Автоматизация может сэкономить часы — а может тихо сломать воронку.

Автоматизация может сэкономить часы — а может тихо сломать воронку.

Один из самых дорогих моих провалов случился там, где я решил «ускориться» с помощью AI. Мы подключили нейросеть к обработке заявок: она должна была сортировать лиды, ставить теги и отправлять их в нужный сценарий. На тестах всё выглядело идеально. Но в реальности модель начала путать горячие заявки с холодными, а часть сообщений вообще уходила не туда. Итог — потерянные обращения и испорченная статистика 😬

Вывод простой: AI не должен быть единственной точкой принятия решения. Нужны стоп-слова, ручная проверка на критичных этапах и отдельный контроль качества на реальных данных, а не только в демо.

Автоматизация работает не тогда, когда «всё умно», а когда ошибки системы заранее учтены. Именно это и отличает рабочий процесс от красивого, но опасного сценария.