Модель полезна там, где внутри процесса есть неоднозначность. Если задача решается обычным правилом, AI часто только добавляет стоимость и новые способы ошибиться.
Начните не с модели
Сначала опишите событие, входные данные и ожидаемое действие. Фраза «нам нужен AI-бот» почти ничего не говорит о задаче. Фраза «из сообщения нужно извлечь цель, срок и бюджет, а затем передать запись менеджеру» уже задаёт проверяемый сценарий.
Найдите неоднозначность
AI оправдан, когда вход нельзя надёжно разобрать фиксированным условием: свободный текст, изображение, контекст диалога, вариативная классификация. Для переноса точного номера заказа из одной таблицы в другую модель не нужна.
Спроектируйте отказ
Система должна понимать, что делать при низкой уверенности, неполных данных и недоступном сервисе. Хороший AI-сценарий включает путь к человеку или повторному запросу. «Модель всегда ответит» — не архитектура, а надежда.
Измеряйте решение
Проверяйте не красоту ответа, а результат процесса: нужные ли поля извлечены, правильному ли человеку ушла задача, можно ли исправить ошибку. Демонстрация должна пережить встречу с реальными данными.