Фінансист перевіряє угоду. Шукає ризики, рахує сценарії, готує короткий висновок для керівника. Звичний процес.Раніше або сам, або просив одну модель “проаналізувати все”. І тут починалось: одна добре пише, друга краще рахує, третя сильніша в пошуку помилок, четверта тримає довгий контекст. Одна модель ці ролі не закриває.Sakana AI випустила Fugu саме під таку логіку. Надсилаєте один запит - система сама вирішує, які моделі підключити. Одна читає, друга планує, третя перевіряє, четверта збирає відповідь. Для вас це один API. Всередині - команда.OpenRouter Fusion робить це ще прозорішим. Самі збираєте “групу” моделей, даєте одне завдання, окрема модель зводить результат. На 100 складних дослідницьких задачах зв’язка Fable 5 + GPT-5.5 дала 69,0% проти 65,3% у Fable 5 окремо. Дешевша група набрала 64,7% і коштувала приблизно вдвічі менше.Anthropic проаналізували близько 400 тис. сесій Claude Code від 235 тис. людей. У типовій сесії людина приймає близько 70% рішень про те, що треба зробити. Claude - близько 80% рішень про те, як це виконати.Цінність переходить до людини, яка знає процес. Не до тієї, яка вивчила 50 красивих запитів - до тієї, яка розуміє, які дані взяти, де може бути помилка, який результат вважати готовим і де потрібне людське затвердження.У продажах це перевірка ліда і підготовка пропозиції. У фінансах - аналіз звіту і ризиків. У закупівлях - порівняння постачальників. У підтримці - розбір звернень і пошук повторюваних проблем. Скрізь однакова логіка: людина описує процес, система підбирає моделі під різні частини задачі, виконання йде паралельно або по черзі, одна модель збирає фінальну відповідь, людина перевіряє місця, де помилка коштує дорого.Наступний крок у роботі з ШІ - збирати модельну команду під конкретний процес.Якщо процес у вас чіткий, ШІ сильно прискорить виконання. Якщо розмитий - кілька моделей просто швидше принесуть вам кілька різних версій хаосу.#шірадар