The post has been translated automatically. Original language: Russian
Business processes should be boring. If your automation resembles a TV series about superintelligence, most likely you are just burning investors' money.
Imagine that you need to dig a trench under the foundation. You have two paths.
• First: hire a team of engineers from MIT, give them gold-plated shovels, and pay $500 an hour each to "reflect" on every move.
• Second: call an excavator operator once, who will complete everything according to the drawing in an hour for a fixed small fee.
What is happening now with AI agents (platforms like OpenClaw and analogues) is an attempt to hire top-level engineers to dig trenches. It looks impressive in presentations, but it kills the unit economy of any business in its infancy.
Why is your "smart" agent a bad performer?
Any scalable business is a system consisting of the simplest, most predictable and repetitive actions. Which, in an amicable way, should be able to execute a hard-coded algorithm. As soon as you put an AI agent on a linear task, you voluntarily subscribe to three systemic risks:
1. Burn rate: A regular program (code) costs a fraction of a cent. At each launch, the AI agent spends thousands of tokens on "thinking" about how to transfer JSON from one window to another.
2. Lack of determinism: The code always produces the same result. AI is probabilistic. Today it worked perfectly, but tomorrow it decided that the data format was "not creative enough" and disrupted the delivery.
3. Latency: While the agent is planning the steps (Chain of Thought), a classic microservice would have already processed a million requests.
From "hype" to profit: Case study
Case number 1: CRM and lead generation
• How "hype thieves" do it: An agent logs into CRM, reads each message, "thinks" about it, and tries to manually update the transaction fields.
• Bottom line: Huge API bills, random errors, and slow response.
• As a pro does: An agent architect writes a regular expression and a Python script for data validation once. The script instantly spreads the data across the fields.
• The role of AI: It is activated only if the client has written a message in hieroglyphs or asked a non-standard question. The AI resolves the situation and immediately suggests adding the code of the main script so that in the future this situation becomes a "regular" one.
Case number 2: Facility Management
• How "hypogors" do it: The agent monitors temperature sensors in real time. For each oscillation, he launches a neural analysis: "Is something broken?".
• Bottom line: Delayed decision-making and the risk of "hallucination" when the agent mistakes steam for fire.
• As a pro does: The agent creates rigid algorithmic thresholds. If the pressure is higher than X, the valve is reset. The code does this.
• The role of AI: Once a month, the agent analyzes logs, identifies hidden degradation of equipment that a simple algorithm does not see, and creates new maintenance regulations.
True Automation architecture
In an effective system, an AI agent is not a machine tool worker, but a high-level top manager. His job is not to "dig", but to set the rules for those who dig.
1. AI architect: Designs the system and writes the execution code.
2. Classic software: It works "in the field" — fast, cheap and predictable.
3. Fault handling: The AI wakes up only when the system encounters an anomaly. He solves the problem and updates the main contractor's code.
The conclusion for managers is that AI agents are your dear experts. Use them for design and control. And the menial work should be done by the good old program code. Predictable as a brick and fast as a bullet.
Everything else is an attempt to hammer nails with a microscope. It's beautiful and technologically advanced, but you can't build a business on it.
#AI #Automation #BusinessStrategy #AstanaHub #Aspans #FutureOfWork #StartupLife
Бизнес-процессы должны быть скучными. Если ваша автоматизация напоминает сериал про сверхразум, скорее всего, вы просто сжигаете деньги инвесторов.
Представьте, что вам нужно выкопать траншею под фундамент. У вас есть два пути.
• Первый: нанять команду инженеров из MIT, выдать им позолоченные лопаты и платить по $500 в час каждому, чтобы они «рефлексировали» над каждым движением.
• Второй: один раз вызвать экскаваторщика, который за час выполнит всё по чертежу за фиксированную небольшую плату.
То, что сейчас происходит с ИИ-агентами (платформы вроде OpenClaw и аналоги), — это попытка нанять инженеров высшей категории копать траншеи. Это выглядит эффектно в презентациях, но убивает юнит-экономику любого бизнеса в зачатке.
Почему ваш «умный» агент — это плохой исполнитель?
Любой масштабируемый бизнес — это система, состоящая из максимально простых, предсказуемых и повторяющихся действий. Которые, по-хорошему, должен уметь выполнять жестко заданный алгоритм. Как только вы ставите ИИ-агента на линейную задачу, вы добровольно подписываетесь на три системных риска:
1. Burn rate (Сжигание бюджета): Обычная программа (код) стоит доли цента. ИИ-агент при каждом запуске тратит тысячи токенов на «размышления» о том, как переложить JSON из одного окна в другое.
2. Отсутствие детерминизма: Код всегда выдает один и тот же результат. ИИ — вероятностен. Сегодня он сработал идеально, а завтра решил, что формат данных «недостаточно креативен», и сорвал поставку.
3. Latency (Задержки): Пока агент планирует шаги (Chain of Thought), классический микросервис уже обработал бы миллион запросов.
От «хайпожорства» к профиту: Разбор кейсов
Кейс №1: CRM и лидогенерация
• Как делают «хайпожоры»: Агент заходит в CRM, читает каждое сообщение, «думает» над ним и пытается вручную обновить поля сделки.
• Итог: Огромные счета за API, случайные ошибки и медленная реакция.
• Как делает профи: Агент-архитектор один раз пишет регулярное выражение и скрипт на Python для валидации данных. Скрипт мгновенно раскидывает данные по полям.
• Роль ИИ: Он включается только если клиент написал сообщение иероглифами или задал нестандартный вопрос. ИИ разруливает ситуацию и тут же предлагает дописать код основного скрипта, чтобы в будущем эта ситуация стала «штатной».
Кейс №2: Управление эксплуатацией (Facility Management)
• Как делают «хайпожоры»: Агент мониторит датчики температуры в реальном времени. На каждое колебание он запускает нейронный анализ: «А не сломалось ли что-то?».
• Итог: Задержка в принятии решений и риск «галлюцинации», когда агент примет пар за пожар.
• Как делает профи: Агент создает жесткие алгоритмические пороги (thresholds). Если давление выше X — сброс клапана. Это делает код.
• Роль ИИ: Раз в месяц агент анализирует логи, выявляет скрытую деградацию оборудования, которую не видит простой алгоритм, и создает новый регламент для обслуживания.
Истинная архитектура автоматизации
В эффективной системе ИИ-агент — это не рабочий у станка, а высокоуровневый топ-менеджер. Его работа — не «копать», а задавать правила для тех, кто копает.
1. ИИ-архитектор: Проектирует систему и пишет код исполнения.
2. Классический софт: Работает «в поле» — быстро, дешево и предсказуемо.
3. Обработка нештаток: ИИ просыпается только тогда, когда система встречает аномалию. Он решает проблему и обновляет код основного исполнителя.
Вывод для руководителей: ИИ-агенты — это ваши дорогие эксперты. Используйте их для проектирования и контроля. А черную работу должен делать старый добрый программный код. Предсказуемый, как кирпич, и быстрый, как пуля.
Все остальное — это попытки забивать гвозди микроскопом. Красиво, технологично, но бизнес на этом не построишь.
#AI #Automation #BusinessStrategy #AstanaHub #Aspans #FutureOfWork #StartupLife
Share
