего 17%)

[Источник: отчет о AI в производстве от Appinventiv, SupplyChainBrain]

Почему же уровень провалов в промышленности такой высок? Ответ по-прежнему заключается в отсутствии контекстного проектирования:

Разрывы в исторических данных: новые AI-системы лишены доступа к ключевым производственным данным старых систем
Отсутствие актуальной информации: AI не видит текущее состояние оборудования и уровень запасов при принятии решений
Информационные острова: AI-системы разных отделов действуют независимо и не могут обмениваться ключевой информацией

III. Контекстное проектирование: решение, обеспечивающее “полную память” AI

Оснастив AI “умным секретарем”

Суть контекстного проектирования в том, чтобы оснастить вашу AI-систему исключительно талантливым секретарем. Работа этого секретаря включает в себя:

Запись важной информации (Write/запись)
- Сохранить ключевые решения и выводы
- Как секретарь составляет протокол встречи
Отбор релевантных материалов (Select/отбор)
- Найти необходимую информацию среди множества данных
- Как секретарь подготавливает вам соответствующие документы
Сжатие ключевых моментов (Compress/сжатие)
- Сжать длинные отчеты до главного
- Как секретарь делает резюме
Координация командной работы (Isolate/изоляция)
- Позволить разным экспертам решать свои специальные части
- Как секретарь назначает специальные встречи

Реальный пример: блестящее преображение страховой компании

Страховая компания Five Sigma полностью изменила процесс обработки требований с помощью контекстного проектирования: [Источник: исследование случая от MarkTechPost]

Проблемы до реформы:

AI-система часто давала рекомендации по возмещению, противоречащие условиям полиса
Не могла распознать мошеннические схемы, так как ей недоставало истории данных по возмещению
Частые ошибки при обработке сложных случаев

После внедрения контекстного проектирования:

Система получает доступ к: условиям полиса, истории возмещения, требованиям законодательства, базе данных по мошенничеству
Ошибки в обработке требований сократились на 80%
Эффективность работы оценщиков возросла на 25%
Точность страхования превысила 95%

Ключевым моментом стало то, что они не сменили модель AI, а лишь улучшили структуру и передачу информации.

Революция в инструментах для разработчиков Microsoft

AI-помощник по программированию Microsoft продемонстрировал мощь контекстного проектирования: [Источник: официальный блог Microsoft]

Собрав информацию контекста:

Историю проектов разработчика
Стандарты кодирования команды
Соответствующую техническую документацию
Зависимости из codebase

Полученные результаты:

Уровень выполнения программных задач увеличился на 26%
Ошибки в коде сократились на 65%
Время на обучение новых сотрудников сократилось на 55%
Качество кода повысилось на 70%

IV. Ловушки длинного контекста: почему “больше памяти” не значит “лучше”

Предупреждение от команды безопасности AWS

В 2024 году команда исследователей безопасности AWS обнаружила серьезную проблему: когда “память” AI-системы перегружена, могут возникнуть критические уязвимости. [Источник: технический анализ от Towards Data Science]

Представьте ситуацию: вашему AI-ассистенту требуется обработать отчет на 1000 страниц. Теоретически, новая модель AI может “запомнить” всю информацию. Но на практике происходит следующее:

Важные указания изначально “вытесняются” из памяти
Злоумышленники могут “загрязнить” память AI, используя большое количество нерелевантной информации
AI начинает генерировать галлюцинации и принимать решения на основании неверной информации

Это похоже на человека, который пытается одновременно запомнить всю энциклопедию — слишком много информации приводит к путанице.

Решение Tesla в области автономного вождения

Автономная система вождения Tesla (FSD) является одним из самых сложных примеров реализации контекстного проектирования: [Источник: официальный сайт Tesla, Wikipedia]

48 нейронных сетей работают синхронно
Каждый временной шаг выводит 1000 различных тензоров
Обрабатывает поток видео в реальном времени с 8 камер
Общее пробег свыше миллиарда миль

Как Tesla управляет таким объемом информации? Ответ — “умное фильтрование”:

Не вся информация имеет одинаковую важность
Срочная информация (например, неожиданно появившийся пешеход) обрабатывается в первую очередь
Историческая информация хранится по важности
Разные нейронные сети отвечают за разные типы информации

V. Последние прорывы гигантов: что они узнали из урока в 100 миллиардов долларов

Модельный контекстный протокол (MCP) от OpenAI

В конце 2024 года OpenAI представил революционный MCP-протокол, решающий “проблему M×N”: [Источник: Pluralsight, Microsoft Learn]

Проблемы традиционных подходов:

10 AI-моделей × 100 источников данных = 1000 индивидуальных интерфейсов, требующих разработки и поддержки

Решение MCP:

Создание унифицированного “универсального языка”
Любая AI-модель может получить доступ к любому источнику данных через стандартный интерфейс
Снижение затрат на интеграцию более чем на 90%

“Конституционный AI” от Anthropic

Компания Anthropic (разработчик Claude) приняла уникальный подход: [Источник: официальный отчет Anthropic]

