Ако работите в моята област, виждали сте шума.
Всеки ден има ново видео или нова публикация, която твърди: “AI вече може да изгради вашите работни процеси!”
Виждате тези демонстрации, където някой дава на инструмент като ChatGPT една единствена подкана, като например “Създайте поток в Make.com за генериране на съдържание”, “Изградете ми автоматизация в Zapier за обработка на нови потенциални клиенти”, “Направете ми работен процес в n8n, който ще извлича потенциални клиенти от LinkedIn” и т.н.
За секунди се появява красива диаграма, перфектно изглеждаща последователност от стъпки и всички са изумени.
Като изпълнителен директор на агенция за AI автоматизация, трябва да съм честен с вас:
Това не е работен процес.
Това е уайърфрейм.
Това е снимка на работен процес.
Това е план за къща. То е не къща.
В момента, в който се опитате да стартирате този генериран от AI поток, в момента, в който добавите каквато и да е реална сложност, цялото нещо се разпада.
Защо?
Защото AI изгражда стъпките, но то напълно пропуска цялата картина.
Това е точно защо изградих цялата си бизнес философия около нашите Метод HARDEN™.
Имаме специална фаза “Прекъсване”, в която умишлено се опитваме да прекъснем всяка автоматизация, която изграждаме. Защото знаем от болезнен, реален опит, че поток, който не е тестван за натоварване, е поток, който със сигурност ще се провали.
В тази статия имам за цел да разоблича илюзията за “работен процес на изкуствен интелект”.”
Ще ти покажа точно защо Тези генерирани от изкуствен интелект диаграми се провалят, какво им липсва и какво наистина е необходимо, за да се изгради автоматизация, която не само изглежда добре, но и реално работи, мащабира се и предоставя реални резултати за вашия бизнес.
Една кратка бележка преди да продължим: В тази статия, когато говоря за “AI”, имам предвид работни процеси, изградени с помощта на подкани в големи езикови модели (LLMs) като ChatGPT, Claude, Gemini, Manus и т.н.
Голямата илюзия: План за къща срещу завършен дом
В моите статии често използвам аналогия със строителство на къща, когато обяснявам какво е “Документ за проектиране на процеси” (ПДД) е.
Същата аналогия е перфектна тук.
Даването на подкана на изкуствения интелект да създаде работен процес е като да помолите архитект за план на етаж. Изкуственият интелект ще ви предостави красив чертеж.
Показва тригър “Нов имейл” (входната врата), свързан с модул “Анализиране на данни” (коридора), който води до модул “Създаване на фактура” (кухнята). Изглежда перфектно.
Но какво AI не рисува е реалността на къщата:
- Това не включва водопровод. Ами ако данните не са чисти? Тръбите ще се запушат.
- Това не включва електрическа инсталация. Ами ако форматът на данните е грешен? Светлините няма да светнат.
- Това не включва основа. Ами ако връзката с API се провали? Цялата къща ще се срути.
Генерираният от изкуствен интелект “поток” изглежда функционален, но е реквизит.
Това е снимачна площадка.
В момента, в който се опитате да живеете в него, например, като му изпратите имейл с малко по-различна тема или PDF прикачен файл вместо текст, стените падат.
В моя бизнес ние изграждаме системи, на които нашите клиенти залагат своите операции.
“Киносет” не е опция.
Нуждаем се от истински, функциониращ, здрав дом.
Това означава, че трябва сами да изградим водопроводната система, окабеляването и основата.
Защо ИИ се проваля: Той изгражда стъпки, а не система
Основният проблем е този:
Автоматизацията не е за инструменти; тя е за разбиране на поведението на системата.
AI, в сегашната си форма, iмайстор на модели, а не на логика.
Може да генерира код, който изглежда правилен, но не “знае” какво прави.
То не разбира защо зад връзките.
