Мы однажды почти полностью отдали обработку входящих заявок на AI-автоматизацию. Казалось, всё идеально: бот с

Мы однажды почти полностью отдали обработку входящих заявок на AI-автоматизацию. Казалось, всё идеально: бот собирает данные, нейросеть классифицирует запросы, задача улетает в CRM, менеджер подключается только на финале.

Проблема проявилась на третий день: система уверенно «додумывала» недостающие детали, путала срочные заявки с тестовыми и иногда отправляла клиентов не в тот сценарий. В итоге команда начала тратить больше времени на исправления, чем на ручную обработку.

Главный вывод оказался неприятным, но полезным: автоматизация без контроля качества — это не ускорение, а масштабирование ошибки. 🤖

С тех пор у нас правило простое: AI может принимать решение только там, где цена промаха низкая. Во всех критичных точках — валидация, логика fallback и человек в контуре. Именно это превращает автоматизацию в инструмент, а не в источник хаоса.