Среди процессов различных организаций есть процессы, связанные с выполнением задач, качество выполнения которых контролируется вручную. Это происходит из-за отсутствия результата-эталона для таких задач, и есть только система требований, которым должна удовлетворять решенная задача. Задачи такого рода в области дистанционного обучения называют сложными открытыми задачами. Однако кроме данной области такие задачи присутствуют и в других областях, например, в издательском процессе, в процессе производства оборудования и устройств и др. Этап контроля качества выполнения сложных открытых задач осуществляется неэффективно из-за больших временных затрат контролера, который не только осуществляет проверку работ на соответствие заданным требованиям, но и подготавливает отклик для исполнителя. Для ряда задач начинают использовать интеллектуальную поддержку контроля. Интеллектуальная поддержка основана на автоматической классификации решений с использованием машинного обучения. Однако автоматическая классификация может приводить к некорректному оцениванию качества выполнения задач, а также в результате работы классификатора не генерируется отклик, являющийся достаточным для переработки решения до требуемого уровня. В статье предложен метод поддержки принятия решений на базе кластеризации сообщений об ошибках, позволяющий создавать «полноценный» отклик по выполненным сложным открытым задачам. Разработано специальное программное обеспечение, которое совместно с существующей системой кластеризации Carrot2, реализует предложенный метод. Осуществлено внедрение программного обеспечения при организации дистанционных предзащит выпускных квалификационных работ, в результате которого сокращено время на подготовку контролером отклика по выполненной задаче.