Обязательно ли видеонаблюдение в школе

Требования к видеонаблюдению в школе задаёт постановление Правительства РФ от 02.08.2019 № 1006 об антитеррористической защищённости объектов Минпросвещения. По пункту 2 требований к объектам относятся и здания организаций, для которых общее или среднее профессиональное образование — основной вид деятельности, если эти организации не в ведении федеральных органов исполнительной власти. Муниципальные школы сюда входят: перечни таких объектов определяют и выполнение требований проверяют в том числе органы местного самоуправления, которые управляют образованием (п. 4 и 32). По данным ГАРАНТа на ноябрь 2026 года, последние изменения в него внесены постановлением от 5 марта 2022 года № 289.

Нужны ли камеры, зависит от категории опасности школы.

• Третья категория. Видеонаблюдение и охранная сигнализация входят в обязательные меры (п. 25 «а»). На первом этаже оборудуют помещение охраны с системами видеонаблюдения (п. 25 «в»).
• Вторая и первая. Те же меры и дополнительные: система контроля и управления доступом, ворота, у первой категории ещё контрольно-пропускные пункты при входе на прилегающую территорию (п. 26 и 27).
• Четвёртая. В перечне её мер (п. 24) видеонаблюдения нет, поэтому по этому постановлению оно не обязательно.

Как определяют категорию школы

Категорию присваивает комиссия, которую создаёт руководитель правообладателя объекта (п. 8). Она берёт наибольшее число людей, которые одновременно находятся на объекте в рабочие дни, и сколько жителей в населённом пункте (п. 7 и 13).

Как школа получает категорию

• Комиссия: Создаёт руководитель правообладателя, п. 8
• Подсчёт: Сколько людей одновременно и какое население, п. 7 и 13
• Категория в акте: Акт обследования и категорирования, п. 11
• Паспорт безопасности: Акт входит в паспорт, п. 15

Например, школа, где одновременно бывает 600 человек, в городе на 50 тысяч жителей попадает в третью категорию, и камеры для неё обязательны. Школа, где одновременно бывает 150 человек, в посёлке на 5 тысяч жителей относится к четвёртой.

Это пересказ нормы, а не юридическая консультация. Категория и перечень мер для вашей школы записаны в акте обследования и категорирования, а он входит в паспорт безопасности (п. 11 и 15).

Требования к видеонаблюдению в школе по постановлению № 1006

Главное требование записано в пункте 30: камеры непрерывно видят уязвимые места и критические элементы, архив хранится месяц.

Ещё несколько пунктов касаются камер:

• Исправность. Инженерно-технические средства и системы охраны поддерживают в исправном состоянии (п. 19 «д», п. 20 «г»).
• Защита от постороннего доступа. Для всех категорий нужны меры информационной безопасности, которые защищают информационные ресурсы объекта от несанкционированного доступа (п. 24 «к»).
• Проект. Конкретные типы средств охраны определяют в техническом задании на проектирование при строительстве, капремонте, реконструкции или модернизации (п. 29).
• Паспорт безопасности. В его форме есть строка «наличие системы видеонаблюдения» с маркой и количеством. Паспорт актуализируют не реже раза в 5 лет и при изменении мер инженерно-технической защиты (п. 48).
• Проверки. Плановые проверки антитеррористической защищённости проходят не реже раза в 3 года (п. 33).

Сроки из постановления № 1006

• 1 месяц: хранение архива видеонаблюдения, п. 30
• 3 года: плановая проверка не реже раза в 3 года, п. 33
• 5 лет: паспорт обновляют не реже раза в 5 лет и при изменении мер защиты, п. 48

Где ставить камеры видеонаблюдения в школе

Места камер выбирают, опираясь на акт комиссии. Она выявляет уязвимые места и критические элементы школы (п. 11 «г»), а пункт 30 требует, чтобы камеры видели их непрерывно. К критическим элементам постановление относит, например, части зданий и коммуникаций, места, где хранят или используют опасные вещества (п. 12). Отдельно в нём названы стоянки, подземные коммуникации, складские помещения и помещения для массовых мероприятий: за их состоянием нужно следить (п. 19 «ж», п. 20 «ж»).

Как правило, камеры закрывают:

• снаружи: периметр, ворота и калитки, въезд и стоянку, подходы к входам, место разгрузки;
• входы: основной вход и пост охраны, запасные выходы;
• внутри: холлы, коридоры и лестницы, столовую, актовый и спортивный залы.

Подвал, технические и складские помещения добавляют, если комиссия отнесла их к уязвимым местам.

В туалетах, раздевалках, душевых и медицинском кабинете камеры обычно не ставят: съёмка там затрагивает частную жизнь. Такие места стоит прямо перечислить в положении.

Камер в учебных кабинетах постановление № 1006 не требует. Если школа решила их поставить, цели и порядок описывают в положении. Такие камеры снимают и учителей на рабочем месте. Условия съёмки работников разобраны в статье про видеоаналитику для бизнеса.

