Главная

Блог

Расшифровка терминов ИИ: Простое руководство по важному (и не очень)

Расшифровка терминов ИИ: Простое руководство по важному (и не очень)

Автор

Дарья Олешко

Опубликовано

13 Авг 2025

Время чтения

3 - 5 мин чтения

ИИ повсюду. Но давайте будем честными — многие "термины ИИ" на самом деле всего лишь модные слова, добавленные в презентации и страницы продуктов. Если вы когда-либо чувствовали себя перегруженным такими аббревиатурами, как AGI, LLM или A2A, вы не одиноки.

Этот гид разложит всё по полочкам простым языком. Без жаргона. Без воды. Только главное, что действительно имеет значение в 2025 году и позже.

Независимо от того, находитесь ли вы в HR, ИТ, маркетинге, операциях или просто хотите выглядеть умным на следующей встрече - это ваш экспресс-курс. Сохраните его. Поделитесь. Добавьте в закладки. Давайте разберёмся термины ИИ вместе — и узнаем, как использовать их для достижения реальных результатов.

Почему термины ИИ имеют значение в 2025 году

ИИ больше не экспериментальная технология. Это двигатель, стоящий за вашими инструментами планирования, процессами найма, аналитическими панелями и оповещениями в Slack. Однако, большинство людей всё ещё не говорят на этом языке.

Вот почему знание термины ИИ имеет значение:

Вы будете выявлять раздутости от реальной ценности.
Вы будете принимать более умные решения при оценке поставщиков.
Вы наконец-то поймете, как работают ваши инструменты.
Вы будете лучше сотрудничать с разработчиками и техническими командами.

Настоящий пример:

Команда HR приобрела "ИИ-чатбот" для автоматизации найма. Оказалось, что это продвинутая контактная форма без NLP, автоматизации и интеграции. Почему? Они не понимали термины.

Единственные термины ИИ, которые вам действительно нужно знать

Начнем с основных концепций, которые вы встретите чаще всего.

ИИ-агент

Система, которая воспринимает, принимает решения и действует для достижения цели. Ей не нужно ручное управление для движения — она проявляет инициативу. Представьте это как неутомимого цифрового помощника.

Агентный ИИ

ИИ, который может ставить собственные цели и действовать без постоянных инструкций. Он учится по ходу дела, оптимизируя результаты с течением времени. Пример: автоматическое планирование смен и разрешение конфликтов.

A2A (агент-агент)

Протокол связи, позволяющий независимым ИИ-агентам сотрудничать. Ваш ИИ для планирования может "общаться" с ИИ для расчета заработной платы для синхронизации часов, сверхурочных и соблюдения норм.

AGI против ANI

AGI

(Искусственный Общий Интеллект)

По-прежнему гипотетическая форма ИИ, которая может учиться и рассуждать, как человек. Она ещё не существует, но занимает заголовки.

ANI

(Искусственный Узкий Интеллект)

Реальный ИИ, специализирующийся на одной задаче — например, планировании, распознавании лиц или переводе. Это ИИ, который вы используете сегодня.

ИИ-чатботы: за пределами простого общения

Современные ИИ-чатботы могут:

Отвечать на вопросы в HR
Обрабатывать запросы на отпуск
Предоставлять инструкции по адаптации
Выступать в роли агентов поддержки 24/7

Инструменты, такие как ChatGPT, Claude, Gemini и индивидуальные боты, обученные на внутренних документах, могут быть крайне полезны.

Автоматизация против Оркестрации

Автоматизация ИИ

Выполняет конкретные, повторяющиеся задачи — такие как маркировка заявок, назначение смен или отправка уведомлений.

Оркестрация ИИ

Соединяет системы и задачи в сквозные потоки. Например: адаптация нового сотрудника, установление его графика смен, синхронизация зарплаты и отправка документов о соответствии.

Модели ИИ и их семейства

Модель ИИ

Основной алгоритм, обученный сопоставлять входные и выходные данные. Например, GPT-4o, Claude 3 и Gemini 1.5.

