Один из самых дорогих уроков в AI-автоматизации — это не «как ускорить процесс», а «как не сломать его красиво

Один из самых дорогих уроков в AI-автоматизации — это не «как ускорить процесс», а «как не сломать его красиво».

Мы однажды автоматизировали обработку лидов: нейросеть сортировала заявки, ставила теги и отправляла их в CRM. На тестах всё выглядело идеально. Но в реальности один неверно настроенный промпт начал массово относить тёплые заявки в «нецелевые» 😬

Проблему заметили не сразу: менеджеры просто жаловались, что лидов стало меньше. На деле они были, но уходили не в ту воронку.

Вывод простой:
— любой AI-процесс нужен с ручной проверкой на старте;
— критичные действия нельзя отдавать модели без ограничений;
— логирование важнее красивой автоматизации.

AI отлично экономит время, но только если вы заранее знаете, где у него есть право на ошибку.