Отличаем ML, LLM и GenAI на примерах
В программе AI BizCamp 13 июня 2026 года участники использовали разные модели: DeepSeek и GigaChat для генерации текстов, YandexGPT для чат-ответов, а также инструменты машинного обучения для аналитики. Каждый инструмент решает свою задачу — не все AI одинаковы.
ML (машинное обучение) — это когда система учится на исторических данных и делает прогнозы. Например, прогноз продаж на следующий месяц на основе прошлых лет. LLM (большие языковые модели), такие как ChatGPT, DeepSeek, YandexGPT, обучены понимать и генерировать сложные тексты: они пишут письма, объясняют инструкции, переводят. GenAI (генеративный ИИ) создает новые объекты: тексты, картинки, даже видео — например, когда нужно сгенерировать логотип или шаблон сайта.
Один и тот же бизнес-процесс может включать сразу несколько технологий. Для отчётов используется ML, для автоматических ответов клиентам — LLM, а для создания презентаций и визуалов — GenAI.
💡 Аналогия
ML — это как калькулятор, который вы обучили на своих финансах и он советует, когда лучше инвестировать. LLM — как ассистент, который быстро составляет письма и отвечает на вопросы. GenAI — как дизайнер, создающий макеты или тексты по вашему описанию.
Ключевые моменты
ML анализирует данные и делает прогнозы на основе истории.
LLM понимает сложные запросы и генерирует тексты для разных задач.
GenAI создает новые объекты: тексты, картинки, шаблоны.
В бизнесе эти технологии часто работают вместе — каждая для своей задачи.
Следующий урок
Смотрим на RAG и AI-агентов в бизнесе
Теория