ИИ-агент может завершить задачу и всё равно сделать её мимо процесса: взять старые данные, пропустить исключение или отправить клиенту неподтверждённый результат. Поэтому я не оцениваю ИИ по «красивому ответу». Нужен короткий контур проверки. 1. Критерий готовности. До запуска фиксируем: что именно должно быть на выходе и в каком формате. 2. Источник. Агент опирается только на разрешённые данные; видно, откуда взят каждый важный факт. 3. Тестовые случаи. Проверяем нормальный сценарий, неполные данные и исключения. 4. Человек на критическом шаге. До отправки клиенту, изменения в CRM или запуска интеграции — подтверждение ответственного. Пример из логистики: агент собрал статусы перевозок. Он не должен автоматически рассылать сводку, если у части рейсов нет источника, время обновления устарело или есть противоречия. Роль оператора ИИ — не «нажимать на нейросеть», а задавать процесс, проверять результат и вовремя останавливать автоматизацию. У КОМЭКСПО есть платный курс «Оператор ИИ»: 26 уроков, 4 модуля и практикум на кейсах. Программа: https://online-school.komekspo.ru/operator Где у вас цена ошибки ИИ выше: контент, сайт, интеграции, логистика или клиентские сообщения?