🎯 Предизвикателството

Днешната статия идва директно от моята практика – от проект, който ме накара фундаментално да преосмисля как подхождам към автоматизацията с изкуствен интелект.

И не, това не е техническа повреда.

Това е за решаваща проницателност: Понякога най-доброто решение е ДА НЕ се използва изкуствен интелект.

Нека ви разкажа за един проект, който първоначално изглеждаше елементарен, но се оказа златна мина от уроци.

📋 Заданието

Агенция за недвижими имоти се свърза с мен със следната задача:

“Искаме нашите брокери да получават дневен имейл с:

• Свързах се с потенциални клиенти, които трябва да бъдат последвани
• Нови потенциални клиенти за деня
• Въпроси за задаване по време на срещи
• 10-те най-често срещани възражения и как да ги преодолеем”

Звучи просто, нали? Автоматизация, която хиляди агенции биха обичали да имат.

(Между другото, изискването за контактирани потенциални клиенти дойде по време на работата, което усложни автоматизацията с още една седмица, но това е тема за друга статия за управление на проекти.)

(На снимката по-горе можете да видите първоначалната автоматизация за извличане само на нови потенциални клиенти и използване на 1 AI агент и 1 LLM модел за подготовка на имейла)

🏗️ Първоначалната архитектура

Като ентусиаст на AI технологиите, веднага проектирах следната структура:

Компоненти:

• CRM система – Google Sheets, събиране на потенциални клиенти от 7 различни рекламни канала
• База данни – Supabase за информация за брокери
• AI Агент #1 (Стратегия) – обработва информацията за всеки потенциален клиент и създава персонализирана стратегия
• AI Агент #2 (Gmail_HTML) – генерира HTML код за имейла
• Gmail – оторизиран профил за изпращане на индивидуални имейли до всеки агент по недвижими имоти (брокер)

Логиката:

1. Изтеглете и филтрирайте нови потенциални клиенти
2. Нахранете ги на първия AI агент, за да създаде стратегия
3. Стратегията и информацията за водещия отиват при втория агент
4. Вторият агент създава HTML структурата
5. HTML се изпраща чрез Gmail
6. Същият процес се повтаря за свързаните потенциални клиенти

Елегантно. Модерно. Задвижвано от изкуствен интелект.

И невероятно неефективно.

😱 Шокиращите резултати

Когато започна тестването с реални данни, числата бяха ужасяващи:

• Време за изпълнение: ~90 минути за списък от 12 потенциални клиента
• Цена на токен: Над 300 000 на изпълнение
• Честота: Автоматизацията трябваше да се изпълнява ВСЕКИ ДЕН
• Месечна прогноза: 9 000 000+ токена само за този проект

Представете си какво означаваше това за клиента:

• Дълго време за чакане всяка сутрин
• Огромни месечни разходи за API обаждания
• Риск от халюцинации на AI агент
• Непредсказуеми грешки в критичен бизнес процес

Имах два избора: да приема този резултат като “цената на изкуствения интелект” или да направя крачка назад и да помисля критично.

🤔 Критичният въпрос

Тук се върнах към най-фундаменталния въпрос в автоматизацията:

Кога наистина имаме нужда от AI агент?

Започнах подробен анализ на всеки агент:

AI Агент #1 (Стратегия):

• Трябва да се анализират различни видове данни за потенциални клиенти
• Трябва да се вземат решения въз основа на контекста
• Всеки потенциален клиент е уникален и изисква персонализиран подход
• Присъда: НЕОБХОДИМО

AI агент #2 (Gmail_HTML):

• Просто форматира данни в предварително дефиниран HTML шаблон
• Следва строги, непроменящи се правила
• Няма нужда от “мислене” или вземане на решения
• Същата задача може да бъде изпълнена с код
• Присъда: ИЗЛИШЕН

💡 Прозрението

Вторият агент беше извършване на задачи, които не изискват изкуствен интелект.

Това беше класическа задача за традиционно програмиране – вземане на данни и поставянето им в шаблон.

Според експертите, ако задачата е базирана на правила и повтаряща се, със структуриран вход, обмислете използването на автоматизация, базирана на правила.

⚡ Решението

Изтрих AI Agent #2 и го замених с персонализиран JavaScript код, който е прост, детерминиран и предвидим.

Новите резултати:

• Време за изпълнение: ~18 минути (подобрение 80%)
• Цена на токен: ~160 000 (намаление 47%)
• Надеждност: 100% последователност във форматирането
• Производителност: Бърза и предвидима

🎓 Защо е важно това разграничение?

1. Финансовата страна

AI агентите консумират голям брой токени.

С модели като GPT-4.1, изпълнението на агентни системи изисква повече изчислителни ресурси, което може да доведе до повишени разходи и забавяне.

2. Надеждност

Агентите, задвижвани от LLM модели, са вероятностни системи, което означава, че понякога могат да вземат грешни решения.

За HTML форматиране, не искате “понякога” – искате “винаги правилно”.

3. Поддръжка

Детерминираният код е лесен за отстраняване на грешки.

Знаеш точно какво прави всеки ред.

Една ясно дефинирана структура е много по-лесна за тестване със примерни сценарии.

С агент, който взема собствени решения, дебъгването става кошмар.

4. Ефективност

Традиционният код се изпълнява за милисекунди.

AI агентите се нуждаят от секунди или минути за всяко обаждане.

Умножете това по десетки или стотици дневни операции.

