Вам принесли ИИ-агента, который отвечает на вопросы по данным. Как понять, что ему можно доверять?

ИИ-агенты всё чаще становятся инструментом для работы с корпоративными данными: пользователь задаёт вопрос на естественном языке и получает готовый ответ. При этом ответственность за корректность результата по-прежнему несёт аналитик.

Главная проблема таких систем заключается не в том, что они часто ошибаются, а в том, что делают это незаметно. Агент может вернуть правдоподобный ответ, но уже на другой вопрос: потерять фильтр, изменить период или уровень детализации. Такие ошибки сложно обнаружить привычными способами.

В докладе разберём, какие требования стоит предъявлять к агенту, как организовать его приёмку и какие проверки позволяют оценивать корректность работы системы. Покажем, почему ответ должен быть проверяемым, какие типы отказов необходимо различать и как сформировать приёмочный корпус вопросов.

По итогам слушатели получат практический чек-лист требований и критериев приёмки, который можно использовать при внедрении собственных ИИ-агентов.