Как называется хрень, когда ты ищешь сложное решение там, где на поверхности лежит простое?
Вот пример, как это бывает при работе с ИИ.
Улучшаем сервис для анализа источника заявок и оптимизации рекламных бюджетов. По данным из Яндекс Метрики и заявкам, поступившим в отдел продаж, нужно определить, какая рекламная кампания работает наиболее эффективно, и что нужно улучшить прямо сейчас. Сделать это нужно без настройки колл трекингов и различных платных сервисов аналитики.
Сэкономил, считай, заработал.
Поступившее от нейросети данные с аналитикой пока проверяем руками, если видим ошибку, то вносим изменения в алгоритм определения источников заявок.
Несколько заявок осталось со статусом "не определено". Я думал, ошибка в логике, пару часов душевно (нет) общались с Клодом на эту тему, пока не выяснили реальную причину. Пруф на скрине.
Оказалось, что при выполнении анализа 223 заявок на 10 штуках API нейронки, непосредственно анализирующей массив данных, не всегда корректно выдавало ответ, из-за чего и возникала ошибка в анализе.
Это первое, что нужно было проверить, но именно из-за очевидности на это никто не обращал внимания. Включая и Claude Code, который рулил процессом анализа.
Оказывается, синдром Данинга-Крюгера есть и у нейросетей тоже. Жизнь - боль)
