Один из самых полезных уроков в AI-автоматизации я получил не на успешном кейсе, а на провале.

Один из самых полезных уроков в AI-автоматизации я получил не на успешном кейсе, а на провале.

Мы подключили LLM к обработке входящих заявок: модель должна была сама классифицировать лидов и отправлять их в нужный сценарий. На тестах всё выглядело идеально. В реальности один и тот же запрос модель то относила к «горячим», то к «инфо», а иногда вообще выдумывала несуществующие категории 🤯

Причина оказалась банальной: мы дали AI слишком много свободы там, где нужна была жёсткая структура. После этого правило стало простым: модель — для смысла, n8n — для контроля.
Где важна точность, AI должен предлагать, а не принимать решение. Проверка, лимиты, fallback-ветки и логирование — не «дополнительно», а обязательная часть системы.

Парадокс в том, что провал ускорил проект сильнее любого удачного теста. Он быстро показал, где автоматизация помогает, а где начинает фантазировать.