Семейство моделей

Группа связанных моделей, обученных на похожей архитектуре, но оптимизированных для разных задач. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o входят в семейство GPT.

Согласование, Внимание и Предвзятость

Согласование

Обеспечивает соответствие поведения ИИ человеческим ценностям. Плохое согласование = непреднамеренные действия.

Внимание

Как модели "фокусируются" на самой важной информации для генерации ответов. Основной элемент в трансформерных моделях.

Предвзятость

Если обучающие данные искажены, и их выходные результаты будут. Это важно для HR, соблюдения норм и принятия решений.

Интеграция ИИ

Используйте платформы, такие как:

Zapier для запуска действий между приложениями
API для внедрения функций ИИ
инструменты без кода чтобы строить умные автоматизации без затрат времени на разработку

Пример: используйте ChatGPT для генерации отчетов о сменах внутри Shifton на основе данных отслеживания времени.

Продвинутые термины ИИ, которые вы будете встречать чаще

LLM (Большая языковая модель)

Движущая сила чатботов, генерации контента и умных ответов. LLM обучены на огромных объемах текстов и могут выполнять широкий спектр языковых задач.

RAG (Поколение с увеличенной извлечённой информацией)

Комбинирует языковую модель с поисковой системой или базой документов для генерации актуальных и осведомлённых ответов. Полезно для агентов поддержки ИИ и баз знаний.

Невычислительное / малопромышленное обучение

Невычислительное: ИИ делает что-то без примеров.
Малопромышленное: ИИ использует несколько примеров для изучения выполнения задачи.

Эти навыки позволяют ИИ быстро адаптироваться — отлично подходит для анализа новых тенденций в заявках на поддержку или обратной связи в HR.

Мультимодальный ИИ

Модели, которые понимают текст, изображения, аудио или видео одновременно. Отлично подходит для интерпретации визуальных расписаний, голосовых команд и ввода форм вместе.

Векторные базы данных

Хранят информацию в формате, который ИИ может понять и семантически искать (по смыслу, а не ключевому слову). Участвуют в поиске документов, чатботах и персонализации.

Популярные инструменты:

Pinecone
Weaviate
Chroma

Полный глоссарий из более чем 40 терминов ИИ (объяснено просто)

