Надёжно автоматизировать можно прежде всего проверяемые административные операции и вспомогательные задачи, где AI ищет, извлекает, сверяет или готовит черновик, но не определяет исход для человека. Отбор кандидатов, оценка работников, продвижение, увольнение и распределение возможностей требуют отдельной классификации риска, валидных критериев, контроля по группам, журналирования, реального человеческого пересмотра и права на апелляцию. Некоторые сценарии, включая распознавание эмоций на рабочем месте по биометрическим данным в ЕС, могут быть прямо запрещены. Статья показывает, как выбирать сценарии автоматизации и какие изменения процесса, данных, контроля и ответственности нужны до внедрения.
Глубоко изучать следует то, без чего нельзя правильно поставить задачу, заметить скрытую ошибку и оценить последствия решения. Программированию и AI разумно передавать обратимые и независимо проверяемые операции, но не выбор цели, допустимого риска, критериев приёмки и финальное решение. Статья предлагает практическую рамку для определения глубины знаний, границ делегирования и владельцев ответственности.
AI автоматизирует производство многих технических артефактов, но не принимает на себя инженерную функцию целиком. Инженер по-прежнему определяет цель и требования, выбирает вычислительный механизм, задаёт допустимые состояния и ограничения, оценивает последствия ошибки, собирает доказательства корректности, отвечает за интеграцию и эксплуатацию. Граница делегирования проходит не между «простыми» и «сложными» задачами, а между результатами, которые можно независимо проверить и безопасно откатить, и решениями, где ошибка плохо наблюдаема, широко распространяется или дорого обходится.