5 ошибок в AI-автоматизации, из-за которых процессы ломаются на ровном месте

5 ошибок в AI-автоматизации, из-за которых процессы ломаются на ровном месте

Часто автоматизацию строят вокруг «умного» шага, а не вокруг процесса. В итоге бот пишет ответ, но не знает, что делать при пустом поле, дубликате или конфликте статусов. Сначала опишите ручной сценарий: вход, проверка, исключения, выход.

— Не задают границы: AI должен только классифицировать, извлекать, черновик писать, но не принимать критичные решения.
— Нет резервного пути: если модель ошиблась, нужен ручной чек или простое правило.
— Нет единого формата данных: одно и то же поле приходит в разном виде, и сценарий начинает сбоить.

Ещё одна ошибка — экономить на проверке качества. Сравните результаты AI с эталонной выборкой и смотрите не только точность, но и тип ошибок: где модель путает категории, теряет контекст или слишком уверенно галлюцинирует. Это помогает понять, где нужен промпт, а где — другой шаг в цепочке 🤖

Если автоматизация должна работать долго, проектируйте её так, чтобы человек мог вмешаться в любой момент, а AI оставался ускорителем, а не единственной точкой отказа.