Статья вводит концепцию «прецизионного потолка» — фундаментального ограничения максимальной точности любых алгоритмов ИИ, работающих с данными от конкретных сенсоров. Это ограничение определяется не мощностью моделей машинного обучения, а информационной емкостью канала измерения, что описывается неравенством обработки данных. Авторы демонстрируют применимость этой теории на четырех примерах оптических и фотоэлектрических технологий: скрининг осанки, носимые пульсоксиметры (фотоплетизмография), анализ изображений глазного дна и дерматологический ИИ. Разработана трехуровневая таксономия ограничений, включающая физические законы, физиологическую вариативность и разрыв между модальностями. Предложены принципы проектирования IICRC (Identify, Internalize, Communicate, Recognize, Cascade) и шаблон аудита «Прецизионного потолка» для качественной оценки перед внедрением. Фреймворк не заменяет существующие инициативы по ответственному ИИ, а указывает места, где ограничения точности физически неизбежны. Это создает основу для реалистичных деклараций точности, ограничений целевого использования и протоколов эскалации, соответствующих новым регуляторным требованиям.