Почему классические ТЗ не работают для AI и как перейти к вероятностной практике? Разберём, почему привычные методы сбора и формализации рушатся в проектах с моделями и непредсказуемыми ответами, какие подходы помогают в условиях неопределённости данных и результатов, и как формулировать требования, критерии успеха, метрики качества и допустимые ошибки.

Практические приёмы и примеры для бизнес-аналитиков, тимлидов и менеджеров внедрения — чтобы задавать реалистичные ожидания и управлять рисками AI-проектов.