Почему одна запись может изменить KPI: разложение агрегированных метрик на вклад отдельных событий

Меня зовут Иван Васильев, я ведущий аналитик в Ви.Tech, IT-дочке ВсеИнструменты.ру. Хочу показать, как из на первый взгляд простой формулы KPI выросла инженерная задача: нам нужно было не просто посчитать интегральный показатель эффективности поставщика, а объяснить, какая именно закупка его ухудшила и почему. В статье разберу, почему для агрегированных метрик не работает наивный подход, как мы пришли к remove-one analysis и где пришлось отдельно фиксировать логику расчета, чтобы результат вообще можно было интерпретировать. В одной из систем, над которой я работаю, мы рассчитываем интегральный показатель эффективности поставщика. Сначала задача казалась очень простой: несколько метрик, несколько весов, обычная агрегированная формула. Но однажды бизнес задал вопрос: | Почему показатель поставщика снизился? Ответить на него можно было бы общими словами. Но затем появился уточняющий вопрос: | А какая именно закупка ухудшила показатель? И в этот момент простая аналитическая задача внезапно превратилась в интересную инженерную проблему: с агрегированными метриками, нелинейными функциями и неожиданными эффектами, которые больше похожи на задачи из дискретной математики, чем на обычный backend.

https://habr.com/ru/articles/1019170/

#KPI #explainable_KPI #агрегированные_метрики #removeone_analysis #sensitivity_analysis #вклад_записи #explainability #backend

I’ve put together **Arclight**: 12 small Rust ARC cases that don’t just give an answer, but also explain **why** and **check** themselves.

It’s a compact collection of self-explaining, fail-loud programs — useful for demos, teaching, and experimenting with the ARC approach.

https://github.com/josd/arclight

#rustlang #programming #reasoning #explainability

Simon Willison (@simonw)

Agentic Engineering Patterns 가이드의 새로운 챕터가 공개되었습니다. 이번 챕터는 코딩 에이전트가 맞춤형 인터랙티브·애니메이션 설명을 생성하여 인지 부채(cognitive debt)를 완화하는 방법을 다룹니다. 개발자가 에이전트로 설명과 시각화를 자동 생성하는 패턴을 설명합니다.

https://x.com/simonw/status/2027885000432259567

#agentic #agents #explainability #developer #guide

Steerling-8B, a language model that can explain any token it generates

https://www.guidelabs.ai/post/steerling-8b-base-model-release/

#HackerNews #Steerling8B #LanguageModel #AI #Explainability #TokenGeneration

If #AI agents can interpret intent and execute #workflows autonomously, what makes them trustworthy? Accuracy isn’t enough. #Transparency isn’t enough. So what is?

This piece explores why #explainability must move from feature to infrastructure — and what that means for design.

https://www.designative.info/2026/02/20/designing-for-explainability-from-interrogability-to-intent-alignment/

Ian Leslie (@mrianleslie)

Seb Krier의 'deep explainer' LLM 분석을 소개하며, 데리다(Derrida)와 라캉(Lacan) 등 포스트구조주의 주체론과 유사하지 않느냐고 묻는 트윗입니다. LLM의 설명 방식과 인간 주체 개념을 철학 이론과 연결해 해석하려는 논의입니다.

https://x.com/mrianleslie/status/2020591635613044886

#llm #explainability #nlp #philosophy

Giải thích (explainability) không chỉ là tính năng kỹ thuật mà còn là yếu tố thiết yếu cho admin, bộ phận hỗ trợ và vận hành. Khi hệ thống ẩn lý do, họ phải tốn thời gian giải quyết ticket, làm việc ngoài giờ và đối mặt với burnout. Độ mờ gây kéo dài tổ chức, tăng chi phí kỹ thuật và gây stress. Hãy biến explainability thành tính năng sản phẩm để giảm gánh nặng. #Explainability #ProductFeature #Developer #GiảiThích #TínhNăngSảnPhẩm #CôngNghệ #QuảnLý #ThiếtKếPhầnMềm

https://www.reddit.com/r/prog

fly51fly (@fly51fly)

대규모 추론 모델들 간에 설명(explanations)이 일반화되는지를 연구한 최신 논문입니다. 저자(K Pal, D Bau, C Singh)는 다양한 대형 추론 모델에서 설명의 전이 가능성과 한계, 모델별 차이를 분석해 설명기법의 범용성 및 해석 가능성 연구에 대한 실험적 증거를 제공합니다. arXiv 공개(2026).

https://x.com/fly51fly/status/2013367471802085861

#explainability #reasoning #arxiv #interpretability

Công cụ như n8n phát triển rất nhanh, nhưng nếu không thể giải thích được, tốc độ đó sẽ trở thành nợ kỹ thuật.

#n8n #Automation #TechnicalDebt #SoftwareEngineering #Explainability #TựĐộngHóa #NợKỹThuật #KỹThuậtPhầnMềm #TínhGiảiThích

https://www.reddit.com/r/programming/comments/1qcpor9/n8n_feels_fast_until_you_need_to_explain_it/