Автоматизация с ИИ ломается не на модели, а на плохом ТЗ и хаосе в процессе

Автоматизация с ИИ ломается не на модели, а на плохом ТЗ и хаосе в процессе

Если задача описана расплывчато, LLM будет стабильно выдавать расплывчатый результат. Поэтому сначала фиксируйте не инструмент, а входы: что считается готовым, какие данные нужны, где границы ошибки, кто принимает результат.

Рабочая схема простая:
— один сценарий = одна цель;
— один источник данных = один формат;
— один шаблон промпта = одна роль;
— одно место для ручной проверки = один контрольный шаг.

Дальше автоматизируйте только повторяемые куски: сбор, классификацию, черновик, маршрутизацию, напоминание. Не пытайтесь сразу отдать ИИ финальное решение там, где важны нюансы, ответственность или бренд-тон. Там лучше ускорять подготовку, а не заменять человека 🤖

Если процесс нельзя описать тремя шагами на бумаге, его рано отдавать в автоматизацию. Сначала уберите лишние варианты, потом подключайте ИИ — так он экономит время, а не добавляет новый хаос.