OpenAI описывает, как системные оценки LLM (evals) становятся ключевым инструментом для извлечения бизнес-ценности из ИИ: более миллиона компаний уже используют AI, но многие не получают ожидаемых результатов. Evals предлагают формализованный способ перевести размытые цели в измеримые критерии качества и связать их с ROI.

Компания различает два слоя оценок: frontier evals для проверки базовых возможностей моделей и contextual evals, которые разрабатываются под конкретные продукты, рабочие процессы и отраслевые сценарии. Именно контекстные оценки рекомендованы как зона ответственности бизнес- и продукт-руководителей, а не только технических команд.

Предлагается трёхшаговый цикл «Определить → Измерить → Улучшить»: формулировать, что значит «отлично» для конкретного кейса, собирать эталонный набор примеров (golden set) и таксономию ошибок, тестировать систему в среде, максимально близкой к реальной, с продуманными рубриками и граничными случаями, а затем итеративно улучшать промпты, данные и сами оценки.

Отдельно подчёркивается роль LLM Grader и human in the loop: модель может масштабировать оценку, но предметные эксперты остаются критичными для калибровки качества и анализа логов. Через постоянный data flywheel — логирование входов/выходов, выборку сложных кейсов, экспертную разметку и возвращение её в метрики — компании наращивают уникальный контекстно-зависимый датасет, который сложно скопировать и который становится источником устойчивого конкурентного преимущества.

Для руководителей evals позиционируются как продолжение культуры OKR/KPI для эпохи вероятностных AI-систем: умение задать правильные метрики, балансировать точность и скорость, встроить обратную связь пользователей и не прекращать стресс-тестирование системы становится таким же важным управленческим навыком, как стратегия и продуктовое видение.