Сейчас модно. В любой сфере, где есть хоть пара строк кода — сразу же всплывают воркшопы: «Создай своего ИИ‑ассистента за вечер! Без программирования! Без боли!» Звучит, как мечта. На деле? Ну... как сказать.
Сегодня практически каждая компания, имеющая строчку в ИТ‑бюджете, стремится потрогать искусственный интеллект руками. Стоит пять раз упомянуть ChatGPT в закрытом митинге, и вот уже появляется заказ на воркшоп: «создадите нам чат‑бота, чтобы отвечал заместо саппорта». Но если открыто, то что дают эти воркшопы? Конструктор из шаблонов. ��очка.
Создаем «AI assistant without code» на базе popular platform X. Вводим несколько файлов с вопросами, заводим пару правил, обучаем чат‑модель, включаем embed‑виджет на сайт. Выглядит как бот? Да. Работает как бот? Возможно. Заменит ли он людей? Определённо нет.
Этот скрипт — как фрилансер без контракта: это одиночный артефакт без связи с инфраструктурой. Нет логов, нет контроля доступа, нет резервного сценария на отказ. Он не встраивается в пайплайны, не отслеживает сбои и не сообщает о них. Его нельзя протестировать как систему, и он не адаптирован под реальную нагрузку. Для продакшна это не инструмент — это временный макет, который перестаёт работать там, где начинается ответственность.
Если коротко: воркшоп полезен для формирования осознанности, но бесполезен для продакшн‑задач. Пока вы не связали бота с вашей системой заказов, не согласовали доступы с безопасниками, не реализовали logging, alerting, throttling и autoscaling — это не автоматизация, это декорация.
Настоящая AI‑система — это объект с чёткой инфраструктурой. Она должна быть развёрнута в сети с авторизацией, прошла дата‑клининг, обучена на production данных, прошла тестирование по QA, отлажена по метрикам, и включена в observability stack. У неё есть ответственный engineer‑on‑call. Вот это автоматизация.
Если вы до сих пор пытаетесь выжать из ноу‑код бота эффект «системной решальщины» — это похоже на попытку на моке модели Tesla провести краш‑тест и ждать выводов о пассивной безопасности. Прототип — это инструмент обучения, но не результат. Нельзя подменять стратегию имитацией.
Почему без глубокой интеграции - это не ИИ, а игра в интерфейсы
Нейросеть без доступа к данным — это телевизор без сигнала. Даже самая мощная LLM не имеет смысла, если она не подключена к вашей внутренней экосистеме: CRM, ERP, логистике, кадровому учёту, хранилищам документов, API биллинга. Без всего этого бот остаётся пустым респондером, копающимся в FAQ и шаблонных сценариях.
Что происходит, когда такие решения ставят в прод? Они дают сбои. Они не знают, как обработать «нестандартный» запрос. Они не могут запустить бизнес‑логику: просто потому что она недоступна из коробки. А значит, каждое обращение, которое выходит за пределы сценария, уходит в «извините, я не понял», теряя клиентов и увеличивая нагрузку на живую поддержку.
Без observability и контроля - деградация неминуема
Как контролировать систему, которая не логирует действия, не считает latency, не отслеживает precision/recall и не умеет fallback‑ить на альтернативный маршрут? Ответ: никак.
Без:
логирования всех обращений и инцидентов,
алертов по SLA и MTTR,
версии моделей с rollback‑ом,
мониторинга скорости отклика и отказов,
контроля токенов и обращений к внешним API…
…мы получаем чёрный ящик с неопределённой стоимостью владения.
Всё, что кажется «быстрым» на воркшопе, разваливается на первом же продакшн‑цикле. Потому что настоящий ИИ‑помощник это не «обертка над промтом», а orchestration‑инструмент, который живёт в стеке из DevOps, data pipelines, бизнес‑логики и governance‑процедур.
Настоящее внедрение: структура, а не скрипт
В реальной системе всё начинается с архитектуры. Не с чат‑формы. Не с «сгенерируй ассистента». А с того, что нужно:
Data ingestion — откуда мы берём данные? В каком формате? Сколько весит история обращений?
ETL/ELT‑пайплайны — как очищаем? Как обогащаем? Где храним?
Обучение модели — fine‑tuning, RAG, hybrid search или external vector store?
Инфраструктура — On‑prem? VPC? Multi‑cloud?
Контур безопасности — KMS, IAM, token rotation, API firewalls
CI/CD — как выкатываем обновления? Кто валидирует веса? Как делаем AB‑тестирование?
Monitoring — Prometheus, Grafana, Sentry, OpenTelemetry — есть ли это вообще?
А потом уже — интерфейсы. Потом — человеко‑машинное взаимодействие. Потом сценарии. А не наоборот.
Финансовая модель: DIY против системной автоматизации
Как это выглядит по деньгам? Давайте честно: обучение пяти сотрудников на воркшопе по 25 000 рублей — это не инвестиция, а ставка на энтузиазм. Они создадут MVP, потратят часы, создадут «что‑то работающее». И на этом всё.
Возьмём условную строительную компанию. Закупки 10 млн рублей в месяц. Что будет, если:
Вариант 1: сделать DIY через обучение
Курсы + потеря времени: 265 тыс. руб.
Потери от ошибок, непрозрачности и прочего — около 405 тыс. руб./мес
Ожидаемая экономия: максимум 600 тыс. руб./мес (если очень повезёт)
Чистая выгода: 195 тыс./мес
Окупаемость: 1.4 месяца
Звучит неплохо, пока не сравнишь с...
Вариант 2: внедрение профессиональной системы АСУЗ (Автоматизированной Системы Управления Закупками)
Внедрение: 3 млн руб.
Ежемесячная поддержка: 70 тыс.
Экономия: 1.75 млн руб./мес (!)
Чистая выгода: 1.68 млн руб./мес
Окупаемость: менее 2 месяцев
Годовая экономия: 20+ млн руб.
Окей, стартовые вложения в 11 раз выше. Но и результат в 8.6 раз эффективнее. Причём без иллюзий, без «если повезёт», просто цифры, основанные на реальных расчётах.
Подробные расчеты могу показать.
Вывод: MVP это старт, но не путь
Пора перестать продавать иллюзию автоматизации под видом воркшопов. Учиться конечно да. Играть безусловно можно. Но внедрять в прод — нет. Потому что прод требует SLA, SRE‑контроля, кросс‑функциональных команд и устойчивой архитектуры. Не шаблонов.
ИИ — это не магия. Это инженерия. А инженерия начинается не с кнопки «создать ассистента», а с вопросов: какие данные, какие потоки, какая модель, кто отвечает за сбои, и как мы обеспечим непрерывную работу.
Пока эти вопросы не заданы, автоматизация остаётся PowerPoint'ом. Красивым. Но не живым.
