LLM упростили запуск AI-функций до нескольких вызовов API, и дата-сайентисты будто бы выпали из критического пути. На практике именно здесь начинаются самые дорогие ошибки: команды берут готовые метрики, доверяют LLM-судьям и строят evals на синтетике, которая не похожа на прод.
В статье — пять типичных ловушек современной AI-разработки и разбор того, почему умение смотреть в данные снова становится ключевой инженерной компетенцией.