Системы на базе GPT

Не просто API-вызов

Сегодня почти каждое агентство заявляет, что «интегрирует GPT». Они подключают ваш бизнес к API OpenAI, оборачивают это в чат-бота и называют «трансформацией».

Это не то, что делаем мы.

GPT — будь то 3.5, 4 или то, что выйдет дальше — это языковая модель. Она обрабатывает текст. Генерирует ответы. У неё нет понимания вашего бизнеса, ваших клиентов или ваших целей по выручке.

Вопрос не в том, использовать ли GPT. Вопрос в том, как спроектировать системы так, чтобы GPT стал заменяемым компонентом, обслуживающим бизнес-логику, а не центром всей архитектуры.

Проблема зависимости

Когда ваше «AI-решение» — это по сути GPT + промпты, вы наследуете несколько рисков:

Vendor lock-in Вся система зависит от доступности OpenAI, ценообразования и их политик. Когда меняются лимиты или устаревают модели, ваш бизнес чувствует это напрямую.

Нет бизнес-памяти GPT не имеет устойчивого понимания ваших клиентов, процессов и контекста. Каждое взаимодействие начинается «с нуля», если вы не построили архитектуру, которая обеспечивает непрерывность.

Непредсказуемое поведение Обновления моделей меняют ответы. То, что работало вчера, может перестать работать завтра. Без правильной абстракции любое обновление модели становится бизнес-риском.

Коммодитизация ценности Если ваше конкурентное преимущество — «мы используем GPT», у вас нет конкурентного преимущества. У всех есть доступ к тому же API.

Как мы проектируем системы на базе GPT

Мы относимся к GPT как к тому, чем он является: языковой слой обработки в составе более крупной бизнес-системы.

Слой абстракции GPT находится за интерфейсом, с которым взаимодействуют бизнес-системы. Когда модели меняются — или появляются более сильные альтернативы — мы заменяем компонент без перестройки инфраструктуры.

Инъекция контекста Перед любым обращением к GPT система добавляет релевантный бизнес-контекст: историю клиента, паттерны транзакций, непрерывность диалога, бизнес-правила. GPT обрабатывает язык; архитектура даёт смысл.

Валидация результатов Ответы GPT проходят проверку бизнес-логикой до того, как попадут к клиентам или запустят действия. Модель предлагает; система решает.

Архитектура отказоустойчивости Когда GPT ошибается, отвечает с задержкой или выдаёт некорректный результат, система продолжает работать. Плавная деградация, а не катастрофический сбой.

Бизнес-результаты

Такой подход даёт измеримые эффекты:

• Снижение риска поставщика: изменения моделей не ломают бизнес
• Стабильное поведение: правила бизнеса, а не «капризы» модели, определяют результат
• Оптимизация затрат: умная маршрутизация сокращает лишние вызовы API
• Дифференциация: преимущество — в системе, а не в модели

Кому это подходит

Организациям, которые хотят использовать большие языковые модели как компоненты инфраструктуры, а не как всю AI-стратегию целиком.

Фаундерам, которые понимают: API, доступный всем, не может быть вашим «рвом», но система, построенная вокруг него, — может.

Кому это не подходит

Если вам нужен чат-бот на GPT — любой фрилансер это сделает.

Если вы считаете, что достаточно добавить «AI-powered» в маркетинг, чтобы решить бизнес-проблемы, — мы не подходим.

Разговор

Решения по архитектуре, принятые сегодня, определяют ваши возможности завтра. Если вы строите системы, которые будут опираться на языковые модели, вопрос в том, будете ли вы владеть архитектурой или арендовать её.

Мы готовы к стратегическому разговору о том, как GPT и похожие модели должны вписываться в инфраструктуру, которая служит целям вашего бизнеса.