Где камеры в школе

• Как правило, ставят: Периметр, ворота, въезд: Входы, пост охраны, запасные выходы: Холлы, коридоры, лестницы: Столовая, актовый и спортивный залы
• Решают отдельно: Учебные кабинеты: Подвал, технические и складские помещения
• Обычно не ставят: Туалеты и душевые: Раздевалки: Медицинский кабинет

Какие камеры выбрать для школы

Постановление не называет модели и разрешение камер. Оно требует результата: непрерывного наблюдения и архива на месяц. На практике проверьте шесть вещей.

1. Детализация на входе. На записи камеры у входа человек должен быть виден достаточно крупно, чтобы его узнать.
2. Ночь и встречный свет. ИК-подсветка для двора и периметра, WDR для входа против света.
3. Архив на месяц. Диск считают на все камеры с запасом, чтобы запись не стиралась раньше срока.
4. Питание. Регистратор и коммутаторы подключают через источник бесперебойного питания, иначе при отключении света запись прервётся.
5. Время. Часы камер и регистратора сверяют по NTP. Без этого время на записи расходится с реальным, и фрагмент трудно найти.
6. Доступ. Заводские пароли меняют, камеры не открывают в интернет напрямую, удалённый доступ дают по списку. Так проще выполнить пункт 24 «к» о защите от несанкционированного доступа.

Хранение записей и доступ к ним

Архив хранят месяц (п. 30). Срок, порядок удаления и список тех, кто может смотреть записи, прописывают в положении. Фрагмент для разбирательства обычно выгружают отдельно и хранят, пока оно не закончится.

В положении удобно разделить два вида доступа:

• изображение в реальном времени: охрана на посту и ответственные, назначенные приказом;
• архив: директор, заместитель по безопасности и те, кого назначили отдельно.

Как посмотреть запись: заявление на просмотр

Родитель или сотрудник обычно смотрит запись по письменному заявлению, если положение это разрешает. В заявлении указывают ФИО, причину, дату, время и место события. Школа регистрирует его в журнале и показывает фрагмент в присутствии ответственного.

Копию записи, где видны другие дети, без законного основания лучше не выдавать. Закон обязывает не раскрывать персональные данные третьим лицам без согласия человека, если иное не предусмотрено федеральным законом (ст. 7 152-⁠ФЗ). Просмотр фрагмента, где видны другие люди, тоже раскрывает их персональные данные, поэтому порядок просмотра, как и выдачу копий, согласуйте с юристом учредителя.

Просмотр записи по заявлению

• Заявление: ФИО, причина, дата, время и место
• Регистрация: Запись в журнале доступа
• Поиск фрагмента: Нужная камера и интервал
• Просмотр: При ответственном, если положение разрешает
• Отметка: Итог и подпись в журнале

Журнал видеонаблюдения

Удобно вести два журнала.

• Журнал доступа к записям: дата заявления, кто просит и зачем, камера и интервал, кто смотрел, итог (показали, выдали копию, отказали), подпись ответственного.
• Журнал проверки системы: дата, что проверили (камеры, запись, архив, время), какие неисправности нашли и когда устранили. Он пригодится на проверке антитеррористической защищённости.

Персональные данные и распознавание лиц

На записях видны ученики, работники и посетители. Среди мер, которые закон о персональных данных называет для оператора-юрлица, есть локальные акты, где для каждой цели обработки указаны категории данных и людей, сроки хранения и порядок уничтожения. С ними знакомят работников, которые обрабатывают данные (ст. 18.1 152-⁠ФЗ). Для видеонаблюдения такие правила чаще всего собирают в положении. Обычно о съёмке предупреждают табличками на входах, а работников и родителей знакомят с положением.

Распознавание лиц учащихся относится к биометрии. Роскомнадзор в письме от 10.02.2020 № 08АП-6782 указал, что у образовательных учреждений нет оснований обрабатывать биометрические данные несовершеннолетних, и рекомендовал прекратить такую обработку и уничтожить базы, если они есть.

С тех пор правила менялись. В декабре 2022 года принят отдельный закон об идентификации по биометрическим данным, № 572-⁠ФЗ. В ноябре 2025 года заместитель председателя правительства Дмитрий Григоренко рассказал, что правительство внесёт в Госдуму законопроект о добровольном проходе в школы по биометрии с согласия родителей и учащихся, а данные будут в Единой биометрической системе. Поэтому позиция 2020 года могла устареть, действующие правила проверьте с юристом. Подробнее о данных в статье про нейросети и персональные данные.

Положение о видеонаблюдении в школе: что в нём прописать

Положение о видеонаблюдении — локальный акт школы. Постановление № 1006 утверждает форму паспорта безопасности, а формы положения в нём нет, поэтому школа пишет его сама. Если у вашего управления образования есть образец, начните с него и сверьте с перечнем ниже.