То вижда: Стъпка 1 → Стъпка 2 → Стъпка 3
Това пропуска реалността, която е:
Стъпка 1 → (Изчакайте, ДАННИТЕ ОТ СТЪПКА 1 ДОБРИ ЛИ СА?) → (ОК, ДОБРИ СА. СЕГА, ПРОМЕНЕТЕ ГИ, ЗА ДА ОТГОВАРЯТ НА СТЪПКА 2)
→ Стъпка 2 → (РАБОТИ ЛИ СТЪПКА 2?) → (НЕ? ОК, ОПИТАЙ ОЩЕ 3 ПЪТИ)
→ Стъпка 3 → и т.н.
Това е това, което наричам логиката “между”, и там умират 99% от изградените от AI работни потоци.
Липсващо парче 1: Логиката “Между” (Филтри)
Изкуственият интелект се стреми да угоди на хората.
То свързва всичко. Но най-важната част от истинския работен процес е да му кажете какво да не прави.
Прост пример:
Да кажем, че искате да автоматизирате нови потенциални клиенти.
Вашият тригър е “Нов имейл в sales@company.com”.
Изкуственият интелект с радост свързва този спусък с вашата CRM.
Провалът:
Системата влиза в действие.
Ами спамът?
Ами бюлетините?
Ами вътрешните тестови имейли?
Потокът проработи, но системата е бедствие.
Човешкото решение:
Воден от човек дизайн, както в нашия етап “Дизайн”, не просто свързва А с Б.
Ние строим условни филтри.
Добавяме стъпка, която казва:
“СТОП. Преди да продължите, проверете имейла. Съдържа ли тялото думата ‘отписване’?
Ако ДА, Спрете потока. Имейлът на подателя от ‘@company.com’ ли е?
Ако ДА, Спрете потока.”
И т.н.
И това е само основен пример. Можем да продължим да създаваме вътрешни папки, да добавяме етикети към имейли и други.
“Ако има ключова дума “invoice” в темата на имейла, поставете етикет “Invoice” и изпратете имейл до invoice@company.com.”
Тази условна логика е най-основната, съществена част от автоматизацията и изкуственият интелект почти никога не я включва.
Липсващо парче 2: Барьерът на езика на данните (JSON, масиви и функции)
Тази част звучи технически, но е проста.
Всяко приложение говори различен “език”.”
Данните от един инструмент почти никога не пасват перфектно на следващия.
Изкуственият интелект е ужасен преводач.
Просто приема, че “датата е дата” или “името е име”.”
Тук нещата наистина се развалят.
Реалните проблеми, които изкуственият интелект не може да предвиди (и защо имаме “фаза на почивка”)
Светът е хаотичен.
Нещата излизат офлайн.
Услугите са заети.
Един изкуствен интелект изгражда работен процес за “перфектен ден”, в който всичко работи. Ако наистина може да го направи от началото до края...
Това е защо нашите Метод HARDEN™ има фаза “Прекъсване”.
Не питаме “какво ще стане, ако се провали?”
Ние го проваляме, за да можем да изградим система, която знае как да се възстанови.
Ограничения на API и проблемът “Изчакайте, има още”
Когато поискате от приложение (API) данни, то рядко ви дава всичко наведнъж.
Ако имате 5000 записа за клиенти, API ще ви даде “кутия” от първите 100 и ще каже: “Това е страница 1. Върнете се, ако искате страница 2.” Това се нарича пагинация.
Неуспехът на изкуствения интелект:
Потокът, създаден от изкуствен интелект, прави заявка.
Той получава първите 100 записа (страница 1), мисли си “Работата е свършена!” и продължава напред. Вашият работен процес “успешно завършва”, но е обработил само 2% от вашите данни.
Човешкото решение:
Трябва да построим цикъл.
Проектираме потока, за да проверим отговора на API.
Питаме: “Споменахте ли ‘страница 2’ или ‘next_page_token’?”
Ако ДА, потокът се връща назад, прави още една заявка за страница 2 и добавя тези 100 записа. Продължава да прави това, докато API каже: “Няма повече страници.”
