UI для ИИ: как превратить сложный алгоритм в понятного помощника

Делимся нашей новой колонкой в ИТ-журнале TProger — о том, почему внедрение корпоративных ИИ-систем может оказаться невостребованным из-за неграмотно спроектированного интерфейса и на что нужно ориентироваться, чтобы избежать подобного исхода. Разбираем принципы проектирования вместе с Евгенией Чистяковой, ведущим дизайнером интерфейсов в Embedika.

Ключевой фактор в том, что человек взаимодействует не с моделью напрямую, а интерфейсом. И именно от его качества зависит, станет ли ИИ помощником или источником фрустрации.

Ключевые выдержки из материала:

👉 ИИ — помощник, а не сотрудник. Задача интерфейса не создавать иллюзию всезнающего ИИ, а наглядно показывать источники ответов и давать инструменты для проверки, чтобы пользователь сохранял здоровый скепсис.
👉 Пользователь контролирует результат. Эффективный UI всегда оставляет за человеком последнее слово через редактируемый вывод, явное согласие на действия и понятную индикацию уверенности модели.
👉 Делайте невидимое — видимым. Логику работы сложной системы нужно объяснять без технических терминов: показывать статус операций, понятно описывать ошибки и пределы возможностей ИИ.
👉 Научите пользователей эффективному взаимодействию. Лучшее обучение то, которое встроено в интерфейс: примеры промптов, контекстные подсказки и продуманное упрощение сложных функций.

Качественный интерфейс снимает страхи пользователя, дает чувство контроля и превращает любую ИИ-систему в удобный инструмент для бизнеса.

🔗 Читайте полную статью на TProger

Как коллеги из Data, Stories and Languages используют Data Science для противодействия мошенничеству

Мы много говорим про корпоративный поиск и анализ текстов, но мир ИИ-решений для бизнеса гораздо шире. Сегодня хотим показать вам реальные кейсы из практики наших коллег — data science-инженеров из компании Careem (сервис для заказа такси).

Они ведут канал @datastorieslanguages, где рассказывают, как строят и внедряют модели машинного обучения. Вот несколько кейсов из их опыта:

1. Выявление дублирующих аккаунтов водителей с помощью распознавания лиц
Задача заключалась в обнаружении случаев, когда один водитель создавал несколько аккаунтов. Для этого была применена система на основе сравнения эмбеддингов лиц.
Использовались библиотека face_recognition для извлечения признаков и Faiss-GPU для эффективного поиска сходств в массиве из 2-3 миллионов фотографий. Индексирование и поиск заняли около часа.
Основной инженерной сложностью стало требование к нулевому уровню ложных срабатываний, что привело к необходимости дополнительной постобработки результатов бизнес-правилами. В результате было идентифицировано и заблокировано около 2000 аккаунтов.

2. Внедрение ML-модели для минимизации риска неплатежей
Для снижения потерь от использования невалидных или мошеннических банковских карт была разработана и внедрена машинная модель, пришедшая на смену системе жестких правил.
Модель, запущенная в продакшн и работающая в реальном времени, оценивает риск для каждого клиента и автоматически применяет механизм временного холда средств. Разработка и внедрение заняли девять месяцев, а итоговая точность модели превзошла эффективность предыдущих правил.

Если вам также интересно наблюдать за новыми подходами внедрения ML-моделей в бизнес и получать больше технических инсайтов в области прикладного data science — рекомендуем подписаться на канал коллег @datastorieslanguages