Автоматизация процессов — с ИИ только там, где вход грязный

Кому это подходит

• Операционным и продуктовым руководителям, у которых SLA съедает копипаст между системами.
• Компаниям, которые тонут в неструктурированных документах, тикетах или контенте, где последние 10% всё равно за человеком.
• Командам, которые купили no-code автоматизацию и упёрлись в обработку отказов.

Для каких проблем

• Процесс работает на счастливом пути и разваливается на втором исключении.
• Люди — слой интеграции между SaaS.
• В процесс вставили LLM там, где нужны были форма и политика повторов.
• Никто не может сказать, сэкономила автоматизация часы или создала тихие ошибки.

Что ставлю

• Карта процесса, которая находит настоящее узкое место, а не самое громкое.
• Детерминированная оркестрация с идемпотентностью, повторами и мёртвыми письмами.
• Извлечение и классификация моделями только там, где вход грязный.
• Очереди с человеком для случаев, которые нельзя коммитить автоматически.
• Измерение: цикл, доля ошибок, стоимость прогона — против исходного ограничения.

Как идёт работа

Диагностирую ограничение. Отделяю правила, интеграции и настоящую неоднозначность. Сначала автоматизирую скучный путь, чтобы модель не компенсировала отсутствующую инженерию. Проверяю на живых случаях, включая некрасивые. Затем продакшен: типизированные полезные нагрузки, наблюдаемость и кнопка стоп.

Когда процессу не нужна модель

Большинство запросов «ИИ-автоматизации» — запросы на процесс. Это не меньшая работа. Обычно это правильная.

Как это ломается

• Графы в духе Zapier, которые нельзя безопасно повторить.
• Промпт модели «будь стажёром» на пять инструментов с сохранёнными паролями.
• Нет ключей идемпотентности — таймаут отправляет дважды.
• Успех измеряют как «демо прошло», а не долю ошибок на второй неделе.

Результат

• Схема процесса с хозяевами, системами и путями исключений.
• Рабочий процесс с повторами, наблюдаемостью и человеческой очередью.
• Ясные правила, когда модель может предлагать, а когда — коммитить.
• План измерения против исходного узкого места.

Избранные проекты

• Synopsys – Продуктовый UI в Synopsys для бенчмаркинга и сравнения больших языковых моделей, включая поверхности пробного вывода для экспериментов с генеративным ИИ.
• Genie Platforms – Разговорная AI-платформа для продаж, RevOps и GTM – AI-SDR внутри существующих процессов выручки.
• Plat – SaaS для захвата, проверки и распределения лидов в реальном времени.

Связанные услуги

• Интеграция ИИ – Модель внутри существующего процесса — с контрактами и выходом, а не чатбот рядом с продуктом.
• ИИ-агенты – Агенты с инструментами для ограниченного процесса, с правами и оценками — не автономный сотрудник.
• Заказная разработка – Продуктовая инженерия для команд, которым нужен старший разработчик, а не цепочка подрядчиков.

Связанные заметки

• Когда добавлять LLM в существующий продукт — и когда не стоит

Вопросы, которые задают