1️⃣ Когда процесс уже прост, стабилен и хорошо описывается правилами. Например, если задача сводится к «если А, делаем Б», правила почти не меняются, а входные данные структурированы. В таких кейсах достаточно классической автоматизации или простых модели на CPU, генеративный ИИ и агенты лишь добавят сложности, почти не увеличивая ценность.

2️⃣ Если обращений мало, процесс редкий или нерегулярный. На маленьких объемах стоимость внедрения, поддержки и инфраструктуры может перекрыть потенциальную экономию на человеко-часах. Проще оставить задачу специалисту или встроить ее в уже существующий бизнес-процесс без генеративного ИИ.

3️⃣ Когда не хватает данных. Для качественной работы ИИ (и классического, и генеративного) нужны тексты обращений, история решений, базы знаний, регламенты. Если все это живет в головах сотрудников и устаревших файлах, сначала придется наводить порядок и оцифровывать знания.

Чтобы разобрать свой процесс или кейс, записывайтесь на консультацию. Обсудим контекст, ограничения и какие форматы автоматизации возможны.

Flexar.ai