Урок 5. Реалистичные ожидания и риски

Урок 5. Реалистичные ожидания и риски#

Зачем это нужно#

AI-агенты — не волшебство. Они ошибаются, требуют настройки и контроля. Честность с клиентом и понимание ограничений помогают строить долгосрочные отношения.

Ключевая идея#

AI-агент — это инструмент, а не замена человеку

Агент отлично справляется с типовыми задачами, но для сложных ситуаций нужен человек. Успех = правильный выбор задач + настройка + контроль.

Что может агент#

✅ Хорошо справляется:

• типовые вопросы с понятными ответами

• сбор и структурирование данных

• выполнение действий по правилам

• быстрая реакция 24/7

• работа с большим объёмом запросов

Примеры:

• ответить на вопрос по FAQ

• записать клиента на услугу

• квалифицировать заявку по критериям

• отправить напоминание

• заполнить таблицу из формы

Что агент делает плохо#

❌ Плохо справляется:

• нестандартные ситуации

• конфликты и эмоциональные запросы

• задачи, требующие экспертизы

• принятие решений вне правил

• работа с неполными данными

Примеры:

• клиент жалуется и требует компенсацию

• нужно оценить уникальный проект

• задача требует креатива

• данные противоречивые

Типичные риски и как их снизить#

1. Агент ошибается

Риск: модель может "придумать" ответ (галлюцинация) или неправильно понять запрос

Как снизить:

• давать агенту базу знаний, а не полагаться на "общие знания"

• ограничивать ответы: "если не знаешь — скажи, что не знаешь"

• тестировать на типовых запросах

• добавить кнопку "связаться с человеком"

2. Утечка данных

Риск: агент может "запомнить" чувствительные данные или показать их другому пользователю

Как снизить:

• не передавать агенту персональные данные без необходимости

• использовать анонимизацию

• настроить правила безопасности

• выбирать платформы с защитой данных

3. Зависимость от платформы

Риск: платформа может подорожать, измениться или закрыться

Как снизить:

• выбирать стабильные платформы (Coze от ByteDance, Zapier, n8n)

• делать документацию и бэкапы

• не привязываться к одной платформе намертво

4. Агент "не понимает" пользователя

Риск: пользователь пишет нестандартно, агент теряется

Как снизить:

• добавлять примеры формулировок в промпт

• тестировать на реальных запросах

• обучать пользователей ("пишите чётко")

• иметь кнопку "не понял → человек"

Как говорить с клиентом о рисках#

Плохо:

"Всё будет отлично, агент всё сделает"

Хорошо:

"Агент обработает 70–80% типовых запросов. Остальные 20–30% — это нестандартные ситуации, их лучше передавать вам. Мы настроим агента так, чтобы он понимал, когда нужен человек."

Этика и правила (2026)#

В 2026 году важно:

• Прозрачность: пользователь должен знать, что общается с агентом

• Контроль: клиент должен иметь возможность связаться с человеком

• Данные: соблюдать правила обработки персональных данных (GDPR, 152-ФЗ)

• Честность: не обещать того, что агент не умеет

Чек-лист "подходит ли задача"#

Задача подходит для агента, если:

• выполняется регулярно (10+ раз в неделю)

• есть чёткие правила или база знаний

• не требует глубокой экспертизы

• эффект измерим (время/деньги/качество)

• есть план Б (что делать, если агент ошибся)

Задача НЕ подходит, если:

• слишком сложная и уникальная каждый раз

• данные конфиденциальные и критичные

• нет чётких правил

• эффект непонятен

Проверьте себя#

1. Что агент делает хорошо, а что — плохо?

2. Какие типичные риски есть при работе с агентами?

3. Как снизить риск ошибок агента?

4. Почему важно быть честным с клиентом про ограничения?

5. Какие этические правила важны в 2026?

---

Практика модуля 1#

Задание 1: Карта возможностей#

Выберите 3 ниши (например: салон красоты, интернет-магазин, агентство) и выпишите для каждой по 2–3 задачи, где агент даст эффект.

Формат:

Задание 2: Мини-оценка эффекта#

Возьмите одну задачу из таблицы выше и посчитайте эффект:

• сколько раз в день/неделю выполняется

• сколько времени занимает

• стоимость времени

• процент автоматизации

• итоговая экономия

Задание 3: Описание себя#

Напишите короткое описание себя как исполнителя (3–5 предложений):

• кто вы

• чем помогаете

• какие задачи решаете

• почему клиент должен с вами работать

Пример:

"Я помогаю малому бизнесу автоматизировать рутину с помощью AI-агентов. Собираю ботов для поддержки, записи клиентов и квалификации лидов. Без кода, быстро, с гарантией результата. За 3 месяца запустил 12 проектов, средняя экономия клиента — 15 000 руб./месяц."

---

Проверочные вопросы#

1. Чем агент отличается от обычной автоматизации?

2. Какие задачи лучше всего подходят для агента?

3. Какие метрики эффекта вы знаете?

4. Кто принимает решение о внедрении в малом бизнесе?

5. Почему "магии" нет и где границы возможностей?

6. Как объяснить пользу агента без техно-слов?

7. Что такое "процесс" простыми словами?

8. Почему первые проекты должны быть маленькими?

Правильные ответы:

1. Агент выполняет действия (записывает, отправляет, анализирует), а не просто работает по сценарию

2. Повторяемые, типовые, с чёткими правилами, приносящие измеримый эффект

3. Время, деньги, качество

4. Владелец бизнеса или руководитель отдела

5. Агент — инструмент, требует настройки, ошибается в нестандартных ситуациях

6. "Агент — это помощник, который работает 24/7 и берёт на себя рутину, экономя ваше время и деньги"

7. Последовательность шагов для достижения результата

8. Быстрее результат, понятнее эффект, меньше рисков

---

Итоги модуля#

Вы изучили:

• что такое AI-агенты и чем они отличаются от ботов

• где их применяют и какие задачи решают

• как считать и показывать эффект

• кто участвует в проектах и как с ними общаться

• какие риски есть и как их снижать

Следующий шаг: Модуль 2 — узнаете, как работает AI изнутри (без математики!) и научитесь писать правильные промпты.

---

Проверь свои знания#

Квиз: Основы AI-агентов#

Карточки для запоминания#

---

Материалы для сайта#