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

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

Мы собрали цепочку: входящие заявки → LLM → автокатегоризация → отправка в CRM → уведомление менеджеру. Всё работало… пока не выяснилось, что модель слишком уверенно относила “горячие” лиды в холодные. Не потому что была “плохая”, а потому что в промпте не хватало контекста, а в логике — проверки на здравый смысл.

Итог: часть заявок ушла не туда, менеджеры доверяли автоматике, а мы потеряли время на ручную разборку. 😬

Что вынес:
1. Автоматизация без контрольных точек — это риск, а не ускорение.
2. LLM нельзя пускать в критичный процесс без валидации.
3. Самый полезный этап — не запуск, а тест на ошибках.

С тех пор правило простое: сначала ограничиваем автономность, потом расширяем. В AI-процессах выигрывает не тот, кто автоматизировал всё, а тот, кто заранее предусмотрел сбой.