Сколько раз вы слышали: “Наш ИИ показывает топовые результаты на тестах”?
Звучит впечатляюще, но есть проблема: такие тесты меряют не то, что нужно бизнесу. Они показывают, что бот может выбрать правильный вариант ответа, а не то, что он способен понятно объяснить клиенту, почему не прошла оплата или какой тариф ему подходит.
Недавнее исследование из Georgia Tech (Yan, Sawada, Goyal, 2025) "Cascaded Information Disclosure for Generalized Evaluation of Problem Solving Capabilities" показало:
“...the prevalent indirect QA paradigm of evaluation overestimates the differences in performance between models.”
Проще говоря: цифры из стандартных тестов искажённо отражают реальное качество ИИ.
Новый подход: каскадное раскрытие информации
Учёные проверили разные модели и выяснили, что традиционные тесты сильно завышают их возможности. Чтобы исправить это, они предложили метод каскадного раскрытия информации:
- модель получает вопрос не сразу целиком, а частями;
- сначала она должна показать ход рассуждений, а потом дать итоговый ответ;
- система автоматически проверяет и рассуждения, и результат.
Что это дало:
- доступные модели стали работать почти так же хорошо, как дорогие;
- ответы стали понятнее и ближе к человеческой логике;
- снизилось количество ошибок и непонятных ответов.
Что это значит для бизнеса
- Снижение затрат. Больше не нужно переплачивать за «гигантский» ИИ. Можно использовать более доступные решения без потери качества.
- Поддержка становится умнее. Вместо «Ошибка оплаты» клиент услышит: «Списание не прошло, потому что срок карты истёк 2 августа. Хотите привязать новую?»
- Рост продаж. Не просто «Рекомендую тариф Х», а: «Рекомендую тариф Х, потому что у вас 5 сотрудников, а тариф Y будет на 30% дороже при вашем объёме звонков».
- Больше доверия клиентов. Когда бот объясняет, а не просто отвечает, уровень удовлетворённости заметно растёт.
- Меньше нагрузки на сотрудников. Автоматизация действительно снимает рутину с живых операторов.
Где это уже применяется
Вивочат использует похожие подходы:
- бот не ограничивается коротким ответом,
- он объясняет клиенту, почему именно так.
Это помогает компаниям малого и среднего бизнеса сделать поддержку понятной, а сервис — конкурентным.
ИИ поддержка — это не про красивые цифры на тестах. Это про то, насколько ваш бот способен рассуждать и объяснять. Georgia Tech доказала: чтобы клиенты были довольны, бизнесу не нужен самый дорогой ИИ — нужен умный подход к его оценке и использованию. А Вивочат уже сегодня даёт компаниям такую поддержку: понятную, логичную и эффективную