Самые дорогие ошибки в AI-автоматизации обычно выглядят не как «провал модели», а как «мы слишком рано убрали

Самые дорогие ошибки в AI-автоматизации обычно выглядят не как «провал модели», а как «мы слишком рано убрали человека из цикла».

Один маркетинговый проект мы почти полностью отдали боту: он собирал лиды, сегментировал их, отправлял письма и даже писал первичные ответы. На тестах всё было красиво. В реальности начались проблемы: часть заявок дублировалась, часть попадала не в те сегменты, а несколько «идеальных» ответов звучали настолько уверенно, что отпугнули тёплых клиентов 🤖

Что сломалось на самом деле? Не AI. Сломалась автоматизация без страховки:
— не было проверки на аномалии;
— не было ручного стоп-кнопки;
— не тестировали редкие, но дорогие сценарии.

Вывод простой: AI хорошо ускоряет рутину, но плох в роли единственной точки принятия решения. Самая рабочая схема — не «убрать людей», а встроить их туда, где цена ошибки максимальна. Тогда автоматизация начинает экономить деньги, а не создавать легенды для разбора полётов.