Один из самых дорогих уроков в AI-автоматизации — не верить красивой демо-версии.

Один из самых дорогих уроков в AI-автоматизации — не верить красивой демо-версии.

Сделали связку: бот принимает заявки, нейросеть классифицирует лиды, CRM сама ставит задачи. На тесте всё выглядело идеально. На реальных данных система начала «умничать»: горячие заявки улетали в холодные, дубли считались новыми, а часть обращений вообще терялась из-за кривого формата входных сообщений. 💥

Проблема была не в модели. Проблема была в данных и в отсутствии защитных правил.

Вывод простой: автоматизировать можно почти всё, но сначала нужно описать исключения, лимиты и ручной контроль в критичных точках. Иначе AI не ускоряет процесс — он масштабирует ошибку. 🤖

Самые полезные внедрения обычно начинаются не с «что умеет нейросеть», а с «где система может сломаться».