1. Цели. Антитеррористическая защищённость, безопасность детей и работников, сохранность имущества. Для чего записи не используют.
2. Места установки. Где стоят камеры и где их нет.
3. Режим. Непрерывная запись, как требует пункт 30.
4. Ответственные. Кто следит за исправностью, кто смотрит изображение в реальном времени, у кого доступ к архиву.
5. Хранение и удаление. Срок хранения, порядок удаления, как сохраняют фрагменты для разбирательств.
6. Просмотр и копии. Кто и по какому заявлению смотрит запись, кто при этом присутствует, когда выдают копию.
7. Журналы. Доступа к записям и проверки системы.
8. Информирование. Таблички, ознакомление работников под подпись, сведения для родителей.
9. Защита доступа. Пароли, сеть, кто администрирует систему.

Положение утверждают приказом директора. В приказе о видеонаблюдении обычно также назначают ответственного за систему и круг лиц с доступом к архиву. Если камеры добавили или перенесли, обновите положение и проверьте, не пора ли актуализировать паспорт безопасности (п. 48).

Что добавляет видеоаналитика

Камеры пишут архив, но смотрят его чаще всего после происшествия. Видеоаналитика превращает те же камеры в журнал событий с кадрами. Для школ Flexvision закрывает такие задачи.

Как шлагбаум решает, кого пропустить, рассказано в статье про систему распознавания номеров.

Обходы связаны с нормой напрямую: постановление предусматривает ежедневный обход и осмотр уязвимых мест (п. 20 «е») и периодический обход и осмотр помещений и территории (п. 24 «ж»). Журнал с кадрами показывает, как обходы проходят на деле.

Что ещё учесть:

• Без лиц. Людей считают и отслеживают обезличенно, лица детей и посетителей не распознаются и не хранятся.
• Закрытый контур. Систему можно развернуть на сервере заказчика в закрытом контуре: видео не покидает здание, наружу уходят только события, и то если это нужно. Работать система может и без интернета.
• Свои камеры. Обычно хватает уже установленных IP-камер с RTSP-потоком. Какие задачи они закрывают, проверяют на записи с ваших камер ещё до закупки.
• Закупка. Designflex участвует в закупках по 44-⁠ФЗ и 223-⁠ФЗ.

Видеоаналитика не заменяет охрану и требования постановления: на событие реагирует человек, а архив по пункту 30 ведётся как прежде. Как устроена видеоаналитика, рассказано в статье про видеоаналитику для бизнеса, а о технологии под ней — в статье про компьютерное зрение.

Типичные ошибки

• Архив короче месяца. Диск рассчитали не на все камеры, или запись идёт не везде.
• Систему не проверяют. Камера давно не пишет, и это выясняется после происшествия.
• Сбитое время. Запись есть, но нужный момент трудно найти.
• Закрытый ракурс. Деревья, вывески, засветка от окна.
• Камеры в туалетах и раздевалках. Съёмка там затрагивает частную жизнь.
• Нет порядка просмотра. Запись показывают по устной просьбе или пересылают в мессенджерах.
• Заводские пароли. Камеры и регистратор доступны из интернета.
• Старый паспорт. Камеры добавили, а паспорт безопасности не актуализировали (п. 48).

Когда звать подрядчика и что он должен сделать

Проект и монтаж системы видеонаблюдения обычно заказывают подрядчику, а типы оборудования определяют в техническом задании (п. 29). От подрядчика стоит ждать:

• расстановки камер по акту комиссии, чтобы уязвимые места и критические элементы были в кадре;
• расчёта архива на месяц для всех камер;
• настройки времени, паролей и доступа по сети;
• данных о марке и количестве камер для паспорта безопасности;
• инструктажа охраны.

Видеоаналитику обычно подключают к камерам, которые уже стоят. Какие задачи она закрывает для школ и как проходит закупка, описано на странице Flexvision для города.

Частые вопросы

Обязательно ли видеонаблюдение в школе?

По постановлению № 1006 оно обязательно для школ третьей, второй и первой категорий опасности. В перечне мер для четвёртой категории его нет. Категорию определяет комиссия и записывает её в акт обследования и категорирования.

Сколько хранятся записи с камер в школе?

Пункт 30 постановления № 1006 требует архивировать и хранить данные в течение одного месяца. Фрагменты для разбирательств обычно сохраняют отдельно. Срок и порядок удаления пропишите в положении.

Можно ли ставить камеры в классах?

Постановление № 1006 камер в классах не требует и не запрещает. Если школа решила поставить камеры в кабинетах, цели и порядок описывают в положении и знакомят с ним учителей под подпись. Остальные условия съёмки работников разобраны в статье про видеоаналитику для бизнеса, сверьте их с юристом.

Может ли родитель посмотреть запись с камер в школе?

Может, если это разрешает положение. Обычно родитель пишет заявление, школа регистрирует его в журнале и показывает фрагмент в присутствии ответственного. Просмотр фрагмента, где видны другие люди, тоже раскрывает их персональные данные, поэтому порядок просмотра, как и выдачу копий, согласуйте с юристом учредителя.

За чей счёт видеонаблюдение в школе?

Постановление № 1006 не называет источник денег. Ответственность за антитеррористическую защищённость несут руководитель организации-правообладателя и должностные лица, которые руководят работниками на объекте (п. 5). Сроки мер комиссия ставит с учётом финансирования, которое планируют на два следующих года (п. 11 «е»), поэтому расходы стоит заранее обсудить с учредителем.

