Utilisation du bon outil d'IA pour le bon travail

Le problème que nous continuons à voir

La semaine dernière, un membre de l'équipe a passé trois jours à construire un grattoir Web à Python via Chatgpt. Le botteur? Un MCP pour le grattage Web existait déjà, et il s'agit d'un outil Ninjacat natif. Ils ne savaient tout simplement pas.

Un autre a essayé de nourrir 5 millions de mots clés de Semrush à Claude via un MCP. La fenêtre de contexte a explosé et Claude n'a pas pu retourner une réponse. Chatgpt en revanche … juste inventé quelque chose.

Ce matin, une demande est arrivée pour « mettre à jour automatiquement les feuilles de calcul lorsque les e-mails arrivent ». Ce n'est pas une tâche d'IA – c'est une automatisation zapier avec une configuration rapide de 5 minutes.

Ce n'est pas un écart de capacité d'IA. C'est un Architecture et écart d'éducation. Et si cela se produit pour nous, cela se produit probablement aussi dans votre entreprise.

Le modèle de confusion de l'outil (et son coût)

Après avoir cartographié 15 flux de travail prioritaires sur 52 clients optés par AI, un modèle clair (et coûteux) a émergé. Tout le monde est impatient d'utiliser l'IA, mais sans une carte claire, ils sont soit:

Reconstruire des outils qui existent déjà

Utilisation de LLM puissants pour des automatisations simples

Forcer des ensembles de données massifs via les interfaces de chat

Abandonner lorsque la première approche erronée échoue

Les appels API sont gaspillés, bien sûr. Mais c'est l'élan perdu et le temps d'innovation gaspillé que nous voulons vraiment résoudre.

L'architecture que nous construisons

Après des mois d'expérimentation, nous avons défini une architecture qui fonctionne réellement. Il garantit que chaque outil fait ce qu'il est le mieux.

Voici ce que font réellement les 5 couches (avec de vrais exemples)

1. Couche de raisonnement: le cerveau AI

Ce que c'est: Claude, GPT-4, autres LLM
À quoi sert: Analyse, synthèse, travail créatif, interprétation
À quoi ce n'est pas:
- Stockage (ils oublient tout)
- Calculs (utilisez une calculatrice)
- Tirer les données (utilisez la couche de compétences)
- Simple si / alors logique (utilisez l'automatisation)

2. Couche de stockage: où vit vos données

Ce que c'est: BigQuery, Snowflake, vos bases de données
À quoi sert: Données historiques, grands ensembles de données, tout ce qui est plus de 10 000 lignes
Exemple réel: C'est là que les ensembles de données de plusieurs millions de voies en vivent en direct

3. Couche de compétences: vos preneurs d'action en temps réel

Ce que c'est: MCPS, API, SCROCHERS Web, intégrations
À quoi sert: Obtenir de nouvelles données et prendre des mesures externes. Tout ce qui doit faire quelque chose

Besoin des données SEMRUSH d'aujourd'hui? MCP récupère
Besoin de gratter un site Web? MCP utilise Python
Besoin d'envoyer une alerte Slack? MCP prend des mesures

4. Couche d'orchestration: le contrôleur de trafic

Ce que c'est: N8N, zapier, workflows personnalisés
À quoi sert: Connecter tout. Il achemine les demandes, gère les séquences et déclenche des workflows.

- - L'utilisateur demande la question → Vérifier la taille des données → Route vers la couche appropriée → Retour Response
  - Le courriel arrive → Trigger Workflow → Mettre à jour la feuille de calcul (c'est une pure orchestration-Aucune IA requise.)

5. Couche de stratégie: la pièce manquante

Ce que c'est: Le décideur intelligent entre vos données et l'IA
À quoi sert: Déterminer quelle couche est la bonne pour une tâche; routage, échantillonnage de données intelligemment, empêchant les explosions de fenêtre de contexte
Exemple réel: Quand quelqu'un demande « Montrez-moi des campagnes sous-performantes », cette couche:
- Décide de demander le stockage ou le temps réel
- Détermine si l'échantillonnage est nécessaire (5 millions de lignes → 500 pertinentes)
- Choisit le bon outil pour le travail
- Formats les données de manière appropriée pour la destination

Ce que nous utilisons: À partir des agents de Ninjacat, nous construisons des solutions personnalisées pour des cas d'utilisation spécifiques.

