Автоматизация ломается не из-за кода, а из-за плохого процесса
Почти любая AI-схема начинает с обещания «сделаем быстрее», а заканчивается ручной проверкой. Причина обычно одна: автоматизируют хаос, вместо того чтобы сначала описать путь задачи.
Перед тем как подключать модель, ответьте на три вопроса:
— какой вход у задачи;
— какой выход считается правильным;
— кто и как ловит ошибку, если AI ошибся.
Если на один из пунктов нет ответа, автоматизация будет давать шум, а не экономить время. Особенно это заметно в задачах с текстом, лидами, саппортом и сортировкой заявок: модель умеет ускорять рутину, но не умеет угадывать ваши внутренние правила без примера.
Рабочая схема простая: сначала шаблон, потом AI, потом проверка. Сначала фиксируете формат, потом просите модель заполнить поля, потом оставляете человеку только спорные случаи. Так снижается количество ручных правок и исчезает «магия», из-за которой процессы потом невозможно масштабировать.
Начните с одной повторяющейся операции и опишите её как чек-лист: вход, шаги, критерий качества, точка контроля. Когда процесс прозрачен, AI становится не игрушкой, а нормальным ускорителем.
GPT для Аффа
@gpt_for_aff_n1k
Автоматизация ломается не из-за кода, а из-за плохого процесса
Этот пост опубликован в Telegram-канале GPT для Аффа. Подписаться можно по ссылке: @gpt_for_aff_n1k.