ИИ-агент — Система, которая может принимать решения и действовать для достижения целей без контроля со стороны человека.
Агентный ИИ — ИИ, который ставит собственные цели и проявляет инициативу, основываясь на окружающей среде.
A2A (агент-агент) — Протокол для общения и сотрудничества агентов ИИ.
AGI (Искусственный Общий Интеллект) — Гипотетический ИИ с уровнем обучения и рассуждения как у человека.
ANI (Искусственный Узкий Интеллект) — Реальный мировой ИИ, который превосходит в одной конкретной задаче.
Модель ИИ — Обученная функция, превращающая входные данные в интеллектуальный вывод.
Семейство моделей — Группа связанных моделей ИИ, построенных на одной архитектуре.
LLM (Большая языковая модель) — Модель, обученная на больших объемах языковых данных для понимания и генерации текста, похожего на человеческий.
Мультимодальный ИИ — ИИ, который может понимать и работать с несколькими типами ввода (текст, изображение, голос).
Векторная база данных — Тип базы данных, используемый для хранения и поиска данных на основе смысла, а не только ключевых слов.
Представление данных — Числовые представления текста/данных, которые помогают ИИ понимать взаимоотношения и смысл.
RAG (Поколение с увеличенной извлечённой информацией) — Комбинирует поиск в реальном времени с генерацией для более точных ответов.
Инженерия подсказок — Создание лучших вводов для получения желаемых выводов от ИИ.
Невычислительное обучение — ИИ выполняет задачу, не увидев её ранее.
Малопромышленное обучение — ИИ изучает новую задачу, имея всего несколько примеров.
Тонкая настройка — Адаптация общей модели к конкретной задаче или набору данных.
Предобучение — Начальная фаза обучения модели ИИ на широком наборе данных.
Галлюцинация — Когда ИИ уверенно генерирует ложную или некорректную информацию.
Предвзятость — Системная несправедливость в поведении ИИ из-за искаженных обучающих данных.
Согласование — Убедиться, что выводы ИИ соответствуют человеческим целям, ценностям и этике.
Конституционный ИИ — Обучение моделей с использованием встроенных этических принципов.
Объяснимость — Возможность понять, почему ИИ принял определённое решение.
Чёрный ящик — Модель или система, внутреннее устройство которой не прозрачно или непонятно.
Мыслительная цепь рассуждений — Техника, где ИИ объясняет свои шаги перед достижением заключения.
RLHF (Обучение с подкреплением от обратной связи человека) — Метод обучения, где предпочтения человека направляют процесс обучения.
Синтетические данные — Искусственно сгенерированные данные, используемые для обучения или тестирования моделей.
Открытые веса — Когда параметры модели распространяются публично (открытый источник).
Закрытая модель — Проприетарная ИИ-модель, внутренности которой недоступны.
Токен — Наименьшая единица текста, используемая моделями ИИ (обычно слово или часть слова).
Задержка — Временная задержка между вводом пользователя и ответом ИИ.
Определение — Действие использования обученной модели для генерации вывода.
Подключение — Связывание выводов ИИ с реальной, проверяемой информацией.
Автономный ИИ — ИИ, который может работать независимо на протяжении долгих последовательностей без вмешательства.
Тестирование — Тестирование производительности ИИ с использованием стандартизированных наборов данных и задач.
Ограничители — Ограничения или пределы, установленные для ИИ, чтобы предотвратить злоупотребление или ошибки.
Ручки настройки — Настройки, которые могут изменить поведение модели ИИ.
Масштабируемость — Насколько хорошо система ИИ работает при увеличении пользовательского спроса.
Переобучение — Когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо в реальном мире.
Обобщение — Способность ИИ хорошо выполнять задачи на невиданных данных.
NLP (Обработка естественного языка) — Область ИИ, ориентированная на понимание и генерацию человеческого языка.
Маркировка данных — Пометка необработанных данных (изображений, текста и т. д.), чтобы ИИ знал, что он видит.
Самостоятельное обучение — Обучение ИИ изучать закономерности в неразмеченных данных.
Искусственный помощник-пилот — Тип ассистента ИИ, который дополняет, а не заменяет человеческих работников.
Оркестрация — Связывание инструментов на базе ИИ в умные автоматизированные потоки.

Реальные случаи использования командами

HR:

ИИ предсказывает риск выгорания
Генерирует планы адаптации
Обнаруживает нарушения трудового законодательства

Ops:

Предсказывает проблемы с покрытием смен
Прогнозирует запасы и спрос
Оптимизирует маршруты доставки

Маркетинг:

Суммирует результаты кампаний
Пишет варианты рекламных объявлений
Персонализирует контент по сегментам пользователей

Поддержка:

Разбирает заявки по срочности и настроению
Суммирует журналы вызовов
Автоматически предлагает решения

Как оставаться в теме, не зная всего

Вам не нужно запоминать каждый термин. Достаточно знать столько, чтобы:

Задавать правильные вопросы
Выявлять неправду в предложениях поставщиков
Уверенно автоматизировать рабочие процессы

Советы:

Подписывайтесь на несколько новостных рассылок по ИИ (например, блог Shifton)
Устанавливайте оповещения о обновлениях продукта
Тестируйте небольшие — и затем масштабируйте то, что работает

Заключительные слова: давайте будем реалистами

Да, существует сотни термины ИИ терминов вокруг. Но большинство из них не повлияет на ваш рабочий день. Эти изменят.

Теперь, когда у вас есть язык, используйте его. Начинайте улучшать процессы. Тестируйте инструменты. Автоматизируйте рутинные вещи.

Пусть ИИ берёт на себя основную работу. Вы занимайтесь человеческой частью.

✅ Призыв к действию

Начните использовать ИИ в управлении своей рабочей силой уже сегодня

Узнайте, как возможности автоматизации и планирования с использованием ИИ от Shifton могут взять на новый уровень ваши операции.

👉 Откройте для себя функции ИИ от Shifton →