Что можно автоматизировать без искусственного интеллекта?
Последние несколько лет искусственный интеллект стал одной из самых обсуждаемых технологий в сфере разработки и автоматизации. Складывается ощущение, что теперь любую задачу необходимо решать именно с помощью ИИ: написать программу, обработать заявки, сформировать документы или автоматизировать бизнес-процессы.
Когда я начал активно использовать вайб-коддинг в своих проектах, у меня были похожие ожидания. Как и многим предпринимателям мне казалось, что достаточно описать задачу — и искусственный интеллект самостоятельно создаст готовое решение.
Однако после нескольких реальных проектов вывод оказался совсем другим.
Большинство процессов в компании вообще не требуют искусственного интеллекта. Более того, во многих случаях использование ИИ только усложняет систему, тогда как обычные алгоритмы работают быстрее, стабильнее и обходятся дешевле.
На сегодняшний день я заканчиваю уже четвертый проект, разработанный с использованием ИИ. За это время сформировалось понимание, где нейросети действительно помогают, а где их лучше не использовать вовсе.
Мой первый эксперимент — автоматизация публикации объявлений
Одной из первых задач стала автоматизация подготовки объявлений для Авито. Хотелось избавиться от рутинной работы: генерации текстов, изображений, формирования файлов для массовой загрузки и распределения объявлений по категориям.
Для эксперимента я сравнивал два инструмента — DeepSeek (OpenClaw) и Codex от ChatGPT. В итоге остановился на Codex: он оказался заметно стабильнее и лучше справлялся с написанием кода.
На первый взгляд результат выглядел впечатляюще. За несколько минут появилась отдельная система, которая автоматически собирала объявления, генерировала изображения и готовила файл для загрузки.
Но на практике возникли многочисленные проблемы.
ИИ периодически пропускал обязательные поля, несмотря на то что они были явно указаны в инструкции. Некоторые данные записывались в неверном формате, а часть логики распределения объявлений выполнялась с ошибками, из-за чего появлялись дубли. Для Авито это особенно критично, поскольку одинаковые объявления быстро приводят к блокировке.
В результате вся детерминированная логика была переписана обычными алгоритмами.
Искусственный интеллект остался только там, где он действительно оказался полезен — генерация текстов объявлений и изображений.
Именно после этого проекта я окончательно понял одну простую вещь.
Если задачу можно описать последовательностью правил, формул и условий, то чаще всего для нее не нужен искусственный интеллект.
Почему ИИ оказался лишним
Главная особенность современных языковых моделей заключается в том, что они не выполняют алгоритмы в привычном понимании.
Они генерируют наиболее вероятный результат на основе полученного запроса.
Поэтому если задача требует абсолютной точности и строгого соблюдения правил, использование ИИ может оказаться неоправданным.
Например:
- заполнение обязательных полей;
- формирование Excel-файлов;
- генерация отчетов по шаблону;
- отправка уведомлений;
- создание счетов;
- перенос данных между сервисами;
- выполнение заранее известных последовательностей действий.
Во всех этих случаях гораздо надежнее работают обычные алгоритмы.
Что можно автоматизировать без искусственного интеллекта
На практике большинство бизнес-процессов вообще не требуют использования нейросетей.
Например, без ИИ отлично автоматизируются:
- передача заявок из сайта в CRM;
- отправка коммерческих предложений;
- выставление счетов;
- Email- и SMS-рассылки;
- резервное копирование данных;
- формирование ежедневных отчетов;
- синхронизация товаров между системами;
- публикация информации на различных площадках;
- контроль сроков выполнения задач;
- уведомления сотрудников и клиентов.
Все эти процессы работают по заранее известным правилам и не требуют принятия решений.
Где искусственный интеллект действительно полезен
Однако, это совсем не означает, что ИИ бесполезен – скорее наоборот. Есть задачи, где его возможности значительно превосходят классические алгоритмы.
Например:
- генерация текстов;
- создание простых изображений;
- обработка больших объемов переписки;
- классификация обращений клиентов;
- поиск информации в документах;
- распознавание текстов или фрагментов;
- подготовка черновиков коммерческих предложений.
Именно такие задачи я оставляю за искусственным интеллектом в своих проектах. Они становятся контролируемой частью общей системы и минимизирую вероятность хаотичного поведения делегируя неверные задачи на ИИ.
Анализ и классификация — это разные задачи
Еще одна ошибка, которую я часто встречаю, — смешивание понятий анализа и классификации.
Я считаю, что между ними существует принципиальная разница. Эти принципы могут помочь и Вам при проектировании систем.
Классификация — это распределение информации по известным признакам.
Например:
- определить тему обращения;
- найти письма с запросом стоимости;
- разделить отзывы на положительные и отрицательные;
- сгруппировать заявки по типам услуг.
Для подобных задач искусственный интеллект подходит отлично.
Анализ — гораздо более сложный процесс.
Он предполагает понимание причин, поиск взаимосвязей и формирование выводов.
Например, если рекламная кампания показывает слабый результат, настоящий анализ заключается не в рекомендации увеличить бюджет, а в попытке понять, почему канал вообще не подходит под конкретную задачу.
Современные ИИ могут помочь с анализом, но окончательные выводы все равно должен делать человек.
Простое правило перед внедрением ИИ
Перед тем как подключать искусственный интеллект к очередному процессу, я задаю себе несколько вопросов.
1. Можно ли описать задачу четкими правилами?
2. Есть ли всегда единственно правильный результат?
3. Решается ли задача обычными формулами, условиями или циклами?
А после эти:
4. Требуется ли генерация нового текста, изображения или поиск закономерностей?
5. Нужно ли понимать смысл информации, а не просто обработать данные?
Если первые три ответа — «да», то почти наверняка достаточно обычной автоматизации.
Если важны последние два пункта, тогда использование искусственного интеллекта оправдано и необходимо.
Вывод
Мой главный вывод, которым хотелось бы поделиться с разработчиками и предпринимателями, прост: я перестал воспринимать искусственный интеллект как универсальное решение любых задач. Именно к этому выводу я пришел, используя вайб-коддинг при создании новых систем.
Сегодня важно не просто научиться работать с ИИ, а понимать, где его применение действительно оправдано, а где эффективнее использовать классические алгоритмы. Любой проект можно представить как набор отдельных процессов, и для каждого из них выбрать наиболее подходящий инструмент.
Такой подход позволяет создавать более надежные, предсказуемые и простые в сопровождении системы. А главное — избежать появления своеобразного «программного франкенштейна», в котором через полгода будет сложно разобраться даже его автору.
В следующих материалах я планирую продолжить эту тему и ответить еще на один популярный вопрос: действительно ли использование ИИ снижает стоимость разработки программных продуктов или это лишь распространенное заблуждение?
Считаете пост полезным? Поделитесь им в соц сетях:
Читайте также:
