В двадцатых числах августа мы сели разбирать чужую корпоративную ИИ-платформу по её открытым материалам (сайт, каталог коннекторов, документация). Первое расхождение между обещанием вендора и его продуктом нашли у себя.
Пункт 4.1 публичной оферты нашей же ИИ-платформы Svaya обещал, что результаты запусков автоматически удаляются через 30 суток. Внутренняя проверка 25 августа показала, что код этого не делал. Функция удаления была написана, лежала в продукте, и не вызывалась ничем. Исправили в тот же день и проверили прогоном против живой базы. Разбираться дальше в чужих страницах после такой находки стало проще. Стало понятно, что именно искать.
Два класса вопросов к платформе
Вопросы покупателя к корпоративной ИИ-платформе делятся на два класса, и класс определяет, где лежит ответ.
Первый класс закрывается открытыми материалами, тем, что вендор уже опубликовал. Сюда попадают вопросы, как продукт вызывает языковые модели и какие, как собирается прикладная задача, как устроен поиск по документам, какие модальности есть кроме текста. Отвечают на них страницы продукта, каталог интеграций, пользовательская документация, публичные выступления.
Второй класс открытыми материалами не закрывается никогда. В нём цена, лицензирование, требования к железу, регламент обновлений, комплект для администратора, уровень поддержки и ответственность за простой. Здесь дело обходится без скрытности, все эти условия живут в договоре, потому что они и есть предмет договора.
С первым классом есть подвох, и он повторяется. Страниц у вендора обычно несколько, и между собой они не сходятся. Мы убедились в этом на себе, у нас разошлись оферта и код. А дальше разобранный пример с чужой стороны.
Пример с числами и ссылками
Пример появился из работы. В конце августа мы изучали соседа по рынку, корпоративную ИИ-платформу Landev AI компании ЛАНИТ. Изучали неделю. Всё, что ниже, снято с публичных страниц 29 августа 2026 года, ссылки ведут на сами страницы, каждую строку можно перепроверить.
Случай первый, страница о продукте. Текст на ней обещает четыре имени, «Работайте с OpenAI, Anthropic, Llama, Mistral и локальными моделями». Карточек моделей на той же странице шесть, и это Open AI, YandexGPT, Qwen, GigaChat, DeepSeek, Grok. Два списка пересекаются на одном имени. Всего на одной странице девять разных брендов языковых моделей, и по ней не понять, какой набор приедет в поставке. Витрина нашей платформы тоже показывает модели, которых в поставляемой установке нет. В каталоге установки один боевой текстовый деплоймент плюс зрительный, остальное подключается отдельной настройкой.
Случай второй, каталог коннекторов. На одной странице стоят три разных числа. В служебном описании страницы, которое видят поисковики, написано «50+ коннекторов к российским и корпоративным системам: 1С, Битрикс24, GitLab, SharePoint». В шапке написано «Мы подключаемся к более чем 100 приложениям». В тексте ниже написано «Более 100 готовых коннекторов к корпоративным системам — от 1С и SAP до внутренних порталов и SaaS-решений». А в самом каталоге на этой странице перечислена 21 позиция. Список идёт по алфавиту и обрывается на букве D, от 15Five до Docebo. Ни одной из пяти систем, названных рядом с числами (1С, SAP, Битрикс24, GitLab, SharePoint), в перечне нет.
Случай третий, страница ИИ-поиска. «Ищите по 100+ корпоративным системам» в одном абзаце и «Благодаря 50+ коннекторам» в соседнем. Два числа рядом, в одном экране.
Что это доказывает и чего не доказывает
Расхождение чисел не доказывает, что коннекторов меньше сотни. Каталог может быть недописан, часть подключений может существовать и не быть выложенной. Доказывает оно ровно одно. По открытым материалам покупатель это число проверить не может. Шорт-лист вендоров при этом составляется по числу с лендинга.
Виноватых в этой истории искать неинтересно, потому что механизм виден на нас самих. Маркетинговую страницу и каталог ведут разные люди в разное время. У нас оферту писал юрист, функцию удаления писал разработчик, между ними прошли недели, и третьего человека, который сверил бы документ с кодом, не было до самой проверки. Два случая, наш и разобранный, это два случая. Выводов о всём рынке мы из них не делаем.
Что с этим делать до звонка вендору
Процедура из трёх шагов, работает без нас и без покупки чего-либо.
- Возьмите маркетинговую страницу платформы и выпишите из неё все обещанные числа и имена (модели, коннекторы, интеграции, сертификаты).
- Найдите у того же вендора артефакт, который обязан быть точным, и сверьте с выписанным. Каталог интеграций против «более 100», пользовательскую документацию против списка моделей, оферту против обещаний о данных. Расхождения не повод вычёркивать вендора. Расхождения это ваши первые вопросы на встрече, и по ответам видно, как вендор обращается со своими же текстами.
- Вопросы второго класса (цена, железо, регламент обновлений, поддержка, ответственность) на сайте не ищите. Сразу выпишите их отдельным листом для договора, там им и место.
По трудоёмкости ориентир такой. Полный разбор одной платформы занял у нас неделю. Сверка одной пары «страница против каталога» занимает час-полтора.
Зачем это нам самим
Свою платформу Svaya мы прогнали той же процедурой. Установок у заказчиков у нас пока ноль, физический стенд один, и слова о себе мы проверяем тем же способом, что и чужие. С оферты этот текст и начался.
Маркетинговая страница обещает, каталог отвечает. Читайте страницу, покупайте по каталогу, а разницу между ними несите на встречу первым вопросом.