Они пригласили 1000 граждан США участвовать в разработке “кодекса поведения” для AI, чтобы обеспечить:

Понимание и соблюдение человеческих ценностей
Принятие этичных решений в сложных ситуациях
Снижение успешности злонамеренных манипуляций с 86% до 4.4%

Миллионный контекст от Google Gemini

Google извлек уроки из провала Bard и Gemini 1.5 Pro обеспечил: [Источник: официальный блог Google]

Стабильный контекст на 1 миллион токенов (это эквивалентно 700,000 слов на китайском)
Умение одновременно обрабатывать аудио, видео, текст и код
Способность анализировать целый фильм или сотни страниц документа

Но Google также признает: более крупный контекст не равен лучшей производительности, ключевым является организация и использование информации.

Умный маршрутизатор Microsoft Azure

Microsoft предоставляет несколько вариантов моделей в Azure AI Foundry: [Источник: блог Microsoft Azure]

GPT-5: 272К контекст — подходит для сложного рассуждения
GPT-5 mini: оптимизирован для реального времени
GPT-5 nano: минимальная задержка ответа
Умный маршрутизатор автоматически выбирает наиболее подходящую модель, экономя 60% затрат

VI. Многогранное взаимодействие агентов: практика Amazon и Walmart

Армия из 750,000 роботов Amazon

Автоматизированная система складов Amazon продемонстрировала мощь управления контекстом в большом масштабе: [Источник: официальный отчет Amazon, анализ LinkedIn]

750,000 мобильных роботов были введены в эксплуатацию в 2023 году
Система Sequoia сократила время обработки заказов на 25%
Оптимизация маршрутов сэкономила 30 миллионов миль пробега
Сокращение выбросов CO₂ на 94 миллионов фунтов
Уровень повреждения посылок остается ниже 0.1%

Успех основан на “иерархическом управлении контекстом”:

Каждый робот знает только свою задачу
Региональный контролер координирует локальные группы роботов
Центральная AI-система управляет глобальной оптимизацией

Революция AI-учета Walmart

AI-система, внедряемая в более чем 4700 магазинах Walmart, объединила: [Источник: официальный новостной отчет Walmart, блог Walmart Tech]

Многомерная информация контекста:

Исторические данные продаж
Прогноз погоды (влияет на модели покупок)
Макроэкономические тенденции
Местная демография
Тенденции в социальных сетях

Уникальная инновация:

Патент на “аномальное забывание”: автоматически исключает влияние единичных событий (таких как пандемия) на прогнозы
Динамическая настройка алгоритмов: коррекция в режиме реального времени по праздникам и акциям

Результаты:

Рост на 24% в третьем квартале 2023 года
Оптимизация маршрутов позволяет избежать 30 миллионов миль ненужного пробега
Цель к 2026 финансовому году — достичь 65% автоматизации магазинов

VII. “Скромный AI” General Electric: знать, чего не знаешь

Ум 1,2 миллиона цифровых двойников

General Electric (GE) создала более 1,2 миллиона цифровых двойников в период с 2016 по 2017 год, создав 600 миллиардов долларов стоимости: [Источник: Emerj, исследование Microsoft]

Их структура “скромного AI” заслуживает особого внимания:

AI-системы могут определить свои пределы возможностей
При встрече с ситуациями, выходящими за рамки понимания, автоматически переключаются в безопасный режим
Активно запрашивают вмешательство человеческих экспертов

Реальные результаты:

Производительность ветроэлектростанций возросла на 20%
Устранение 400 неожиданных технических обслуживаний каждый год (в авиационной сфере)
Снижение непланового обслуживания на 30% (за счет предсказательного обслуживания)

Этот подход предотвращает катастрофические последствия, возникающие из-за “недопонимания” AI.

VIII. Четыре основных технологии контекстного проектирования

На основе исследований Фила Шмида, Лэнса Мартина и практики LangChain, LlamaIndex, контекстное проектирование включает четыре основных действия: [Источник: philschmid.de, rlancemartin.github.io, blog.langchain.com]

1. Запись (Write): создание “долговременной памяти” AI

Как люди ведут дневники и делают записи, AI-системам необходимо фиксировать важные данные:

Запись в беседе:

Временные черновики (например, вычислительные процессы)
Промежуточные шаги размышлений
Планы по текущим задачам

Долговременная запись:

Резюме предпочтений пользователя
Ключевые бизнес-правила
Записи исторических решений

Приложения вроде ChatGPT и Cursor используют этот подход, чтобы обеспечить “обучение” и “развитие” AI в процессе взаимодействия с пользователем.

