ИИ-система есть, подрядчика нет: что проверить, прежде чем искать нового

Ситуация, которая встречается всё чаще: ИИ-ассистент или агент сделан подрядчиком, сдан и работает, а подрядчик ушёл на другой проект, договор поддержки закончился или покрывает только исправление ошибок. Систему кто-то должен вести — и это другая работа, чем с привычным софтом.

И таких систем становится больше. По исследованию «Инфосистем Джет» и Smart Ranking (CNews, август 2026, 52 крупные организации), среди компаний, которые работают с большими языковыми моделями или пробуют их, 53% уже довели решения до промышленной эксплуатации.

Почему её нельзя оставить как есть

Учётная система, которую никто не трогает, завтра работает так же, как сегодня. С ИИ-системой иначе, и причин минимум три.

1. Модель уходит по графику вендора. В документации Yandex AI Studio у части моделей так и написано: доступна до 30 октября 2026 года. Новую версию надо прогнать на контрольных примерах до переключения, иначе качество поменяется без предупреждения.
2. Качество падает тихо. Без набора реальных случаев с эталонными ответами о деградации узнают по жалобам пользователей, то есть поздно.
3. Расход растёт вместе с потоком. Счёт за модель, который смотрят раз в квартал, однажды становится сюрпризом для бюджета.

Пять вопросов на первой неделе

1. На кого оформлены облачный аккаунт, ключи к моделям и репозиторий? Если на подрядчика или бывшего сотрудника — исправить это первым делом.
2. Есть ли у вас исходники и соберётся ли система с нуля без автора?
3. Где живут промпты и бизнес-правила — в репозитории с версиями или прямо в тексте промпта, который правят на работающей системе?
4. Есть ли контрольная выборка с правильными ответами? Без неё качество нечем мерить.
5. Что происходит, когда недоступна 1С, CRM или почта: заявки ждут или теряются молча?

Главный вопрос — не про модель

Система может отвечать правильно и при этом ничего не ускорять. Поэтому прежде, чем спорить о точности, замерьте процесс, который она обслуживает: время до результата, долю случаев, переданных людям, переделки на следующем шаге. Если ответы хорошие, а процесс быстрее не стал, чинить нужно не модель, а маршрут вокруг неё.

Что записать в договор на сопровождение

Время реакции на сбой — обязательная часть любого SLA, но для ИИ этого мало. Добавьте порог качества на контрольной выборке и частоту замера; лимит расхода на модель и того, кто получает сигнал о превышении; порядок смены модели и кто утверждает переход; ежемесячный отчёт, где рядом с качеством стоит цифра процесса; условия выхода — код, доступы, документация и контрольная выборка остаются у вас.

Доводить или собирать заново

Чаще доводят: переписывать с нуля обычно дороже. Собирать заново честнее в трёх случаях — исходников нет и восстановить их нельзя; качество далеко от порога, а причины ошибок не воспроизводятся; процесс с момента запуска изменился так, что система решает уже не ту задачу.

Как это устроено у нас

Берём в эксплуатацию системы других подрядчиков от 60 000 ₽ в месяц, приёмка входит в эту плату. Первый месяц уходит на доступы, аудит, замер качества, стоимости одной обработки и метрики процесса, мониторинг и подписание SLA. Доводить систему или собирать заново, помогает решить бесплатная диагностика — около двух недель.

Чек-лист аудита из девяти областей и план первых 30 дней: https://a2labs.ru/znaniya/ii-sistema-drugogo-podryadchika.html

A2 Labs — российская команда внедрения ИИ-агентов, сайт a2labs.ru.