Проблема: новый язык без переводчика
Каждое второе совещание по продукту сегодня звучит как лекция на иностранном языке. AGI, LLM, RAG, RLHF, chain of thought — эти термины уже вошли в деловой оборот, но большинство участников встреч понимают их приблизительно. Это создаёт реальные риски: неверно оценённые AI-решения, неправильно поставленные задачи разработчикам, потерянные возможности автоматизации.
Эта статья — рабочий глоссарий. Не академический, а практический: что означает каждый термин и как это влияет на бизнес-решения.
Ключевые термины: от базы к инфраструктуре
AGI — искусственный общий интеллект. По определению OpenAI — системы, превосходящие людей в большинстве экономически значимых задач. Пока не существует, но именно этот горизонт определяет инвестиции крупнейших лабораторий.
LLM (Large Language Model) — большая языковая модель. Нейросеть, обученная на текстах и способная генерировать, анализировать, переводить и трансформировать язык. ChatGPT, Claude, Gemini — все они LLM.
ИИ-агент — автономная система, выполняющая многошаговые задачи без ручного управления на каждом шаге. Бронирует, пишет и тестирует код, управляет сторонними сервисами через API. Принципиальное отличие от чатбота: агент действует, а не только отвечает.
API-эндпоинты — программные интерфейсы, через которые приложения взаимодействуют друг с другом. ИИ-агенты всё чаще самостоятельно обнаруживают и используют эти интерфейсы — именно так строится масштабная автоматизация.
Chain of thought (цепочка рассуждений) — техника, при которой модель решает задачу пошагово. Результат точнее в логических и вычислительных задачах. Компромисс: медленнее стандартного ответа.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектура, позволяющая модели обращаться к внешней базе знаний перед генерацией ответа. Решает главную проблему LLM — устаревание данных — без дорогостоящего переобучения.
RLHF — обучение модели на основе оценок реальных людей. Именно этот механизм делает современные модели более безопасными и полезными.
Coding agents — специализированные агенты для разработки ПО: пишут, тестируют и отлаживают код в автономном режиме.
Как это влияет на решения об автоматизации
Понимание терминов напрямую меняет качество решений.
Когда вы выбираете AI-инструмент для бизнеса, критичны три вопроса:
- Это LLM с RAG или fine-tuned модель? (влияет на актуальность данных и стоимость поддержки)
- Это чатбот или агент? (влияет на уровень автономности и риски)
- Поддерживает ли система chain of thought? (влияет на точность в аналитических задачах)
Компании, которые понимают эти различия, выбирают решения точнее — и не переплачивают за то, что им не нужно.
Результат
Язык ИИ — это новая деловая грамотность. Руководители и продакт-менеджеры, которые владеют базовой терминологией, принимают более взвешенные решения об инвестициях в автоматизацию, быстрее коммуницируют с техническими командами и точнее оценивают предложения вендоров. Глоссарий — не разовое чтение, а живой инструмент, который стоит возвращаться по мере появления новых терминов.