✅ Кога да използваме AI агенти?

Изследванията показват ясни критерии.

Използвайте AI агенти, когато задачата включва вземане на решения в няколко стъпки и има дълга опашка от силно променливи входни данни и контексти.

Използвайте AI агенти за:

• Анализ на неструктурирани данни (документи, имейли, изображения)
• Задачи, изискващи креативност или преценка
• Обработка на двусмислие и променливи сценарии
• Персонализация, базирана на сложен контекст
• Задачи, които преди изискваха човешка намеса

НЕ използвайте AI агенти за:

• Повтарящи се, предвидими операции
• Задачи с ясно дефинирани правила
• Форматиране и трансформиране на данни
• Критични операции без толерантност към грешки
• Случаи, в които традиционният код е по-бърз и по-надежден

За най-успешните случаи, AI агентите са идеални за сценарии, които преди това бяха невъзможни за автоматизиране и изискваха човешко участие или преценка.

🔀 Хибриден подход – най-доброто от двата свята

В крайна сметка, най-мощните автоматизации използват хибриден модел:

• AI агенти за интелигентни, адаптивни задачи
• Традиционен код за детерминирани операции
• Ясно дефинирани граници между двете

Чрез комбиниране на двете технологии, бизнесите могат да постигнат оперативни постижения, като същевременно стимулират иновациите, подобряват адаптивността и вземат по-интелигентни решения.

⚠️ Цената на лесния път

Наблюдавам тази грешка да се повтаря многократно в индустрията.

Много разработчици (инженери по автоматизация) виждат подканите като лесен изход:

“Защо да пиша код, когато мога просто да кажа на AI агент какво да прави?”

Отговорът е прост:

Защото някой трябва да плати за токените. И този някой е клиентът.

💪 Работната етика, която избрах

Оптимизирането на тази автоматизация ми отне още една седмица работа.

Спех по 3-4 часа на ден, за да спазя сроковете.

Можех ли да съм доставил проекта в първоначалния му вид?

Технически – да. Системата работеше.

Но аз не съм в бизнеса само да “карам нещата да работят”.

Целя да разработвам решения, които реално са от полза за клиентите – финансово, оперативно и в дългосрочен план.

В работата си имам три принципа:

1. Ефективност преди елегантност – Най-доброто решение е това, което работи най-добре, а не това, което изглежда най-добре в портфолиото
2. Разходи за клиента, а не за разработчика – Инвестирам времето си, за да спестя техните пари
3. Устойчивост, а не краткосрочни решения – Автоматизацията трябва да работи добре месеци и години напред

🎯 Уроци за собственици на бизнес

Ако сте собственик на бизнес, който се обръща към агенция за автоматизация:

Задавайте правилните въпроси:

• “Защо използвате AI агент за тази конкретна задача?”
• “Има ли други алтернативи, които са по-ефективни?”
• “Какви са прогнозираните месечни разходи за токени?”
• “Как ще се мащабира системата с растежа?”

Търси партньор, а не само изпълнител:

Един добър разработчик ще:

• Обяснете защо са избрали конкретна технология
• Предложете алтернативи с плюсове и минуси
• Оптимизирайте за ВАШИТЕ разходи, а не за ТЯХНОТО удобство
• Мислете дългосрочно за поддръжката и мащабируемостта

🚩 Червени флагове:

• “Ще използваме изкуствен интелект за всичко” – без да обясняваме защо
• Липса на дискусия за цените на токените
• Съсредоточете се върху “колко е яко” вместо “колко е ефективно”
• Нежелание да се обсъждат алтернативни подходи

👨‍💻 Уроци за разработчици

Ако изграждате AI автоматизации:

Запомнете:

1. AI агентите не са универсално решение – Те са мощен инструмент за правилните задачи
2. Времето на вашия клиент е ценно – 90 минути срещу 18 минути дневно се натрупват
3. Токените струват пари – 300K срещу 160K токена дневно е огромна разлика
4. Надеждността е важна – Детерминирани системи >> Вероятностни системи за критични операции
5. Вашето удобство не е равно на стойността за клиента – Писането на подкана е лесно, писането на оптимизиран код изисква умения

Практични съвети:

• Преди да добавите AI агент, попитайте: “Може ли това да бъде направено с традиционен код?”
• Започнете с най-простото решение, усложнявайте само когато е необходимо
• Измервайте и докладвайте: време за изпълнение, цена на токените, процент на успех
• Документирайте защо избрахте всяка технология

🏁 Заключение

Тази седмица на упорита работа не беше за да докажа колко добър автоматизационен инженер съм.

Ставаше въпрос да се докаже, че Поставям интересите на клиента преди собственото си удобство.

Големият урок: AI агентите са невероятен инструмент, но като всеки инструмент, те трябва да се използват разумно.

Не всеки проблем се решава с чук, дори ако чукът е най-новата и най-модерна технология на пазара.

В света на автоматизацията, най-иновативното решение често не е най-технологично напредналото.

Най-иновативното решение е това, което постига баланс между функционалност, цена, надеждност и поддръжка.

И понякога най-умното решение е да кажеш “не” на изкуствения интелект.

---

Остава да се надяваме, че тези усилия наистина ще бъдат оценени. Независимо от това обаче, знам, че постъпих правилно за проекта, клиента и бъдещата устойчивост на системата.

---

Какво мислите? Имали ли сте подобен опит с прекалено сложни AI решения? Споделете в коментарите!