Това е сложен, здрав дизайн, който изкуственият интелект не може да отгатне.
Възстановяване от грешки: Какво се случва, когато системата кихне?
Понякога нещата се провалят.
Сървърът е зает.
Мрежата забива.
Google Sheets е временно недостъпен за 20 секунди.
Неуспехът на изкуствения интелект:
Потокът на изкуствения интелект се опитва да се свърже с Google Sheets в този точен момент. Получава грешка.
Целият работен процес спира, блокира и е маркиран като “Неуспешен”.”
Загубвате данните за потенциални клиенти и дори не знаете за това до часове по-късно.
Човешкото решение:
Това е фазата “Затвърдяване” на нашия метод.
Ние строим възстановяване от грешки и обработка на повторни опити във всяка стъпка.
Казваме на системата,
“Ако получите грешка от Google Sheets, не се паникьосвайте. Изчакайте 60 секунди и опитайте отново. Ако се провали втори път, Изчакайте 5 минути, след това опитайте отново. Ако все още не успее, тогава и само тогава трябва да спрете потока и незабавно изпрати сигнал с висок приоритет на човешкия администратор с точното съобщение за грешка.“
Това прави автоматизацията устойчива.
То може да се “лекува” от временни проблеми. Това е разликата между крехка играчка и система от корпоративен клас.
От Prompt-Follower към System-Builder: “Невидимият 80%”
И така, ако изкуственият интелект не може да изгради работещ поток, безполезен ли е?
Не. Това е асистент.
Може да бъде чудесна отправна точка, начин да се изгради този първи прототип по-бързо.
Но за да накарате работен процес, изграден от изкуствен интелект, действително да работи, трябва да станете негов учител.
Трябва да предоставите това “невидимо 80%” на човешката логика. Трябва да можете да обясните на AI (и на себе си):
- Какво точно извежда Модул 1? (Трябва да знам всеки ключ, всеки тип данни, всяка възможна вариация.)
- Какво точно очаква Модул 2? (Нуждае ли се от дата във формат ISO? Нуждае ли се от идентификационен номер, а не от име?)
- Каква е точната логика, която свързва двете? (Нуждая ли се от филтър? Функция за преформатиране на датата? Итератор за преминаване през елементите? Имаме ли всички правила? Можем ли да използваме Regex вместо LLM за Стъпка X? Нуждаем ли се от обработчик на грешки в случай, че работният процес се провали?)
Това е основното умение.
Не се показва подкана.
Това е разпознаване на модели, логическо мислене и интеграция на сетивата.
Изграждането на един работещ поток не ви прави експерт по AI автоматизация.
Истинското умение се формира, когато преминете от изграждане на пет до петдесет до сто.
Умението идва от отстраняване на грешки, оптимизиране, и мащабиране.
Произтича от това да видиш как един работен процес се проваля и да знаеш моментално в кое от 20-те “междинни” места се е счупил.
AI е моят втори пилот, а не пилотът
В моя бизнес изкуственият интелект не замества експерта по автоматизация. Той ни прави по-ценни. Той е мощен втори пилот. Може да нахвърля идеи, да ни помогне да изградим “скелето” по-бързо и дори да напише малки части от код.
Но не е, и в обозримо бъдеще няма да бъде, архитектът или инженерът.
То не разбира системата.
То не вижда “защо” зад вашите връзки.
Не може да предвиди, че полезният товар на вашия уебхук може да пропусне запис поради ограничение на скоростта.
И със сигурност няма фаза “Прекъсване”, за да стрес-тества собствените си творения.
Бъдещето на автоматизацията не е в писането на перфектния промпт. То е в това да бъдеш човекът, който разбира цялата система. То е в това да имаш стабилен процес, като Метод HARDEN™, за да се уверите, че това, което изграждате, не е просто лъскава демонстрация.
Става въпрос за изграждане на автоматизация, която е стабилна, устойчива и готова за хаотичната реалност на реалния свят. Там се формира истинското умение и това е .
