Перевіряйте, чи architecture прив’язана до business risk
Запитайте, як команда відокремлює model behavior від deterministic business rules. Permissions, money, data access і критичні actions не повинні залежати від prompt wording.
Зріла команда пояснить trust boundaries, policy layers, approval points і fallback ще до обговорення конкретної моделі.
Питайте про evaluation strategy
Production AI потребує regression tests для outputs, retrieval, tool calls і policy violations. Дізнайтеся, як формується representative task set і як проходить release gate.
Якщо відповідь лише «ми вручну тестуємо prompts», продукт буде важко безпечно розвивати.
Дивіться на data architecture окремо
Для RAG важливі ingestion, metadata, permissions, freshness і deletion. Для agents — normalization і audit усіх tool interactions.
Саме data boundaries часто визначають reliability більше, ніж бренд моделі.
Уточнюйте ownership і portability
Продукт не повинен бути заручником одного provider або внутрішньої agency platform. Питайте, кому належать repositories, infrastructure і deployment access.
Provider abstraction, документація та контроль доступу зменшують vendor risk.
Оцінюйте delivery system
Питайте, як працюють architecture, QA, security, observability, release gates і rollback.
Сильний партнер має пояснити шлях feature від discovery до monitored production.
Що має бути у сильній vendor proposal
Сильна proposal переводить business goal у architecture boundaries, delivery phases, measurable risks та acceptance criteria. Вона пояснює ownership repositories й infrastructure, security, QA та спосіб довести якість AI на representative tasks.
Просіть відокремити discovery assumptions від committed scope. Це зменшує ризик купити велику implementation до перевірки найризиковіших data, integration або model assumptions.