Ongoing Legibility
AI-среда меняется сама. Измерение тоже должно повторяться.
Модели обновляются, источники появляются и исчезают, конкуренты публикуют новые evidence. Поэтому baseline полезен только вместе с последующим сравнением.
Задача не удерживать «позицию». Задача видеть, что изменилось и почему это важно для выбора.
Что входит в цикл
Повторный test set. Те же заранее зафиксированные запросы, рынки и языки, чтобы сравнение оставалось сопоставимым.
Delta report. Что изменилось в retrieval, понимании, corroboration, selection и источниках.
Environment watch. Новые или исчезнувшие источники, source churn, изменения конкурентной evidence environment.
Следующие interventions. Только те изменения, которые соответствуют диагностированному провалу.
Что это не такое
Это не обещание удерживать ranking в AI и не попытка управлять моделью. Recommendation и selection остаются наблюдаемыми outcomes. Если результат не изменился, это тоже результат измерения.
Для кого
Для компаний, фаундеров и экспертов, для которых AI уже стал заметным intermediary of choice и одного разового снимка недостаточно.
Обсудить ongoing работу