Галлюцинации ИИ — это ситуация, когда модель даёт убедительный, но неточный ответ. Это влияет на цифры, выводы и управленческие решения. Причина в том, что модель не проверяет факты, а формирует наиболее вероятный текст на основе доступных данных. Если запрос сформулирован широко или без опоры на источники, в ответе появляются допущения.
Полностью устранить это нельзя, но точность можно контролировать через постановку задачи.
Рабочий подход — задавать чёткую рамку:
указать источники
задать период анализа
обозначить формат и структуру ответа
при необходимости использовать режим глубокого исследования
Например, вместо общего запроса «проанализируй рынок»: проанализируй рынок Ростова-на-Дону за 2025 год, используй данные donland.ru, Минэкономразвития и Росстата, на выходе — тренды, риски и возможности для бизнеса.
В таком формате ИИ даёт структурированный и применимый результат, который можно использовать в работе.
Вывод: точность ответа — это управляемый параметр. Чем конкретнее задача, тем выше качество аналитики.