Один из самых дорогих уроков в автоматизации — это когда всё “работает” только на бумаге.

Один из самых дорогих уроков в автоматизации — это когда всё “работает” только на бумаге.

Мы однажды собрали AI-цепочку для обработки лидов: бот, классификация запроса, автосегментация, персональное письмо. На демо — идеально. В реальности система начала путать горячие лиды с любопытными, отправлять не тот оффер и ломать приоритеты в CRM.

Проблема оказалась не в AI, а в логике процесса: мы автоматизировали хаос вместо того, чтобы сначала его описать. 🤖

Вывод простой: AI ускоряет только то, что уже понятно. Если правила размазаны по чатам, таблицам и “ну мы обычно так делаем”, автоматизация не спасёт — она просто масштабирует ошибку.

Перед запуском любой цепочки задайте три вопроса:
1. Что считается правильным результатом?
2. Где система может ошибиться?
3. Кто и как это проверяет?

Сначала процесс. Потом AI. Иначе вместо роста получите очень быстрый беспорядок.