Андрей Никулин — ИИ-практик, со-основатель и CPO RuTronix.ai, ex-Perplexity.. Его опыт сформирован в среде, где продакшен-системы должны быть надёжными и управляемыми. В этом контексте AI — не магия и не “улучшатель” процессов, а компонент архитектуры со своими ограничениями, рисками и требованиями к эксплуатации.

Искусственный интеллект всё чаще встраивают в автоматизацию: обработку заявок, клиентскую поддержку, внутренние операции, аналитику. На уровне демо и пилотов такие решения обычно выглядят убедительно — система отвечает, принимает решения, снимает часть нагрузки с команды. Но при выходе в продакшен часто выясняется, что реальная картина сложнее.

Проблема, как правило, не в том, что модель “недостаточно умная”. Основные сложности возникают вокруг AI: в процессах, интеграциях и контроле. И именно они решают, станет ли автоматизация устойчивой или превратится в источник постоянных инцидентов.

Почему продакшен отличается от демо

На тестировании условия обычно относительно “чистые”: данные подготовлены, сценарии ограничены, нагрузка понятна. В продакшене всё иначе.

AI начинает:

• получать неполные, шумные или противоречивые входные данные;
• работать под реальной нагрузкой и в пиковые периоды;
• взаимодействовать с другими автоматизированными компонентами;
• влиять на реальные процессы и финансовые показатели.

И здесь важно понимать: в продакшене автоматизация перестаёт быть отдельной функцией. Любое решение AI становится частью общей цепочки — и влияет на соседние системы, команды и клиентов.

Процессы важнее моделей

Частая ошибка — попытка “починить” слабый процесс с помощью AI. Если процесс изначально не описан, не имеет правил и границ, автоматизация его не исправляет — она ускоряет накопление ошибок.

В продакшене AI обычно усиливает то, что уже заложено:

• хорошо описанные процессы становятся быстрее и дешевле;
• плохо описанные — менее предсказуемыми и более хаотичными.

Перед внедрением AI полезно проверить базовые вещи: где именно принимаются решения, кто владелец процесса, что считается ошибкой, и что происходит после ошибки.

Границы ответственности и контроль

Для продакшена критично заранее определить, за что отвечает AI-компонент. Формулировка “AI здесь просто помогает” почти всегда приводит к размытию ответственности и снижению управляемости.

Устойчивые решения обычно включают:

• понятный перечень действий, которые AI может выполнять самостоятельно;
• фиксированные точки, где требуется участие человека;
• сценарии остановки и отката при отклонениях.

Без этого автоматизация начинает работать по собственной логике, а команда узнаёт о проблемах уже по последствиям.

Интеграция как источник рисков

Сбои нередко происходят не внутри AI, а на стыке систем. Решение модели уходит дальше — в CRM, биллинг, логистику, поддержку — и там начинает “жить” по правилам этих сервисов.

Если интеграция не учитывает:

• задержки и асинхронность;
• ошибки передачи данных и повторные запросы;
• несовпадение форматов, статусов и ожиданий между сервисами;

то даже корректное решение AI может дать неправильный результат на уровне бизнеса.

В продакшене автоматизация — это цепочка. И итоговая устойчивость определяется самым слабым участком, а не качеством одного компонента.

Наблюдаемость и работа с ошибками

Ещё один ключевой элемент — наблюдаемость. В продакшене недостаточно знать, что система “в целом работает”. Нужно уметь быстро отвечать на вопросы: что произошло, почему произошло и как это повторить.

Для AI-автоматизации это означает:

• логирование входных данных, решений и действий;
• трассировку цепочки событий (что пришло → что решил AI → что ушло дальше);
• метрики и пороги, которые показывают отклонения от нормы.

Ошибки неизбежны. Разница между устойчивой и проблемной автоматизацией — в том, обнаруживаются ли они вовремя и можно ли исправлять их без остановки всего процесса.

AI как часть инфраструктуры

В продакшене AI перестаёт быть экспериментом и становится инфраструктурным компонентом — наравне с базами данных, очередями и интеграционными сервисами. Это означает, что нужен эксплуатационный подход, а не “раз внедрили — и забыли”.

AI-компоненты важно:

• проектировать с учётом отказов и ограничений;
• тестировать в условиях, близких к реальным;
• мониторить;
• регулярно пересматривать правила, данные и сценарии.

Такой подход снижает зависимость от конкретных моделей и делает автоматизацию устойчивее при изменениях в данных, нагрузке и бизнес-логике.

Что действительно важно учитывать

Опыт продакшен-внедрений показывает: успех автоматизации с AI определяется не выбором модели, а решениями вокруг неё. Ключевые вопросы звучат не “насколько AI умный”, а:

• где проходят границы его ответственности;
• как система ведёт себя в нестандартных сценариях;
• можно ли объяснить и воспроизвести решения;
• есть ли механизмы остановки и отката.

AI начинает приносить реальную пользу, когда он встроен в понятную архитектуру и подчинён процессам, а не пытается заменить их собой.