ИИ не спасет хаос: почему автоматизация начинается с процессов

Представьте чип-тюнинг автомобиля, у которого нет двигателя — именно так выглядит попытка внедрить нейросети в неподготовленный бизнес. Директор по развитию LogicBPM Ольга Дробышева на профильной конференции объяснила, почему без четких регламентов и «чистых» данных искусственный интеллект лишь масштабирует ошибки сотрудников, а не решает проблемы.

Компании часто совершают критическую ошибку, загружая в нейросеть массивы исторических данных без предварительной фильтрации. В одном из кейсов крупная организация обучила модель на базе всех обращений в техподдержку, включая ошибочные решения. В итоге ИИ добросовестно заучил промахи людей и начал тиражировать их в промышленных масштабах. Если в данных много шума и некорректно закрытых заявок, LLM-модель внутри закрытого контура не выдаст магический результат, а превратит накопленный «мусор» в стандарт работы.

Бизнес-процессы — это «двигатель» компании, а ИИ-ассистенты лишь его программная прошивка. Часто при аудите выясняется, что у менеджмента есть лишь иллюзия контроля: неизвестно реальное время решения задач или точные каналы поступления запросов. В таких условиях автоматизировать нечего. Чтобы LogicBPM Service Desk или аналогичные инструменты работали эффективно, сначала нужно выстроить прозрачную логику прохождения заявок. Только тогда «умный» поиск и ИИ-помощники смогут выравнивать качество работы новичков и экспертов, предоставляя мгновенный доступ к релевантной базе знаний.

Особое внимание стоит уделить границам автономии. Пока человек остается естественным фильтром, он может скорректировать галлюцинации системы. Полная передача задач автономным агентам требует жесткой связки инструкций и понимания контекста, иначе репутационные потери станут неизбежными. Параллельно встает вопрос безопасности: использование ИИ требует обязательной очистки данных от персональной и чувствительной информации, чтобы корпоративные секреты не стали достоянием модели.