За дев'ять десятих провалів AI-проектів стоять борги за підказки, борги за пошук та борги за оцінку, які руйнують впровадження компаній

2025 рік, 42% компаній припинили кілька AI-проектів, що вдвічі більше, ніж у попередньому році — 17%. Проблема полягає не в недостатній потужності моделей, а у новій формі технічного боргу, що тихо накопичується в інфраструктурі штучного інтелекту компаній, — у проміжках підказок, боргу з пошуку та оцінки.
(Попередній огляд: Що таке Harness Engineering? Розбір семи основних модулів реалізації AI-агента (інженерія керування AI))
(Додатковий контекст: GPT-5.5 Instant відкритий для всіх користувачів, OpenAI навчає, як писати більш розумні та ефективні промпти)

Зміст статті

Перемикач

• Три нові види боргу, що важче виявити, ніж баги
• Невиджені прогалини моніторингу
• Рішення — не в моделях, а у системному дизайні

42%, — це частка компаній, які зупинили кілька AI-проектів у 2025 році, що вдвічі більше, ніж у попередньому році. Дані S&P Global Market Intelligence показують, що провали в AI — не випадковість, а системна проблема. Дослідження MIT того ж року вказує, що 95% пілотних проектів AI ніколи не переходять у виробничу стадію або не створюють кількісної комерційної цінності.

Ці провали зазвичай пояснюють недостатньою здатністю моделей, низькою якістю даних або труднощами з ROI. Але керівник Cota Capital Вікрама вважає, що справжня причина більш прихована: новий тип технічного боргу тихо накопичується у шарах підказок, залежності від моделей і оцінювання системи, — він кардинально відрізняється від традиційного коду, але так само смертельний.

Три нові види боргу, що важче виявити, ніж баги

Традиційний технічний борг зберігається у кодовій базі, баги можна відтворити, протестувати і виправити. В AI борг зовсім інший: він розподілений, розкиданий по шарах підказок, API моделей, даних і інфраструктури.

Він є періодичним, оскільки сама природа AI системи ймовірнісна: одна й та сама вхідна інформація не гарантує однаковий вихід; він майже непомітний, бо система «виглядає» нормально, поки не станеться критичний збій.

Борг підказок (Prompt Debt) — найочевидніший з трьох. Він не має записів у файлах, немає версій контролю для змін підказок, а «завантаження» безлічі несумісних фонових даних у підказки — спроба змусити модель зрозуміти більше.

В результаті підказки перетворюються на неформальний код без типів, тестів і управління версіями. Кожне мікрооновлення відбувається у непрозорій системі, і з часом вразливість системи зростає експоненційно.

Борг залежностей від моделей (Model Dependency Debt) виникає через високу залежність компаній від зовнішніх API моделей. Логіка застосунків базується на викликах зовнішніх моделей, але оновлення цих моделей не під контролем компанії.

Коли постачальник моделей мовчки оновлює версії, підказки, налаштовані для старих версій, можуть перестати працювати або давати непередбачувані результати. Відтворюваність зникає.

Борг пошуку (Retrieval Debt) з’являється у більшості компаній, що використовують архітектуру RAG для AI. Проблема у тому, що сховища даних часто переповнені хаотичними файлами, дублікати та застарілою інформацією. Відповіді AI технічно правильні, але вже не актуальні. Це важко помітити, бо виглядає цілком логічно і навіть проходить звичайний тестовий перегляд.

Невиджені прогалини моніторингу

Борг оцінювання (Evaluation Debt) — найменш оцінений з чотирьох нових видів AI боргу. Стандартні бенчмарки AI здебільшого фокусуються на вузькому спектрі та точкових оцінках, що не відображають реальну продуктивність після розгортання. Більшість компаній не мають єдиних стандартів тестування, базових наборів даних або систем моніторингу у реальному часі для вже розгорнутих моделей.

На відміну від зрілих процесів CI/CD у традиційному софтверному розвитку, у сфері AI ще немає механізму «безперервної інтеграції підказок».

Проще кажучи: інженер об’єднує код, і автоматичні тести повідомляють про помилки; але коли змінюється підказка, системи не мають автоматичних оповіщень. В результаті, CIO і CTO не мають повної видимості щодо реальної роботи моделей і не можуть швидко реагувати на деградацію.

Ці чотири види боргу, додані до існуючого технічного боргу у коді, прискорюють його накопичення. А ще гірше — власність на AI системи розподілена між командами інженерів, продуктів, даних і бізнесу, тому відповідальність часто розмивається.

Рішення — не в моделях, а у системному дизайні

Покращення моделей не вирішить проблему. Вікрама прямо каже: високий рівень провалів не залежить від точності моделей, а коріниться у системному дизайні, інтеграції та культурі організації.

Конкретно, підказки потрібно розглядати як код, що підлягає версійному контролю, супроводжувати документацією, перед розгортанням і після нього тестувати всі можливі конфігурації.

Механізми оцінки мають бути інтегровані у весь стек інфраструктури AI, створюючи безперервний потік оцінювання, що охоплює технічні та бізнес-метрики, а також системи AI-спостереження для моніторингу якості вихідних даних, провалів, зсуву моделей і даних.

Крім того, усі результати AI мають бути з поясненнями: джерела даних, використані моделі, кроки виконання — все має бути прозорим і піддаватись аудиту, щоб швидко виправляти системні помилки.

Для цього потрібно, як і у випадку з інвестиціями у кібербезпеку або хмарні технології, створити чіткий план усунення AI боргу та виділити спеціальний бюджет, а керівництво на рівні CXO має особисто керувати цим процесом.

Після всього цього стає зрозуміло: 95% провалів — не через недостатню розумність AI. А через те, що системи будуються як чорні ящики API, а не як складні системи, що потребують серйозної інженерної уваги. Технічний борг ніколи не зникає сам по собі, він лише зростає і рано чи пізно потрібно його погасити з високою відсотковою ставкою.