Один из самых полезных уроков в AI-автоматизации я получил не на успешном кейсе, а на провале.

Один из самых полезных уроков в AI-автоматизации я получил не на успешном кейсе, а на провале.

Мы собрали цепочку: CRM → LLM → генерация ответа → отправка клиенту. Всё выглядело красиво, пока не выяснилось, что модель начала уверенно подставлять несуществующие детали в письма. Не потому что «плохо обучили», а потому что ей дали слишком много свободы там, где нужна была жесткая логика.

Ошибка была не в AI, а в постановке задачи: мы пытались поручить модели то, что должно было решаться правилами, а не креативом. После этого разделили процесс: LLM оставили только для формулировки текста, а факты, статусы и цифры стали подтягиваться из проверенных источников. 🚦

Вывод простой: автоматизация с AI работает лучше всего там, где модель усиливает процесс, а не заменяет контроль. Чем дороже ошибка, тем меньше пространства для «умного импровизатора».