Один из самых дорогих уроков в AI-автоматизации — не запускать систему «по красивой схеме», не проверив реальн

Один из самых дорогих уроков в AI-автоматизации — не запускать систему «по красивой схеме», не проверив реальный поток данных.

У нас был кейс: бот должен был принимать заявки, классифицировать их через LLM и сразу отправлять в CRM. На бумаге всё выглядело идеально. На практике модель начала путать похожие запросы, дублировать карточки и иногда отправлять лидов в не тот сегмент. В итоге команда тратила больше времени на ручную чистку, чем раньше на обработку вручную. 🤦‍♂️

Что сломалось? Не ИИ. Сломалась логика контроля:
— не было валидации входящих данных;
— не сделали fallback на ручную проверку;
— не заложили мониторинг ошибок и спорных кейсов.

Вывод простой: AI-автоматизация работает не тогда, когда «всё умно», а когда есть ограничения, проверки и понятный выход из сбоя. Иначе вы автоматизируете не процесс, а хаос.