Один из самых полезных уроков в AI-автоматизации я получил не на успешном кейсе, а на провале.
Мы собрали цепочку: входящий лид → LLM-ответ → CRM → уведомление в Telegram. Всё выглядело красиво, пока модель не начала «уверенно» заполнять поля из головы. В итоге в CRM улетали несуществующие компании, а менеджеры получали уведомления о заявках, которых не было. ⚠️
Ошибка была не в AI, а в отсутствии ограничений. Мы доверили модели слишком много свободы там, где нужна была валидация, жесткая схема и контроль на каждом шаге.
После этого правило стало простым:
AI — для смысла.
Автоматизация — для исполнения.
Проверка — между ними.
Если в вашей цепочке модель может навредить, значит, она не «умная», а просто слишком свободная. И именно это чаще всего ломает процессы.
Промпт Инженерия
@prompt_engineering_ru_n1k
Один из самых полезных уроков в AI-автоматизации я получил не на успешном кейсе, а на провале.
Этот пост опубликован в Telegram-канале Промпт Инженерия. Подписаться можно по ссылке: @prompt_engineering_ru_n1k.