Кто понесёт потери, если расходы AI-агента опережают доказательства эффективности?

Проблему автор называет proof gap — разрывом между моментом, когда деньги уже потрачены, и моментом, когда появляется достаточно данных для оценки решения. В приведённом примере агент получает бюджет $200 000 и перераспределяет по $1 000 в час между CTV и retail media. Если первый пригодный для оценки продаж результат появляется через 48 часов, к этому моменту на непроверенное решение уже приходится $48 000 расходов. Общий бюджет кампании и pacing ограничивают общий объём и скорость расходов, но сами по себе не задают предел суммы, которая может быть поставлена на одно ещё не проверенное изменение.

По предложенной автором схеме стороны заранее определяют стандарт доказательства и условия расширения полномочий агента. Временной горизонт проверки должен соответствовать цели кампании, а при задержке данных предполагаемым действием становится остановка новых расходов. Сам лимит риска должен находиться вне целевой функции агента: агент не может самостоятельно повысить его или обнулить, перенеся бюджет в другой канал либо передав расход второму агенту.

Отдельно автор разделяет лимит риска и финансовую гарантию. Первый ограничивает сумму, которую покупатель готов поставить на непроверенное решение, а гарантия определяет, кто понесёт заранее оговорённый убыток при наступлении конкретного условия. Такая гарантия требует зафиксировать в договоре триггер выплаты, её размер, исключения и источник средств. Покрытие при этом не доказывает правильность рекламной стратегии, а лишь перераспределяет финансовый риск между сторонами.