Не знаете, что вам нужно: AI или просто автоматизация?
Заполните форму — мы посмотрим на ваши задачи и подскажем: где хватит логики, а где пора подключать интеллект.
Автоматизация ≠ Искусственный интеллект.
В 2025 году эти понятия часто путают — и не только новички. Кто-то называет макрос в Excel «AI», кто-то думает, что любой бот — это GPT.
Разбираемся по-человечески: в чём разница между автоматизацией и AI, и когда нужен один, а когда — второй.
В 2025 году эти понятия часто путают — и не только новички. Кто-то называет макрос в Excel «AI», кто-то думает, что любой бот — это GPT.
Разбираемся по-человечески: в чём разница между автоматизацией и AI, и когда нужен один, а когда — второй.
Автоматизация = жёсткая логика.
Это цепочка “если → то”, прописанная вручную.
Примеры:
Плюсы:
✔️ Работает стабильно
✔️ Просто настраивается
✔️ Предсказуемо
Минусы:
❌ Не адаптируется
❌ Не “понимает” ситуацию
❌ Ошибка в логике — сбой в процессе
Это цепочка “если → то”, прописанная вручную.
Примеры:
- Если клиент заполнил форму — отправить письмо
- Если товар закончился — уведомить менеджера
- Если заявка получена — внести в таблицу
Плюсы:
✔️ Работает стабильно
✔️ Просто настраивается
✔️ Предсказуемо
Минусы:
❌ Не адаптируется
❌ Не “понимает” ситуацию
❌ Ошибка в логике — сбой в процессе
AI = система, которая сама учится, адаптируется и принимает решения на основе данных.
Не “если → то”, а:
“На основе того, что я знаю, вот что вероятнее всего правильно”
Примеры:
Плюсы:
✔️ Гибкость
✔️ Адаптация под контекст
✔️ Обработка сложных и нестандартных сценариев
Минусы:
❌ Может ошибаться
❌ Нуждается в обучении
❌ Требует контроля
Не “если → то”, а:
“На основе того, что я знаю, вот что вероятнее всего правильно”
Примеры:
- GPT-бот, который понимает вопрос и сам подбирает ответ
- AI-аналитика, которая прогнозирует спрос по данным
- Генератор, который пишет текст “в вашем стиле”
- AI-помощник, который ведёт диалог как сотрудник
Плюсы:
✔️ Гибкость
✔️ Адаптация под контекст
✔️ Обработка сложных и нестандартных сценариев
Минусы:
❌ Может ошибаться
❌ Нуждается в обучении
❌ Требует контроля
- Основа работы
- Автоматизация: чёткие правила
- AI: обучение и данные
- Гибкость
- Автоматизация: низкая
- AI: высокая
- Ошибки
- Автоматизация: случаются при неправильной логике
- AI: возможны, но нейросеть учится на них
- Стоимость внедрения
- Автоматизация: низкая
- AI: выше (но не всегда — зависит от задачи)
- Примеры задач
- Автоматизация: рассылка, запись, учёт
- AI: диалог, прогноз, генерация контента
🟢 Подходит обычная автоматизация:Заявки, формы, напоминания
- Работа с таблицами, складом, CRM
- Повторяющиеся действия без вариативности
- Неструктурированные данные (тексты, речь, видео)
- Нужно прогнозировать, анализировать, генерировать
- Нужна персонализация (по тону, поведению, данным)
- ❌ “Если бот — значит AI”
- ❌ “AI сам всё сделает”
- ❌ “Нейросети заменят автоматизацию”
- Строим логику процессов через Make, Airtable, CRM
- Интегрируем AI там, где нужна гибкость: GPT, аналитика, генерация
- Не продаём “GPT-ботов”, а решаем задачи
- Всегда объясняем, где лучше “жёстко”, а где “умно”
Обычная автоматизация — что это такое?
Что такое AI (искусственный интеллект)?
Сравнение: автоматизация vs AI
Когда хватит автоматизации, а когда нужен AI?
Ошибки и заблуждения
Как мы это решаем в V-AI Labs
Чем AI отличается от обычной автоматизации?
AI-автоматизация, которая экономит ваше время и деньги
Оставьте заявку, и мы подберём AI-решение, которое снизит издержки, ускорит рутину и повысит эффективность бизнеса.
Нажимая кнопку «Отправить», я даю свое согласие на обработку моих персональных данных, в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006 года №152-ФЗ «О персональных данных», на условиях и для целей, определенных в Согласии на обработку персональных данных
