Чому AI не контролює невизначеністьSystem
Рішення ухвалюються без routing layer: модель повертає, але канал і порядок не регулюються.
Внаслідок цього втрачається до 30% конверсій, зростає затримка у чергах ручної обробки.
Впровадити routing layer із version rules, власництвом на кожний перехід та замірюванням latency для кожної черги.
Коли автоматизація не для бізнесуSystem
Автоматизація створює задачі, але не гарантує коректний хенд-офф між ботом і людиною, точка повернення відсутня.
Результат — 70% лідів зависають і зникають з воронки.
Задати SLA на передачу, визначити власника, пріоритизувати черги, відстежувати глибину.
Проблеми intent: втрата фокусуSystem
Класифікація intent нестабільна, бракує стратегії уточнень і контролю їх вартості.
Це веде до витрат: час співробітників витрачається на уточнення, знижуються пріоритети, губляться важливі дії.
Впровадити контроль rate/cost уточнень, автоскалацію при перевищенні порогів, виділити fast-path для критичних intent.
Тупикові процеси: ескалація та ризикиSystem
Відсутні чіткі правила ескалацій: помилки залишаються у failure domains до ручного виявлення.
Відповідно інциденти вирішуються на 40% довше, зростають витрати на відновлення після SLA-порушення.
Визначити ескалаційні рівні, автоматизувати тригери, відстежувати MTTR, управляти пріоритетами інцидентів.
LLM без логіки маршрутизації — лише дороге автозаповнення.
Більшість автоматичних систем збивається на етапі передачі.