Если раньше ценилось умение быстро выполнять операцию вручную, то теперь всё чаще важнее понимать, как проверить результат AI, когда ему можно доверять, а когда стоит вмешаться.

Мы регулярно видим это в проектах. После запуска автоматизации компания сначала радуется сокращению рутины, а потом понимает, что нужно заново распределять ответственность.

Кто отвечает за качество работы AI? Кто принимает решение в спорной ситуации? Кто может менять правила работы системы?

На старте кажется, что это технические вопросы. Но на самом деле это уже вопрос организации бизнеса. Потому что хороший AI-проект — это не только про технологии. Это ещё и про пересборку ролей внутри компании.