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. Точка.
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.