Распознаёт ли видеоаналитика лица детей?

Flexvision — нет. Людей считают и отслеживают обезличенно, лица не распознаются и не хранятся. Для обходов, закрытых зон и подсчёта входящих знать, кто именно в кадре, не нужно.

Что такое речевая аналитика простыми словами

Речевая аналитика — это программа, которая разбирает записи разговоров вместо человека. Она переводит речь в текст, размечает разговор и находит в нём то, что важно бизнесу: соблюдён ли скрипт, почему клиент отказался, на что жалуются, о чём спрашивают чаще всего.

Без неё руководитель или отдел контроля качества слушают небольшую выборку звонков, и выводы делают по ней. Система речевой аналитики проверяет все записи, а человек слушает те, на которые она указала: звонки с жалобой, отказом или пропущенным этапом.

На выходе получается карточка каждого разговора: текст с разделением по говорящим, темы, итог, оценка по чек-листу. И отчёты сразу по всем звонкам: по менеджерам, темам и причинам отказов.

Как работает речевая аналитика звонков

Путь от записи до отчёта обычно состоит из пяти шагов.

Как звонок становится отчётом

• Запись: Телефония или микрофон
• Текст: Реплики по говорящим, с отметками времени
• Разметка: Словари, темы, итог, паузы и перебивания
• Чек-лист: Оценка по пунктам, в хорошей системе с цитатой
• Отчёты: По менеджерам, темам и причинам отказов

1. Запись. Звонки записывает телефония, живые разговоры записывают микрофоны. Удобнее всего, когда голоса сотрудника и клиента пишутся на разные дорожки: так проще понять, кто что сказал.
2. Распознавание речи. Система переводит речь в текст с отметками времени и разделяет реплики по говорящим. Ошибается она обычно там, где шумно, а ещё на именах, названиях товаров и цифрах, поэтому ей дают словарь ваших терминов.
3. Разметка. Система находит слова и фразы из словарей, определяет тему и итог разговора, считает паузы, перебивания и долю речи каждой стороны.
4. Оценка по чек-листу. Каждый звонок проверяется по пунктам: представился ли сотрудник, выяснил ли задачу клиента, договорился ли о следующем шаге. У хорошей системы рядом с оценкой видны цитата и время в записи.
5. Отчёты и поиск. Результаты собираются в отчёты и уходят в CRM. По архиву можно искать по словам и по смыслу.

Анализ звонков с ИИ: по словам и по смыслу

Разговор размечают двумя способами. Классическая речевая аналитика ищет слова и фразы из словарей. Речевая аналитика с ИИ добавляет языковую модель, которая читает расшифровку и понимает смысл.

Два способа разметить разговор

• По словам: Словари и правила: Быстро и предсказуемо: Ловит обязательные и запрещённые фразы: Теряет то, что сказано другими словами
• По смыслу: Языковая модель читает расшифровку: Понимает разные формулировки: Отвечает, чем закончился разговор и почему: Может уверенно ошибиться, поэтому нужна цитата

• По словам. Вы задаёте словарь: «дорого», «подумаю», «верните деньги». Система находит звонки, где эти слова прозвучали. Это быстро и предсказуемо, но то, что сказано другими словами, теряется: «у других дешевле» в словарь «дорого» не попадёт.
• По смыслу. Языковая модель читает расшифровку целиком и отвечает на вопросы: чем закончился разговор, почему клиент отказался, выполнил ли менеджер этап. Она понимает разные формулировки, но может уверенно ошибиться. Поэтому каждый её вывод должен опираться на цитату, которую можно проверить.

Обычно подходы совмещают: словари ловят обязательные и запрещённые фразы, а модель отвечает там, где важен смысл. Откуда у моделей уверенные ошибки, разобрано в статье про галлюцинации нейросетей.

Какие задачи закрывает речевая аналитика

Речевая аналитика для бизнеса обычно закрывает пять задач.

Речевая аналитика для отдела продаж

В продажах речевая аналитика нужна прежде всего, чтобы понять, почему срываются сделки. Сравните звонки, которые закончились продажей, с теми, что нет: какие этапы в них пропущены, когда звучит цена, как менеджер отвечает на «дорого». Оценка по чек-листу показывает, кому из менеджеров что подтянуть. Если менеджеры встречаются с клиентами лично или по видеосвязи, так же можно разбирать записи переговоров. Что ещё ИИ делает в продажах, разобрано в статье про ИИ в продажах.

Найденные слабые места можно отработать до разговора с клиентом, на голосовом тренажёре. Речевая аналитика показывает, что пошло не так в настоящих звонках, а тренажёр даёт безопасно это отрепетировать.

Речевая аналитика для контакт-центра

В контакт-центре и поддержке на первом месте качество ответов и темы обращений. Система показывает, о чём звонят чаще всего, где операторы отвечают не по регламенту и какие темы чаще заканчиваются переводом на другого специалиста. Из этого получаются правки в скриптах, самом продукте и базе знаний, по которой отвечают операторы.

