Ошибки, к которым ведет автоматизация на ИИ без знания мат части:

Недавно мне попался на оценку план автоматизации предприятия разработанный на ИИ. Программы, обмены, этапы — на первый взгляд все стандартно.
Но разбираясь глубже я увидел решения, внедрение которых будут иметь серьезные последствия🆘
И вот об этом хочу поговорить с руководителями бизнеса.

Когда человек без опыта внедрения и разработки архитектуры полностью доверяется ИИ, предприятие рискует оплатить реализацию неверно поставленной задачи. Подробный план, техническое задание и работающий код сами по себе от этого не защищают.

❌Один пример из того плана — обмен между учётной системой и системой управления производством. Его предлагали разработать. Но из документа не понятно, где формируется задание цеху, кто меняет его после запуска и как результат попадает в учёт.
Если передать это разработчикам как принятое решение, они могут начать достраивать недостающие механизмы. Деньги будут расходоваться, хотя ещё не выяснили, нужна ли предприятию именно такая схема.

❌В другой задаче заказчик предложил перейти с FIFO на среднюю себестоимость.
Казалось бы, задача ясна: меняем способ расчёта.

Но в этой системе, как выяснил в процессе анализа, нельзя было потерять историю движения товара, сроки его хранения на разных складах и распределение дополнительных расходов. Изменение метода оценки затрагивало гораздо больше, чем одну формулу.
✅Мы разобрали зависимости и предложили сохранить действующий учёт, а среднюю рассчитывать отдельно внутри 1С, на основании тех же операций.
Так можно было получить необходимый показатель и сохранить работающие механизмы. Этот подход сокращал объём вмешательства в систему. Заказчик такой вариант изначально не рассматривал — и поддержал её после обсуждения.
Мы тоже использовали ИИ. Но исходную постановку проверял и пересматривал архитектор с опытом.

Если поручить ИИ «перевести учёт на среднюю», он может принять переход как обязательное условие и подробно разработать именно этот вариант.
Здесь нужен не просто специалист, а архитектор — понимающий процессы предприятия и связи между ними. И который вовремя скажет: «Стоп❗️Какого результата мы хотим? Здесь не нужно перестраивать процессы»

Цена такой ошибки — не просто лишние часы разработки. Это переделки, неверные управленческие показатели и сотрудники, которые вместо своей работы выясняют, почему новая система не так считает

ИИ помогает ускорять работу. Но если изначально выбрана неверная архитектура, скорость не решает проблему и даже не приближает к результату.

📌Поэтому, если к вам приходят и говорят: «Мы автоматизируем ваше предприятие на 1С с помощью ИИ», я бы сначала спросил: а какой у команды реальный опыт внедрения 1С? Кто из них разрабатывал архитектуру и доводил проекты до запуска? И можно ли поговорить с заказчиками, которые подтвердят этот опыт и расскажут, что в итоге получили?