AI, с одной стороны, усиливает спрос на высококвалифицированные кадры в биотехе, а с другой — меняет структуру задач. LLM и алгоритмы берут на себя значительную часть работы по поиску и агрегированию информации, подготовке обзоров и предварительному анализу данных — то, чем занимались джуниор-аналитики и ассистенты исследователей. Но потребность в людях, которые умеют ставить эксперименты, работать с живыми системами, разбираться в статистике, дизайне клинических исследований и ограничениях самих моделей, не исчезает...

Что логировать, как настроить фича-флаги и kill switch, какие триггеры считать аварийными и что положить в Notion/PDF-план внедрения AI-ассистента, чтобы не тушить пожары по ночам Запустить ассистента - это вообще то не очень сложная задача. НО ! Важно сделать так, чтобы его не пришлось вырубать в панике после первого же фейла. С AI-фичами нужно жить как с любым продовым сервисом: логи, версии, фича-флаги, аварийный план, а не вера в “ну модель же умная, справится”. Что логировать обязательно ...