Аудиобейджи и микрофоны: живые разговоры

Речевую аналитику применяют и к разговорам вне телефона: в зале ресторана, у кассы, в салоне, у стойки администратора. Сотрудники носят аудиобейджи, или в зоне разговора ставят микрофон. Задачи те же: стандарты обслуживания, допродажи, жалобы.

Здесь сложнее и со звуком, и с правом. В зале шумно и говорят несколько человек сразу, поэтому отделить сотрудника от гостя труднее, чем в звонке. А в запись попадают посетители, которые могли не знать, что их записывают. В медицине правила ещё строже: в разговорах звучат сведения о здоровье, а их обработка по части 1 статьи 10 закона 152-⁠ФЗ не допускается, кроме случаев, перечисленных в законе. Начинать стоит со звонков, а живые разговоры пробовать на одной точке и после разговора с юристом.

С чего начать

1. Сформулируйте вопрос. Не «внедрить речевую аналитику», а «понять, почему клиенты отказываются после цены» или «проверять каждый звонок первой линии на три обязательных пункта».
2. Проверьте записи. Все ли звонки пишутся, где лежат записи и сколько хранятся, разделены ли голоса по дорожкам, можно ли связать запись со сделкой в CRM.
3. Составьте короткий чек-лист. Каждый пункт должен проверяться по записи разговора. «Был вежлив» так не проверить, а «договорился о следующем шаге и назвал дату» можно.
4. Разметьте контрольную выборку. Пусть два-три человека вручную оценят несколько десятков звонков. Где люди расходятся, пункт сформулирован плохо. На этой же выборке потом проверяют систему.
5. Проведите пилот на одном отделе. Заранее решите, что сравниваете: время на прослушивание, долю проверенных звонков, выполнение главных пунктов чек-листа, конверсию.
6. Встройте в работу. Например, еженедельный разбор найденных звонков с менеджерами. Отчёт, который никто не обсуждает, ничего не меняет.

Размытые пункты чек-листа лучше сразу переписать так, чтобы их можно было проверить по записи. Так, «выявил потребность» лучше записать как «задал вопрос о задаче клиента до того, как назвал цену», а «работал с возражениями» как «на „дорого“ объяснил, из чего складывается цена, или предложил другой вариант». «Довёл до результата» записывают как «договорился о следующем шаге и назвал дату», а «был вежлив» как «не перебивал клиента».

Как переписать пункт чек-листа

• Выявил потребность → Задал вопрос о задаче клиента до того, как назвал цену
• Работал с возражениями → На «дорого» объяснил, из чего складывается цена, или предложил другой вариант
• Довёл до результата → Договорился о следующем шаге и назвал дату
• Был вежлив → Не перебивал клиента

Запись разговоров и персональные данные

Запись разговора содержит персональные данные: голос, имя, телефон, иногда адрес и номер заказа. Поэтому до запуска решите с юристом несколько вопросов. Ниже ориентиры, а не юридическая консультация.

• Основание и предупреждение. На каком основании вы записываете и анализируете разговоры и как предупреждаете собеседника. Обычно в начале звонка сообщают, что разговор записывается.
• Где лежат записи и расшифровки. Если запись уходит во внешний сервис или к зарубежной модели, появляются вопросы о локализации и передаче данных. Они разобраны в статье про нейросети и персональные данные.
• Лишнее в тексте. Номера карт, паспортные данные и адреса в расшифровке можно скрывать до того, как текст попадёт к модели.
• Голос и биометрия. По части 1 статьи 11 закона 152-⁠ФЗ биометрические данные — это сведения о физиологических и биологических особенностях человека, по которым можно установить личность и которые оператор для этого использует. Обрабатывать их можно только с письменного согласия, кроме случаев из части 2. Пока по голосу не устанавливают, кто говорит, запись звонка по этой норме биометрией не считается. Если поставщик предлагает узнавать клиента или сотрудника по голосу, покажите это юристу отдельно.
• Сотрудники. Статья 86 Трудового кодекса среди целей обработки персональных данных работника называет контроль количества и качества выполняемой работы. Она же требует знакомить работников под роспись с документами о порядке обработки их данных. И запрещает при решениях, которые затрагивают интересы работника, основываться на данных, полученных исключительно в результате автоматизированной обработки. Поэтому решать о премии или взыскании по одной оценке системы не стоит: звонок должен послушать человек.

Типичные ошибки

• Чек-лист на сорок пунктов. Менеджер не понимает, что главное, а руководитель тонет в баллах. Начните с нескольких пунктов, которые влияют на результат.
• Плохие записи. Обе стороны на одной дорожке, шум, обрезанное начало звонка. Распознавание ошибается, а за ним и всё остальное.
• Оценка без сверки. Пока систему не сверили с людьми на контрольной выборке, её баллы остаются гипотезой.
• Только наказания. Если по оценкам только штрафуют, менеджеры начинают говорить для системы: проговаривают обязательные фразы и перестают слушать клиента.
• Отчёты без владельца. Система находит причины отказов, но их никто не обсуждает, и ничего не меняется.
• Записи ушли без согласования. Звонки загрузили во внешний сервис, не спросив юриста и службу безопасности.

