Август 2025 года отметился важным эссе «Building AI Products in the Probabilistic Era». Его автор утверждает: мы живём в момент перехода от детерминированного программирования к вероятностному, где продукты создаются на базе распределений, а не функций с фиксированным входом и выходом.
🔢 От функций к распределениям
Классическое ПО работало по формуле F: X → Y. Ввел команду — получил ожидаемый результат. Эта парадигма породила всё: от воронок конверсии в маркетинге до SLO в инженерии. Но ИИ меняет саму основу: теперь функция превращается в F': ? → распределение.
- 🤖 Модели вроде GPT-5 не обучены на всех возможных задачах, но способны решать их «с нуля» (zero-shot).
- 🎲 Один и тот же ввод может породить разные результаты: детерминизм уступает место вероятностному выбору.
- 🔮 Самые интересные вопросы часто не имеют «правильного» ответа — и именно здесь ИИ раскрывает силу, предлагая спектр возможных решений.
🛠️ Почему старые метрики не работают
- 📉 SLO и тест-дривен подход: ИИ по природе не даёт 100% надёжности, а попытки «закрутить гайки» только снижают полезность.
- 📊 Воронки роста: у пользователей теперь бесконечное множество сценариев, и предсказать их поведение заранее невозможно.
- 📦 A/B-тесты: они всё ещё нужны, но оптимизировать «конверсии» становится бессмысленно без понимания самих траекторий использования.
🔬 Новый метод: эмпиризм вместо инженерии
Чтобы строить продукты в этой новой реальности, нужны учёные, а не только инженеры.
- 🧪 Мы должны экспериментировать, наблюдать за данными и формировать гипотезы.
- 🧭 Важна концепция Minimum Viable Intelligence — минимального уровня «умности», приемлемого рынком.
- 🔄 Каждое обновление модели может требовать пересборки продукта — как это сделал Replit, переписав систему под Sonnet 3.7 всего за три недели.
📈 Данные как новый «операционный слой»
Если раньше данные были «топливом» для обучения, то теперь они становятся операционной системой компании:
- 🔍 нужно классифицировать пользовательские запросы и сегментировать сценарии;
- 💸 финансовые метрики напрямую зависят от того, какие именно задачи выполняет ИИ (например, генерация игр против веб-приложений);
- 🌐 отделы перестают работать в изоляции — маркетинг, продукт, инженеры и аналитики объединяются через общее «язык данных».
🔮 Моё мнение
Мы стоим на границе, сравнимой с переходом от ньютоновской механики к квантовой физике.
ИИ-продукты требуют смелости отказаться от иллюзии полного контроля. Тот, кто продолжит мыслить старыми категориями «фич и воронок», будет проигрывать тем, кто примет вероятностную природу технологий.
Будущее принадлежит компаниям, которые научатся жить в мире распределений, а не функций.
🔗 Источник: