Почему AI теряет управление неопределённостьюSystem
Решения принимаются без явного routing: модель что-то возвращает, но канал и порядок никто не регулирует.
В итоге — потери конверсии на 30% и рост задержки в обработке вручную.
Внедрить routing-layer с version rules, ownership на каждого перехода, отслеживать latency в каждую очередь.
Когда автоматизация работает не на бизнесSystem
Автоматизация генерирует задачи, но хэндофф между ботом и человеком не гарантирован, возврат невозможен.
Следствие: 70% лидов зависают и теряются из воронки.
Задать SLA хэндоффа, назначить ответственных, приоритизировать очереди, отслеживать глубину.
Проблемы с intent: рассев вниманияSystem
Intent-классификация колеблется без общей стратегии итераций и контроля стоимости.
Это приводит к расходам: люди тратят время на уточнения, падают приоритеты, критичные задачи теряются.
Ввести контроль итераций (rate, cost), включать автоскалацию при превышении порога, выделять fast-path для ключевых intent.
Тупики процессов: эскалация и рискиSystem
Нет четких правил эскалации: ошибки остаются в зоне отказа до ручного обнаружения.
Результат — инциденты решаются на 40% дольше, расходы на восстановление после SLA растут.
Определить эскалационные слои, автоматизировать триггеры, отслеживать MTTR, управлять приоритетом инцидентов.
LLM без роутинга — просто дорогое автодополнение.
Большая часть автоматизации срывается на слое хэндоффа.