Один из самых дорогих уроков в автоматизации — это не удачный запуск, а тихий провал, который сначала выглядит

Один из самых дорогих уроков в автоматизации — это не удачный запуск, а тихий провал, который сначала выглядит как «ну, почти работает».

Мы однажды подключили AI-агента к обработке входящих заявок: он должен был классифицировать запросы и сразу отправлять их в нужный сценарий. На тестах всё было идеально. В бою — хаос. Модель уверенно путала срочные заявки с обычными, а часть сообщений просто отправляла не туда.

Проблема оказалась не в AI, а в ожиданиях. Мы доверили модели решение, которое требовало жёстких правил, а не вероятностной логики. После этого всё упростили: AI стал извлекать данные и предлагать вариант, а финальное решение взяли на себя правила n8n. 🤖

Вывод простой: AI отлично работает там, где есть неопределённость. Но если цена ошибки высока, автоматизацию нужно строить так, чтобы модель помогала, а не управляла всем процессом.