Управление разработкой с AI-агентом: контекст вместо задач
Компании покупают лицензии, объявляют AI-стратегии, считают токены и показывают красивые демо. Потом оказывается, что пользователи не пришли, продукт не решает их задачу, а за результат как будто никто не отвечает: он потерялся между презентацией, подрядчиком и чат-ботом.
Проблема часто не в самой модели, а в слабом управлении разработкой. Если в обычном проекте неясно, что именно строят, для кого и как будут проверять результат, AI этого не исправит. Он лишь позволит ошибаться быстрее.