Когда звать подрядчика

Если звонки идут через облачную телефонию, у её поставщика может быть готовый сервис речевой аналитики, и для типовой задачи его может хватить. Подрядчик нужен, когда записи нельзя отдавать во внешний сервис или нужны свои критерии и связка с вашими системами.

Что он должен сделать:

• разобрать процесс, данные и ручные операции: кто сейчас слушает звонки, сколько времени это занимает, что потом делают с выводами;
• предложить концепцию: сценарии, интеграции с телефонией и CRM, ограничения и состав первой версии;
• посчитать эффект до разработки: время на операцию, трудозатраты, ФОТ, стоимость внедрения и эксплуатации;
• проверить решение на ваших записях и сравнить с исходными показателями;
• предусмотреть обезличивание, а если нужно, размещение на ваших серверах.

Если звонки — только часть задачи и хочется понять, где ИИ поможет в работе с клиентами в целом, начните с разбора процессов и выберите задачи, где ИИ принесёт пользу. С такого бесплатного аудита начинается наше внедрение ИИ.

Частые вопросы

Чем речевая аналитика отличается от прослушивания звонков?

Человек успевает прослушать небольшую часть записей и оценивает их по-своему. Система проверяет все звонки по одним и тем же правилам и показывает человеку те, что требуют внимания. Слушать звонки всё равно нужно, но уже прицельно.

Насколько точно система распознаёт речь?

Зависит от записи: качества звука, раздельных дорожек, шума, акцентов и специальных терминов. Цифры из презентации получены на чужих записях. Попросите прогнать несколько десятков ваших звонков, включая плохие, и сверьте расшифровку с записью.

Можно ли сделать речевую аналитику локально, без отправки записей наружу?

Да, модели распознавания речи и языковые модели можно развернуть на своих серверах, тогда звук и текст не покидают компанию. Понадобится оборудование под ваш объём звонков. Качество на вашем звуке стоит проверить до покупки.

Нужно ли предупреждать клиента, что разговор записывается?

Обычно предупреждают в начале звонка. Нужно ли это в вашем случае и на каком основании вы обрабатываете записи, зависит от отрасли и схемы работы, поэтому порядок согласуйте с юристом.

Подойдёт ли речевая аналитика небольшому отделу продаж?

Если звонков мало, руководитель может слушать их сам, и система вряд ли окупится. Польза появляется, когда записей больше, чем успевают прослушать, или когда нужно искать ответы во всём архиве: почему отказываются, о чём спрашивают чаще.

Можно ли так же анализировать чаты и письма?

Да. Переписку не нужно распознавать, поэтому начать с неё даже проще: разметка, чек-лист и отчёты устроены так же.

Как проверить договор перед подписанием

Проверка договора идёт в одном и том же порядке: кто подписывает, о чём договор, сроки, деньги, ответственность, как из договора выйти, где спорить и всё ли приложено. На каждом шаге проверяйте две вещи: совпадает ли текст с тем, о чём вы договорились, и что будет с вами, если другая сторона нарушит этот пункт или вы сами не выполните его в срок.

Начинайте с крупных рисков. Опечатка в адресе неприятна, но её легко исправить. Неустойка без верхнего предела или право другой стороны выйти из договора в любой день могут обойтись дороже самой сделки.

Проверка договора в пять шагов

• Стороны и полномочия: Кто подписывает и на каком основании
• Предмет и сроки: Что именно, сколько и когда
• Цена и оплата: Сумма, НДС, аванс, индексация
• Ответственность и выход: Неустойки и расторжение
• Споры и приложения: Суд, претензия, все ли документы на месте

На каждом шаге два вопроса: совпадает ли текст с договорённостями и что будет, если пункт нарушат.

Статья помогает подготовиться к проверке и задать юристу точные вопросы. Это не юридическая консультация: по конкретному договору решение принимайте вместе с юристом.

Что подготовить до чтения

До чтения соберите четыре вещи.

• Договорённости. Письма, коммерческое предложение, протокол встречи. Договор сверяют с ними, а не по памяти.
• Свою позицию. Покупатель и поставщик читают один и тот же пункт по-разному. Решите заранее, что для вас критично: срок, цена, штрафы или право выйти из договора.
• Весь комплект. Приложения, спецификации, техническое задание, допсоглашения. Без них проверка неполная.
• Шаблон или прошлый договор с этим контрагентом. Сравнивать с известным текстом проще, чем читать с нуля.

Проверка контрагента при заключении договора

До чтения условий убедитесь, что компания существует и с ней можно работать. В сервисе ФНС «Прозрачный бизнес» видно руководителя, участников и адрес компании, там же можно проверить человека по реестру дисквалифицированных лиц и скачать выписку из ЕГРЮЛ. Арбитражные дела с участием компании ищут в Картотеке арбитражных дел. Насколько глубоко проверять контрагента, решают служба безопасности или юрист.

Чек-лист проверки договора

Пройдите договор по строкам таблицы. В последней колонке признаки, на которых стоит остановиться.

Тревожный признак ещё не значит, что договор нельзя подписывать. Это место, где нужно решение: принять риск, добиться правки или заложить риск в цену.

