AI-автоматизация ломается не в модели, а в плохом процессе

AI-автоматизация ломается не в модели, а в плохом процессе

Если воронка или внутренняя задача описаны размыто, ИИ начнёт делать то же самое: отвечать общими фразами, путать шаги и плодить лишние действия. Поэтому первым делом фиксируйте не инструмент, а входы, выходы и точку решения.

Проверьте три вещи:
— вход должен быть коротким и однозначным;
— результат должен иметь формат: текст, таблица, статус, задача;
— у процесса должен быть владелец, который принимает спорные случаи, а не надеется на «умную догадку» 🤖

Хорошая автоматизация почти всегда начинается с ручного прототипа. Пройдите путь сами, запишите, где человек тратит время на поиск, копирование, сверку и пересылку. Именно эти места лучше всего отдаются ИИ: резюме, классификация, черновики, маршрутизация, напоминания.

Не отдавайте модели финальное решение там, где цена ошибки высока. Пусть ИИ ускоряет подготовку, а проверку оставляет человеку. Так вы получаете не «магический автопилот», а устойчивую систему, которая реально экономит время и не ломается от первого исключения.