Отраслевые AI-агенты: недвижимость, клиники, рестораны, логистика, HR
Отраслевые риски при внедрении AI-агентов - что не автоматизировать первым в регулируемых и high-trust вертикалях.
Dali
Dali - студия AI agent systems. Давид ведёт engineering и продукт, Лиана - operations и fit процессов. Делаем production-агентов в tools, которыми команда уже пользуется.
David Hakobyan · Dali
Прямой ответ
Отраслевые агенты проваливаются, когда игнорируют соответствие правилам и реальность исключений. Начинайте с задач с малым радиусом поражения: приём заявок, статус, FAQ с источниками - не с неконтролируемых юридических, медицинских или платёжных обещаний.
Недвижимость
Сортировка лидов - нормально. Формулировки fair-housing и обязательные раскрытия - только через точки ручного контроля.
Клиники
Помощь с расписанием - нормально. Диагноз и советы по лечению - не «пробный запуск на скорую руку».
Рестораны
Стандартные заказы - нормально. Аллергии и особые позиции требуют жёстких путей подтверждения.
Логистика
Пояснения статуса по данным системы учёта; никаких выдуманных сроков доставки (ETA).
HR
Помощь со скринингом с проверкой на смещения; финальные кадровые решения остаются за человеком.
Возвраты и refunds
Движок политик + ручное одобрение выше порогов суммы или риска.
Сообщества / Discord
Помощь модерации; баны и жёсткие санкции - только через гейты.
Как помогает Dali
Dali осторожно ограничивает отраслевые пробные запуски: решения.
FAQ
Переиспользуйте паттерны, а не промпты, набитые политиками чужой индустрии.