AI-агент ошибся. Кто виноват: нейросеть, разработчик или бизнес?

Представим обычную рабочую ситуацию. Компания подключила AI-агента к CRM. Теперь он обрабатывает входящие заявки, изучает историю общения с клиентами, заполняет карточки и ставит задачи менеджерам. Сотрудники тратят меньше времени на рутину, руководитель получает более полные данные, а автоматизация наконец приносит заметную пользу.

Но однажды агент неправильно понимает сообщение клиента. Меняет статус сделки, назначает не то действие и отправляет менеджеру неверную информацию.

На первый взгляд, ничего критичного. Только за этим действием могут последовать другие: система отправит уведомление, запустит автоматическую рассылку или передаст сделку следующему сотруднику.

Одна ошибка превратится в несколько. Кто виноват? Нейросеть, которая неправильно поняла сообщение? Разработчик, который допустил такую ситуацию? Или бизнес, который предоставил системе слишком много полномочий?

На практике проблема часто не в одном из этих пунктов, а в том, как устроена вся система.

Мы привыкли, что компьютерные программы работают по правилам. Если условие выполнено, происходит заданное действие. Если нет — программа идёт по другой ветке сценария.

С языковыми моделями всё немного иначе. Они работают с вероятностными результатами и могут по-разному интерпретировать один и тот же текст. Даже подробная инструкция не гарантирует, что модель всегда правильно поймёт контекст.

Например, клиент пишет менеджеру: «Пока не готовы обсуждать договор. Вернёмся к вопросу в следующем месяце».

Человек понимает, что сделка не закрыта, но сейчас активных действий не требуется. Агент может ошибочно классифицировать сообщение как отказ от сотрудничества, изменить статус сделки или создать задачу на повторный контакт уже на завтра.

Это не означает, что AI бесполезен. Он может хорошо справляться с классификацией обращений, поиском информации и подготовкой черновиков. Но между анализом текста и самостоятельным изменением данных в рабочей системе есть существенная разница.

Чем больше последствий у решения, тем меньше оснований доверять его одной только модели.

Поэтому вопрос не в том, можно ли полностью исключить ошибки. Важно сделать так, чтобы они не приводили к серьёзным последствиям.

В обычном чат-боте неверный ответ чаще всего остаётся сообщением на экране. Пользователь может заметить ошибку и переспросить.

У AI-агента ситуация сложнее. Он не только формирует ответ, но и взаимодействует с другими системами.

Рассмотрим пример с обработкой заявки:

Если на втором шаге агент ошибся, следующие действия могут быть технически выполнены безупречно. Система работает именно так, как её настроили. Просто исходное решение было неверным.

Поэтому недостаточно проверить, насколько хорошо модель отвечает на вопросы. Нужно тестировать весь процесс целиком: от входных данных до конечного действия.

Именно здесь проходит граница между демонстрацией возможностей AI и надёжным бизнес-инструментом.

Когда компания подключает AI к CRM, почте, документам и другим корпоративным системам, возникает соблазн выдать ему те же права, что и сотруднику.

Так проще настроить интеграцию. Но с точки зрения безопасности это не лучший подход.

Представим, что менеджер может редактировать сделки, удалять записи и отправлять письма клиентам. Если агент работает под его учётной записью, он потенциально получает те же возможности.

При этом агент может неверно интерпретировать задачу, обработать неполные данные или выполнить действие на основании ошибочной информации.

Есть и другой риск: инструкции могут находиться не только в запросе пользователя, но и в письмах, документах или на веб-страницах, которые читает агент. Если система не умеет правильно отделять содержимое этих источников от команд, она может выполнить нежелательные действия.

Поэтому AI-агенту нужны собственные правила доступа. Например:

Здесь работает простой принцип: агент должен иметь только те полномочия, которые действительно нужны ему для задачи.

Если для подготовки отчёта достаточно читать данные, незачем разрешать их изменять.

Не существует одной настройки, которая гарантирует правильную работу любой AI-системы. Надёжность складывается из нескольких решений.

1. Разделить анализ и выполнение

Пусть AI анализирует сообщение, определяет категорию обращения и предлагает следующий шаг. А изменение данных выполняет отдельный механизм, который проверяет результат по установленным правилам.

Например, модель предлагает перевести сделку в определённый статус, но система проверяет, допустим ли такой переход и заполнены ли обязательные поля.

