Один из самых дорогих уроков в AI-автоматизации — это не ошибка модели, а ошибка ожиданий.

Один из самых дорогих уроков в AI-автоматизации — это не ошибка модели, а ошибка ожиданий.

Мы однажды запустили «умный» сценарий: ИИ должен был сам классифицировать лиды, ставить теги и отправлять их в нужную воронку. На старте всё выглядело красиво: меньше ручной рутины, быстрее обработка, выше конверсия. На практике половина заявок улетала не туда, а часть «горячих» лидов терялась из-за неочевидных формулировок в запросах клиентов 🤖

Проблема была не в нейросети, а в том, что мы не заложили простые правила и контрольные точки. ИИ отлично работает, когда рамки чёткие. Без них он не автоматизирует хаос — он его ускоряет.

Вывод: сначала строим логику процесса, потом подключаем ИИ. Автоматизация без валидации — это не система, а риск с красивым интерфейсом ⚙️