Искусственный интеллект легко показать. Сложнее встроить его туда, где команда экономит часы каждую неделю, а не только на демо.
Мы не ставим модель в центр продукта, если задача решается формой, статусом и понятным сценарием. AI появляется там, где поток неструктурированный: письма, брифы, расшифровки, внутренние регламенты, повторяющиеся ответы. Тогда он снимает рутину, а не притворяется «мозгом компании».
Где это работает
Хорошие точки обычно скучные:
- разбор входящих заявок и сборка черновика брифa;
- поиск по базе знаний, а не галлюцинация «из головы»;
- черновики ответов, которые человек утверждает;
- разметка и маршрутизация задач между ролями.
Плохие точки тоже узнаваемы: генерация стратегии «под ключ», автопилот в продажах без человека, интерфейс, который прячет ошибку модели красивым текстом.
RAG вместо театра
Если модели нельзя дать документы компании, она будет звучать уверенно и врать. Для студии и для клиента это одинаково дорого. Поэтому мы начинаем не с агента, а с корпуса: что считается источником правды, как часто он обновляется, кто отвечает за ошибку.
Агент имеет смысл, когда шаги процесса уже названы. Иначе это чат с лишним бюджетом.
Как мы оцениваем пользу
Польза — не «вау» на созвоне. Польза — минуты на заявку, меньше потерянного контекста, меньше ручных копипаст между таблицей и мессенджером. Если этого нельзя измерить, автоматизацию рано продавать как продукт.
AI у нас часть сборки, а не отдельное шоу. Он подключается к тому же циклу: разбор, архитектура, разработка, запуск. Тогда модель служит процессу, а процесс не служит модели.