Одна из самых частых ошибок — внедрение AI ради самого факта "цифровизации". Без чётко сформулированной цели проект легко уходит в сторону и не приносит осязаемой пользы.

Пример:
Компания запускает чат-бота, но не определяет, какие бизнес-показатели тот должен улучшить (снижение нагрузки на поддержку, рост конверсии, экономия времени и т.д.). В результате — дорогой и бесполезный инструмент.

Как избежать:

Перед запуском сформулируйте, зачем вам AI-агент. Цель должна быть измеримой: "уменьшить количество обращений в поддержку на 30%" или "сократить время обработки заявок на 40%".

AI — мощный инструмент, но не волшебная палочка. Он не решит все проблемы бизнеса за вас и не сможет эффективно работать без правильных данных и настройки.

Пример:
Ожидание, что AI-агент заменит весь отдел продаж, а по факту — не может корректно обработать даже простые возражения клиента.

Как избежать:

Оценивайте возможности реалистично. AI хорош в структурированных, повторяющихся задачах. Начинайте с простого и постепенно усложняйте функциональность.

AI-агенты учатся на данных. Если данные неполные, устаревшие, неструктурированные или вовсе отсутствуют — результат будет слабым.

Пример:
AI-агент обучен на базе данных с ошибками, что приводит к искажённым рекомендациям или неправильным ответам пользователям.

Как избежать:

Перед запуском проекта убедитесь в наличии качественных, чистых и актуальных данных. Желательно провести аудит данных и стандартизировать их формат.

Внедрение AI требует как технической, так и бизнес-экспертизы. Без команды или ответственного специалиста проект часто буксует.

Пример:
Руководство поручает создание AI-агента случайному сотруднику "разбирающемуся в технологиях", не обеспечивая поддержки и бюджета.

Как избежать:

Соберите команду или найдите внешнего подрядчика с опытом в разработке AI-решений. Назначьте ответственного за проект и обеспечьте ему ресурсы и полномочия.

Даже самый умный AI-агент будет бесполезен, если взаимодействовать с ним неудобно или непонятно.

Пример:
AI-агент в интерфейсе сайта отвечает правильно, но пользователи его не видят или не понимают, как начать диалог.

Как избежать:

Проектируйте AI-агента вокруг потребностей пользователя. Тестируйте сценарии общения, учитывайте поведение аудитории и вносите улучшения.

AI-агент — не разовая разработка. Он нуждается в регулярном обновлении, переобучении и адаптации под меняющиеся условия.

Пример:
Компания внедрила AI-агента и "забыла" о нём. Через 3 месяца сценарии устарели, данные изменились, и агент стал неэффективен.

Как избежать:

Составьте план по мониторингу и обновлению AI-агента. Включите метрики эффективности, систему обратной связи и ответственных за развитие.

AI-агенты часто работают с персональными данными. Невнимание к вопросам безопасности может обернуться штрафами и потерей доверия.

Пример:
AI-агент собирает персональные данные без согласия пользователя, нарушая требования GDPR или локального законодательства.

Как избежать:

Консультируйтесь с юристами по вопросам обработки данных и конфиденциальности. Внедряйте меры кибербезопасности и прозрачность для пользователей.