Agenții AI care chiar ajung în producție

Am construit nouă agenți AI pentru clienți în ultimul an. Patru rulează azi în producție. Trei au fost înlocuiți de un software mult mai mic, după ce am înțeles cu adevărat problema. Doi nu ar fi trebuit începuți niciodată — și partea asta e cea mai utilă din ediție.

Cei patru care au supraviețuit aveau o treabă îngustă

Fiecare dintre ei a preluat o sarcină pe care cineva o făcea deja manual, zilnic, după un tipar: citit facturi, scris prima versiune a unei clauze, triat cereri primite, reconciliat două sisteme care nu au fost gândite să vorbească.

Niciunuia nu i s-a cerut să fie deștept. Li s-a cerut să fie prima variantă a ceva ce oricum un om verifică. Asta e forma care funcționează — omul rămâne în flux nu ca plasă de siguranță adăugată la final, ci ca parte din proiectare.

Cei doi care au eșuat trebuiau să decidă

Amândoi au avut același brief, în cuvinte diferite: lasă agentul să ducă totul și să escaladeze când nu e sigur. Modelele își estimează prost propria nesiguranță, așa că „escaladează când nu ești sigur" devine tăcut „nu escalada niciodată".

Soluția, în ambele cazuri, a fost nespectaculoasă. Am scris negru pe alb ce decizii era firma dispusă să cedeze cu adevărat, iar lista a ieșit scurtă. Tot restul a devenit o ciornă pe care o aprobă un om.

Ce întrebăm acum înainte să începem unul

• Cine face sarcina asta azi și cât îi ia?
• Cât costă un răspuns greșit și cine îl observă primul?
• Există o variantă pe reguli care ne dă 70% din valoare luna asta?
• Dacă modelul e indisponibil o zi, ce se întâmplă?

A treia întrebare oprește mai multe proiecte de agenți decât celelalte trei la un loc — și salvează bugetul pentru cele care merită construite.

Dacă te gândești la unul

Am scris varianta lungă a argumentului, cu situațiile în care automatizarea chiar se plătește, pe site.

Automatizări AI pentru firme