AI自動化デモは印象的です。
スムーズに実行され、迅速に応答し、能力を発揮します。
実稼働環境では状況は異なります。
このギャップは知性に関するものではなく、現実に関するものです。
デモ環境は変動性を排除する
デモは制御されています。
入力は予測可能で、タイミングは安定しており、依存関係は限定的です。環境が適切に管理されているため、自動化は完璧に動作します。
製造時にノイズが発生します。
生産は不規則性によって定義される
実際のワークフローには次のようなものがあります。
遅延した応答
部分的な失敗
人間の介入
システムの不整合
自動化は、理想的な条件ではなく、これらの条件下で動作する必要があります。
デモは例外密度を非表示にする
デモでは例外はほとんどありません。
本番環境では例外が多発します。手動によるレビュー、再試行、そしてエッジケースが当たり前になり、ハッピーパスに最適化された自動化はすぐに機能不全に陥ります。
現実には例外が多い。
デモでは調整が最小限
デモではワークフローを分離します。
制作ワークフローは交差し、複数の自動化が同時に実行され、多くの場合、調整が不十分です。競合は規模が大きくなると発生します。
分離は複雑さを隠します。
状態の永続性はしばしば無視される
デモは正常に再起動します。
本番環境ではメモリが必要です。永続的な状態がなければ、自動化によってアクションが繰り返されたり、進行状況が失われたり、誤ったエスカレーションが行われたりする可能性があります。
ステートレス設計は継続性の下では失敗します。
監督はオプションのように思えるが、そうではない
デモでは監視がほとんど表示されません。
生産にはそれが不可欠です。可視性のギャップは対応の遅れを招き、信頼を損ないます。監視のない自動化は、技術的に正しくてもリスクを感じさせます。
デザインのギャップ
デモと本番の違いはデザインの焦点です。
デモでは機能が強調されます。
生産には回復力が必要です。
生産に耐える自動化は、可変性、調整、回復を考慮して設計されています。
SaleAIコンテキスト（非プロモーション）
SaleAI では、エージェントはプロダクションの制約下で動作し、コンテキストを維持し、ワークフロー間で調整し、例外を早期に明らかにするように設計されています。
これは、デモンストレーションの最適化ではなく、運用設計を反映しています。
生産前に評価すべきこと
自動化を信頼する前に、チームは次の点を評価する必要があります。
例外処理
状態の永続性
調整境界
可視性とエスカレーション
能力だけでは不十分です。
最終的な展望
AI 自動化が失敗するのは、デモが誇張しているからではありません。
デモでは隠されているものが製品版では明らかになるため、失敗します。
自動化は、ステージ上のパフォーマンスではなく、現実に合わせて設計されているときに成功します。