Les erreurs coûteuses que nous faisons (et comment arrêter)

Erreur 1: reconstruire les outils existants

Ce qui se produit: « Permettez-moi de créer un grattoir Python pour les sites Web. »
Réalité: Le grattage Web MCPS et les outils existent déjà dans Ninjacat
Temps perdu: Jours
Solution: Audit d'abord votre boîte à outils

Erreur 2: Utilisation de l'IA génératrice pour une automatisation simple

Ce qui se produit: « Utilisez Chatgpt pour regarder ma boîte de réception et mettre à jour les feuilles de calcul »
Réalité: C'est une automatisation Zapier / N8N de 5 minutes
Pourquoi cela échoue: Les LLM sont probabilistes. L'automatisation doit être déterministe.
Solution: Si c'est « quand x, alors y », utilisez l'automatisation, pas Générative AI

Erreur 3: forcer les mégadonnées via les interfaces de chat

Ce qui se produit: « Analyser ces 5 millions de mots clés » Pastes dans Chatgpt
Réalité: Les fenêtres de contexte ont des limites.
Coût: Des centaines d'appels API défaillants
Solution: Utilisez les couches de stratégie pour obtenir le bon échantillon de données en premier.

Erreur 4: Utilisation de LLMS pour la transformation des données

Ce qui se produit: « Mélanger ces 6 mois de données de 3 canaux de marketing différents »
Réalité: Les LLMS génèrent du texte et du code. Ils ne comprennent pas nativement les données.
Solution: Préparez les données dans les bases de données, récupérez en cas de besoin

Quel outil utiliser quand: un arbre de décision

Besoin de données fraîches de la dernière heure? → Couche de compétences (MCPS, API)
Besoin d'une analyse historique des grands ensembles de données? → Stockage + stratégie + raisonnement
Besoin d'automatiser « Si ceci, alors ça »? → Couche d'orchestration (N8N, Zapier) – Aucun IA nécessaire
Besoin de contenu créatif ou d'analyse? → Couche de raisonnement (Claude, GPT-4)
Besoin de combiner plusieurs sources de données? → Architecture complète: Stockage → Stratégie → Compétences → Raisonnement → Orchestration

La vérité nuancée: l'IA est un spécialiste, pas un généraliste

Certains disent que le chatppt est tout le battage médiatique. Certains disent que l'IA peut tout résoudre. Les deux ont tort.

La réalité: L'IA générative est incroyablement puissante pour des emplois spécifiques (analyse, synthèse, travail créatif) et complètement mal pour d'autres (stockage, automatisation déterministe, traitement des données à grande échelle).

Le succès vient de la construction de l'architecture qui relie les bons outils.

Ce que nous construisons à haute voix

Nous ne prétendons pas que nous avons résolu cela. Nous sommes en train de le construire à haute voix:

En production: Ensembles de données Seersignals (notre Fondation des données structurées)
Déploiement maintenant: Agents Ninjacat pour le routage stratégique et la gestion des données
Être testé: N8N Workflows pour l'orchestration
Planification: Implémentation complète de cinq couches sur les flux de travail des clients

L'architecture est l'innovation ..

Vos prochaines étapes: commencez par un audit

Cette semaine: Audit la confusion de votre outil

Demandez à votre équipe:

Quels outils reconstruisez-vous qui existent déjà?
Qu'est-ce que nous obligeons à faire l'IA qui devrait être l'automatisation?
Où frappons-nous les limites de fenêtre de contexte?

La semaine prochaine: mappez votre architecture

Prenez votre flux de travail le plus courant et mappez-le:

Où vivent les données?
Combien de données sont impliquées?
Qu'est-ce qui doit lui arriver?
Quelle est la sortie?
Quelle couche gère chaque étape?

Ce mois-ci: corrigez un workflow

Choisissez votre tâche la plus douloureuse et la plus répétitive. Maptez-le aux cinq couches. Construisez-le correctement, documentez-le et partagez-le avec votre équipe.

La ligne de fond

Vous n'avez pas besoin d'une meilleure IA. Vous devez utiliser le bon outil pour le bon travail.

Vous n'avez pas besoin de tout reconstruire. Vous devez savoir ce qui existe déjà.

Les équipes qui comprennent cela économiseront des centaines d'heures et débloqueront une véritable innovation. Ceux qui ne continueront pas à reconstruire des grattoirs Web et à faire exploser les fenêtres de contexte.

Lequel voulez-vous être? Continuez à suivre notre voyage de construction et plus souscrit à notre newsletter.

Nous le pensons toujours nous-mêmes. Mais l'architecture devient claire. Et une fois que vous le voyez, vous ne pouvez pas le voir.

Commencez par l'audit. Découvrez les outils que votre équipe abute. Les modèles seront évidents. Les solutions suivront.