2. Отбор (Select): нахождение наиболее нужной информации в данный момент

Представьте, что ваш ассистент должен подготовить отчет; он не повергнет всю библиотеку, а точно выберет необходимые материалы:

Определяющий выбор:

Фиксированная загрузка определенных ключевых документов (например, корпоративные политики)

Выбор на основе модели:

Позволить AI самостоятельно определить необходимые данные

Поисковый отбор:

Найти связанные материалы с помощью поиска по сходству

3. Сжатие (Compress): свести “Войну и мир” к одной странице

Когда информации слишком много, требуется умное сжатие:

Автоматическое резюмирование:

Сжать письмо в 1000 слов до трех сказуемых пунктов

Сортировка по важности:

Сохранить 20% самой важной информации, покрывающей 80% ценности

Постепенные обновления:

Фиксировать только измененные части, а не полностью копировать

4. Изоляция (Isolate): совместная работа команды экспертов

Сложные задачи требуют сотрудничества нескольких AI-экспертов:

Декомпозиция задач:

Финансовый аналитик разбирается с числами
Юридический эксперт проверяет соответствие
Эксперт по написанию отвечает за окончательный отчет

Изолирование информации:

Каждый эксперт получает только релевантную информацию
Предотвращает перегрузку информацией и путаницу

Итоговая интеграция:

Главный AI обобщает мнения экспертов
Принимает окончательное решение

IX. Возврат инвестиций: почему контекстное проектирование выгоднее обновления модели

Удивительная рентабельность

Согласно отраслевым данным, рентабельность инвестиций в контекстное проектирование значительно превышает обновление моделей: [Источник: множество общих примеров]

Контекстное проектирование:

Занимает 5% от бюджета AI
Обеспечивает 40-90% роста производительности
Период реализации: 2-3 месяца

Обновление модели:

Занимает 60-70% от бюджета AI
Обеспечивает 10-20% роста производительности
Период реализации: 6-12 месяцев

Реальные примеры от технологии в одной компании

Фактические данные о средней компании в высоких технологиях:

После внедрения контекстного проектирования экономия составила 23,000 долларов США в месяц на вычислительных затратах
Благодаря сокращению контекста объем ввода уменьшился на 80%
Затраты на вызовы API соответственно сократились на 80%
Производительность при этом увеличилась на 15%

Это похоже на более разумное планирование трафика, которое одновременно снизит затраты на топливо и сократит время в пути.

X. Прогноз на 2025 год: ключевой шаг от “демонстрации” к “производству”

Консенсус экспертов отрасли

“Большинство провалов AI-агентов больше не связано с недостатками моделей, а с отсутствием контекста.” Это стало общепринятой истиной.

Cognition (команда разработчиков Devin AI) четко подчеркивает: “Контекстное проектирование — это первоочередная работа по созданию AI-агентов”. [Источник: блог cognition.ai]

Три рекомендации для компаний

1. Немедленно проведите “проверку здоровья контекста”

Запишите конкретные случаи провала вашей AI-системы:

Какая информация отсутствует, когда AI дает неверные ответы?
Где существуют информационные разрывы?
Какие источники данных доступны в существующей системе?

2. Выберите высокоценный пилотный проект

Не пытайтесь модернизировать всю систему сразу, выберите один:

Высокочастотный в использовании
Высокая цена ошибок
Явно обозначенное пространство для улучшений

Например: обслуживание клиентов, обработка заказов, создание отчетов

3. Создайте механизмы межфункционального сотрудничества

Контекстное проектирование требует:

ИТ-отдел: предоставление технической поддержки
Бизнес-отдел: определение потребностей в информации
Команда данных: обеспечение качества данных
Команда соблюдения: обеспечение безопасности информации

Избегание распространенных ловушек

Ловушка 1: Слепое стремление к большим моделям

Неверный подход: чем больше модель, тем лучше
Правильный подход: сначала оптимизировать контекст, затем рассмотреть обновления модели

Ловушка 2: Чем больше информации, тем лучше

Неверный подход: дать AI всю возможную информацию
Правильный подход: точно предоставить релевантные данные

Ловушка 3: Игнорирование качества информации

Неверный подход: наличие информации достаточно
Правильный подход: обеспечить актуальность, точность и структурированность информации

Заключение: начало новой эры

2023-2025 годы войдут в историю как “год контекстного проектирования”. От урока в 100 миллиардов долларов от Google до удачной практики Tesla, Amazon и Walmart, мы видим четкую тенденцию:

Успех AI больше не зависит от “умного мозга”, а от “лучшей системы памяти”.

Компании, владеющие контекстным проектированием, получают устойчивое конкурентное преимущество:

Существенное повышение операционной эффективности
Значительное улучшение клиентского опыта
Многократный рост рентабельности
Значительное снижение рисков и ошибок

В то время как те, кто игнорирует эту тенденцию, могут оказаться в стороне, как компании, пропустившие интернет-революцию.

Как сказал один из лидеров отрасли: “В эпоху AI контекстное проектирование может стать наиболее доходной частью ваших инвестиций в AI.”

Теперь пришло время пересмотреть вашу стратегию AI. Не спрашивайте “нужно ли нам более мощное AI?”, а спросите “как мы можем улучшить понимание и запоминание ключевой информации нашим существующим AI?”

Ответ заключается в контекстном проектировании.

Данная статья основана на практических кейсах ведущих международных компаний в 2023-2025 годах; все данные взяты из открытых источников и официальных публикаций.