Это позволяет использовать гибкость AI там, где нужно понимать смысл текста, и обычную программную логику там, где требуется предсказуемость.

2. Добавить подтверждение для критичных действий

Не каждое решение нужно согласовывать с человеком. Если агент сортирует обращения или готовит внутренний отчёт, лишнее подтверждение может только мешать.

Но если действие затрагивает деньги, клиентские обязательства или важные данные, контроль необходим.

Агент может подготовить письмо, но перед отправкой коммерческого предложения с нестандартными условиями запросить подтверждение менеджера.

3. Проверять данные перед изменениями

Если в карточке отсутствуют необходимые сведения или информация противоречива, агент не должен заполнять пробелы догадками.

Правильное поведение в такой ситуации — запросить уточнение, обозначить неопределённость или передать задачу сотруднику.

4. Записывать действия и результаты

Должно быть понятно, какие данные получил агент, какие инструменты использовал, что попытался изменить и чем завершилась операция.

Без журналирования разбирать ошибки гораздо сложнее. А без возможности восстановить последовательность действий невозможно надёжно контролировать систему.

5. Тестировать не только штатные сценарии

Важно проверять не только идеальные входные данные, но и опечатки, неоднозначные сообщения, пустые поля, противоречивые инструкции и недоступность внешних сервисов.

Хорошая система должна уметь не только успешно выполнять задачу, но и корректно останавливаться, когда выполнить её безопасно невозможно.

Нет. Иначе автоматизация потеряет значительную часть смысла. Если сотрудник должен подтверждать каждое действие агента, он быстро станет узким местом всей системы. Гораздо разумнее распределять задачи по уровню риска.

Для простых и обратимых действий можно разрешить автоматическое выполнение. Для операций со значимыми последствиями — добавить проверку. Для действий, которые способны привести к серьёзным потерям, — предусмотреть обязательное подтверждение или вообще запретить их автоматическое выполнение.

Например, агент может самостоятельно распределять входящие обращения по категориям. Но решение об индивидуальной скидке или изменение условий договора должно оставаться в рамках отдельного процесса согласования.

При этом важно учитывать не только вероятность ошибки, но и её последствия. Даже редкая ошибка может быть неприемлемой, если цена слишком высока.

Самая частая ошибка — пытаться сразу создать универсального агента, который умеет всё: общаться с клиентами, управлять CRM, готовить документы и принимать решения.

Гораздо практичнее выбрать один процесс, в котором есть понятная задача и измеримый результат. Например, начать с анализа входящих заявок.

Сначала агент классифицирует обращения и предлагает заполнение карточки. Сотрудник проверяет результат. Затем можно автоматизировать часть изменений, которые проходят формальные проверки. И только после накопления результатов решать, какие действия можно полностью передать системе.

На каждом этапе стоит измерять не только скорость, но и качество: сколько ошибок обнаружено, сколько исправлений потребовалось, как часто агент передавал задачу человеку и сколько времени в итоге сэкономили сотрудники.

Если автоматизация ускоряет работу на 20%, но создаёт столько же дополнительной проверки, её ценность сомнительна. Именно поэтому начинать нужно с процесса и его показателей, а не с выбора самой мощной модели.

У нейросети нет управленческой ответственности. Она не может самостоятельно определить допустимый для компании риск или решить, какие последствия ошибки приемлемы.

Разработчик отвечает за технические решения в рамках своей работы. Команда внедрения — за корректную интеграцию и настройку. Бизнес — за правила процесса, допустимые полномочия и контроль использования системы.

Конкретное распределение ответственности зависит от ситуации, договора и требований законодательства. Но в любом случае нельзя считать, что само наличие AI снимает ответственность с людей и организации.

Если агент может совершить действие, которое бизнес не готов ему доверить, проблема не решается просьбой к модели «быть внимательнее». Нужно менять устройство системы.

Главный принцип простой: AI должен получать столько самостоятельности, сколько бизнес готов безопасно ему предоставить.

Хорошо спроектированный агент — не тот, который никогда не ошибается. Это тот, чьи ошибки можно обнаружить, ограничить и исправить до того, как они превратятся в серьёзную проблему.

Если вы планируете внедрять AI в рабочие процессы компании, начинать стоит не с выбора модели, а с понимания самой задачи: что можно автоматизировать, какие риски учесть и где необходим контроль человека. Мы в Gratio помогаем бизнесу проектировать и внедрять цифровые решения под реальные задачи.