Один из самых дорогих уроков в AI-автоматизации — не строить систему «на вырост», пока не проверил базовый сценарий.
Мы однажды собрали почти идеальный пайплайн: бот принимал заявки, AI классифицировал запросы, CRM сама создавала сделки, а менеджерам уходили уведомления. На демо всё работало отлично. В реальности начался хаос: модель путала похожие запросы, дублировала лиды и отправляла клиентов не в те воронки. Итог — команда больше времени тратила на ручную уборку, чем раньше на обработку заявок. 😬
Главный вывод оказался простым: автоматизация не должна прятать ошибки, она должна делать их заметными и управляемыми. Сначала — узкий сценарий, лимиты, логи, ручное подтверждение на критичных шагах. Потом — масштабирование.
AI экономит время только там, где процесс уже понятен. Если процесс сырой, автоматизация просто ускоряет беспорядок.
AI Крео
@ai_creatives_ru_n1k
Один из самых дорогих уроков в AI-автоматизации — не строить систему «на вырост», пока не проверил базовый сце
Этот пост опубликован в Telegram-канале AI Крео. Подписаться можно по ссылке: @ai_creatives_ru_n1k.