Стороны и подпись

Если подписывает не руководитель, попросите доверенность и проверьте её срок и полномочия. С электронной подписью своя проверка: посмотрите, на кого выдан сертификат и действовал ли он на дату подписания. Простая подпись, например код из сообщения, равнозначна собственноручной только в случаях из закона или соглашения сторон (ст. 6 закона № 63-⁠ФЗ). Уточните у юриста, на чём основана её сила. Какие бывают подписи и что от этого зависит, рассказано в статье об автоматизации документооборота.

Предмет и существенные условия

Договор считается заключённым, если стороны в требуемой в подлежащих случаях форме договорились обо всех существенных условиях. Это предмет, условия, которые закон или иные правовые акты называют существенными или необходимыми для договоров такого вида, и все условия, о которых, по заявлению одной из сторон, нужно договориться (ст. 432 ГК РФ). На практике предмет проверяют так: поймёт ли посторонний человек по тексту, что именно передают или делают, в каком количестве и как это принимают.

Деньги, ответственность и выход из договора

Сравните условия двух сторон. Если за просрочку поставки есть неустойка, посмотрите, есть ли она за просрочку оплаты. Проверьте, ограничена ли общая сумма неустоек и как фиксируют нарушение. Для выхода из договора важно, кто и при каких условиях может отказаться, за сколько дней предупреждает и что будет с авансом и уже сделанной работой. Если договор продлевается сам, внесите срок уведомления о непродлении в календарь или в реестр договоров.

Споры

Для споров между компаниями и ИП о взыскании денег по договору претензионный порядок действует по умолчанию: в арбитражный суд можно обратиться по истечении 30 календарных дней со дня направления претензии, если закон или договор не устанавливают другой срок или порядок (ст. 4 АПК РФ). Посмотрите, не меняет ли договор этот срок и куда отправлять претензию.

Проверка договора аренды, купли-продажи и трудового договора

К общему чек-листу у каждого вида договора добавляются свои вопросы.

Договор аренды

• Объект описан так, что его не спутать: адрес, этаж, площадь, план помещения.
• Арендодатель вправе сдавать помещение: попросите подтверждающие документы.
• Ставка, индексация, обеспечительный платёж и условия его возврата.
• Кто платит коммунальные и эксплуатационные расходы, кто отвечает за ремонт и что будет с улучшениями.
• В каком состоянии помещение возвращают и как это фиксируют.
• Нужна ли государственная регистрация договора, уточните у юриста.

Договор купли-продажи

• Что продаётся: характеристики, количество, комплектность, документы на товар.
• Когда к покупателю переходят право собственности и риск случайной гибели.
• Как принимают товар, как заявляют претензии по качеству и количеству, какая гарантия.

Договор купли-продажи квартиры проверяйте вместе с юристом и сверяйте продавца и объект с выпиской из ЕГРН.

Трудовой договор

Обязательные условия перечислены в статье 57 ТК РФ. Среди них место работы, трудовая функция, дата начала работы, условия оплаты труда, режим рабочего времени и отдыха, если он отличается от общих правил у работодателя, условия труда на рабочем месте и условие об обязательном социальном страховании. Сверьте оклад и надбавки с тем, что обещали на собеседовании, и прочитайте условия об испытании и неразглашении, если они есть.

Проверка договора с помощью ИИ: где помогает

ИИ хорошо справляется с той частью проверки, где нужно быстро прочитать много текста и найти конкретные места.

• Анализ договора на риски. Односторонний отказ, неустойка только для одной стороны, автопродление, ограничение ответственности, суд в другом городе. Попросите по каждой находке указать номер пункта и цитату.
• Сравнение с шаблоном. Контрагент прислал свою редакцию вашего договора. ИИ может выписать смысловые отличия от шаблона: пункт, было, стало.
• Сверка с реестром. Реквизиты, суммы и сроки сверяются с карточкой контрагента, счётом, спецификацией и уже подписанными документами. Расхождения видны списком.
• Проверка по вашему чек-листу. Дайте ИИ таблицу из раздела выше и попросите по каждой строке ответить: есть условие или нет, какой пункт, какая цитата. Так он ищет и то, чего в договоре не хватает.
• Объяснение простыми словами. Что значит пункт для менеджера, который будет исполнять договор.

Готовые промпты для поиска рисков и сравнения редакций, а также виды сервисов для юристов разобраны в статье ИИ для юристов.

ИИ ищет, юрист решает

• ИИ находит и сравнивает: Быстро находит места в тексте. Вывод принимается только с номером пункта и цитатой
• Нужен юрист: Оценить, можно ли подписывать договор: Оценить риск с учётом сделки: Сформулировать правки и вести переговоры

Проверка договора онлайн: что выяснить до загрузки

В онлайн-сервис проверки договоров или в чат с ИИ документ уходит за пределы компании. До загрузки выясните, где хранятся файлы, идут ли они на обучение модели и как их удалить. Договор с коммерческой тайной или персональными данными загружайте только в сервис, согласованный в компании. Как обезличивать данные, рассказано в статье про нейросети и персональные данные.

