Эта статья – о противоположном.

О случаях, когда AI лучше не внедрять.

Для компании, которая занимается AI-проектами, такая тема может показаться странной. Но в работе мы регулярно встречаем задачи, которые технически вполне можно решить с помощью искусственного интеллекта. Только бизнесу от этого не станет лучше.

Где-то дешевле обычная автоматизация. Где-то сначала нужно привести в порядок сам процесс. Иногда задача настолько редкая, что разработка никогда не окупится. А бывает, что проект запускают с единственной целью «внедрить AI», хотя никто не может объяснить, что именно должно измениться после запуска.

Поэтому вопрос «можно ли здесь применить AI?» не самый полезный. Сегодня во многих случаях ответ будет положительным.

Гораздо важнее другой:
Является ли AI лучшим способом решить эту задачу?
Вот семь ситуаций, когда ответ может оказаться отрицательным.

Представим процесс.
Пришел документ. Если сумма меньше установленного значения, он отправляется одному сотруднику. Если больше – другому. После согласования статус меняется, ответственному приходит уведомление.

Нужен ли здесь AI?
Скорее всего, нет.

Если процесс можно точно описать набором правил, часто достаточно workflow, API-интеграции, RPA или обычной программной логики.

AI становится особенно полезен там, где нужно понимать смысл текста, работать с неструктурированными документами, распознавать изображения, учитывать контекст, классифицировать нестандартные обращения или искать закономерности в больших объемах данных.

Но если задача надежно описывается правилами «если А, то Б», классическая автоматизация обычно дешевле и предсказуемее.

Перед началом проекта полезно задать простой вопрос:
Можно ли решить эту задачу без AI и получить тот же результат?
Если да, начинать стоит именно с этого варианта.