Автоматизация с AI ломается не на модели, а на плохом процессе

Автоматизация с AI ломается не на модели, а на плохом процессе

Чаще всего AI-скрипт не экономит время, а добавляет ручную проверку. Причина простая: автоматизируют хаос, а не повторяемый сценарий. Если шаги в голове, а не на бумаге, модель будет ошибаться там же, где ошибается человек.

Перед запуском проверьте 4 вещи:
— входные данные: что приходит, в каком формате и где теряется смысл;
— правило решения: по каким признакам AI должен выбрать вариант;
— границы: где нужен стоп и передача человеку;
— результат: как выглядит готовый ответ и кто его принимает.

Лучше всего работают задачи с узким контекстом: классификация обращений, черновики ответов, извлечение полей, сортировка заявок. Хуже — там, где нужен скрытый контекст, редкие исключения или юридическая точность. Чем меньше допуска на ошибку, тем жёстче должен быть контроль.

Если автоматизация не проходит тест на 20 одинаковых кейсах без сюрпризов, её рано ставить в поток. Сначала фиксируйте процесс, потом подключайте AI; иначе вы ускоряете не работу, а путаницу.