Мы однажды решили ускорить обработку лидов через AI: модель должна была сама классифицировать заявки, ставить

Мы однажды решили ускорить обработку лидов через AI: модель должна была сама классифицировать заявки, ставить приоритет и запускать цепочку в CRM. На бумаге — идеальная схема. На практике — половина “горячих” лидов уехала в холодные, а несколько нормальных клиентов получили шаблонные ответы не по контексту 😬

Проблема оказалась не в самой нейросети, а в связке данных и правил. В CRM были дубли, старые статусы и размытые критерии качества. AI честно отработал по мусору, который мы ему передали.

Главный вывод простой: автоматизация не спасает плохой процесс — она его масштабирует. Перед запуском AI-потока сначала нужно:
— почистить данные,
— зафиксировать правила,
— оставить ручную проверку на критичных этапах.

С тех пор мы запускаем AI не “вместо” процесса, а после его настройки. И именно тогда он начинает экономить время, а не создавать новые пожары 🔧