LLM умеют проходить бенчмарки, но это не значит, что они умеют действовать в реальной «команде» под давлением.

LLM умеют проходить бенчмарки, но это не значит, что они умеют действовать в реальной «команде» под давлением.

Интересный тест на поведенческую устойчивость — игра в «Бункер»: модели помещают в сценарий ограниченных ресурсов, где надо не просто отвечать правильно, а договариваться, аргументировать, уступать и строить коалиции. Тут уже важны не math/код, а социальная динамика, гибкость и способность держать цель под меняющуюся ситуацию.

Для martech это полезный сигнал: AI-агент в стеке — это не только генерация текста. Ему придется жить в связке с CRM/CDP, правилами сегментации, approval flow и данными, которые часто противоречат друг другу. Если модель не умеет удерживать контекст и не «ломается» в спорных сценариях, автоматизация быстро превратится в хаос.

Вывод простой: LLM стоит оценивать не только по точности ответа, но и по тому, как они ведут себя в конфликте интересов и при дефиците информации. Именно там обычно и проявляется реальная пригодность для ops- и customer-facing задач. 🤖