Один из самых болезненных уроков в AI-автоматизации — не в том, что модель «не умеет». А в том, что мы слишком рано доверяем ей рутину без проверки.
У нас был сценарий: AI должен был автоматически обрабатывать заявки, сегментировать лидов и отправлять их в CRM. Всё выглядело идеально: быстро, дешево, без участия менеджера. На тестах система работала почти без ошибок.
Проблема началась в реальности. Модель стала путать похожие запросы, неверно определяла приоритет и несколько раз отправила горячих лидов в «холодные». В итоге команда вручную исправляла то, что автоматизация должна была ускорить 😬
Вывод оказался простым: AI нельзя ставить вместо контроля, если цена ошибки высокая. Лучше строить процесс так, чтобы нейросеть ускоряла первый шаг, а критические решения оставались за человеком. Автоматизация должна снижать нагрузку, а не создавать новый слой хаоса.
API в Маркетинге
@api_v_marketinge_n1k
Один из самых болезненных уроков в AI-автоматизации — не в том, что модель «не умеет». А в том, что мы слишком
Этот пост опубликован в Telegram-канале API в Маркетинге. Подписаться можно по ссылке: @api_v_marketinge_n1k.