Где ИИ ошибается при проверке договоров

Ошибки ИИ на договорах обычно одних и тех же видов, поэтому их можно ловить заранее.

• Не замечает того, чего нет. На просьбу «найди риски» модель разбирает написанное. Отсутствие порядка приёмки или предела неустойки она может пропустить. Помогает проверка по чек-листу.
• Берёт соседнее значение. Когда рядом стоят дата подписания и дата начала работ или цена этапа и цена всего договора, модель может взять не то. Даты и суммы сверяйте с текстом пункта.
• Не знает контекста сделки. Для одной компании просрочка на три дня мелочь, для другой — сорванный проект.
• Ссылается на нормы, которых нет или которые не про ваш случай. Каждую ссылку на закон проверяйте по первоисточнику. Почему так бывает, разобрано в статье про галлюцинации нейросетей.

Вывод без номера пункта и цитаты не принимайте. Если ИИ ничего не нашёл, это ещё не повод подписывать: пройдите чек-лист сами.

Что обязательно оставить юристу

Юристу остаётся всё, где нужны решение и ответственность.

• Оценка, можно ли подписывать договор и на каких условиях.
• Оценку риска с учётом суммы, срока и отношений с контрагентом.
• Правки, протокол разногласий и переговоры.
• Крупные и нестандартные сделки, недвижимость, договоры с иностранными компаниями, всё, что связано со спором.

Ответственность за подписанный договор несёт компания, каким бы сервисом его ни проверяли.

Как наладить проверку договоров в компании

Когда договоров много, проверка превращается в очередь к юристу. Разгрузить её помогает такой порядок: юрист утверждает шаблоны и чек-лист для каждого вида договоров, менеджер готовит договор по шаблону и проходит чек-лист, ИИ помогает найти отличия от шаблона, юрист смотрит отклонения и нестандартные условия, а подписанный договор попадает в реестр со сроками и напоминаниями.

Юрист смотрит отклонения от шаблона

• Шаблоны и чек-лист: Утверждает юрист
• Договор по шаблону: Менеджер проходит чек-лист, ИИ помогает найти отличия
• Проверка юристом: Отклонения и нестандартные условия
• Реестр со сроками: Напоминания об окончании

Как устроить маршрут согласования и хранение документов, рассказано в статье об автоматизации документооборота.

Когда звать подрядчика

Подрядчик нужен, когда договоров много, они хранятся сканами в разных местах, а вопросы по ним задают каждый день. Что он должен сделать:

• собрать ваши шаблоны, чек-лист и несколько десятков настоящих договоров для проверки качества;
• показать результат на ваших документах до запуска;
• давать у каждого вывода ссылку на пункт и страницу;
• договориться с вами, где хранятся документы и где работает нейросеть.

Например, Flex Документы отвечают на вопросы по архиву договоров со ссылкой на пункт и подсвеченной страницей скана, собирают реестр из самих документов и показывают расхождения между ними. Система разворачивается на вашем сервере или в российском облаке, а нейросети в типовом проекте подключаются как внешний сервис.

Частые вопросы

Можно ли проверить договор через ИИ онлайн?

Да, есть онлайн-сервисы и чаты с ИИ. Для первого прочтения несложного договора этого может хватить, если сервис согласован в компании, в договоре нет тайны, а названия, имена и реквизиты заменены метками. Результат такой проверки — список мест, на которые стоит посмотреть, а решение принимаете вы вместе с юристом.

Может ли ИИ проверить договор вместо юриста?

Нет. ИИ быстро находит рискованные формулировки и расхождения, но не знает контекста сделки, может пропустить отсутствующее условие и ошибиться в ссылке на закон. Решение и ответственность остаются за человеком.

Что делать, если в трудовом договоре не хватает обязательных условий?

По статье 57 ТК РФ договор из-за этого не считается незаключённым. Недостающие сведения вносят прямо в текст, а недостающие условия оформляют приложением к договору или отдельным письменным соглашением сторон.

Что делать, если контрагент не принимает правки?

Разделите правки на обязательные и желательные. По обязательным предложите компромисс: взаимную неустойку вместо односторонней, предел ответственности, более долгий срок уведомления. Если договориться не вышло, руководитель вместе с юристом решает, принять риск, заложить его в цену или отказаться от сделки.

Что такое мини-приложение в Телеграм

Мини-приложение в Телеграм (Telegram Mini App) — это веб-интерфейс, который открывается внутри Telegram из бота. По сути это сайт на JavaScript, только живёт он в мессенджере: человек нажимает кнопку и видит каталог, форму записи или личный кабинет. В документации Telegram сказано, что такое приложение может заменить сайт. Но если клиенты приходят из поиска или у части из них нет Telegram, сайт всё равно нужен.

Для пользователя это выглядит так:

• ничего не нужно устанавливать, приложение открывается прямо в Telegram;
• отдельная регистрация не обязательна: в зависимости от способа запуска приложение получает базовые данные профиля, например идентификатор, имя и язык (условия Telegram для мини-приложений);
• телефон и геопозицию — только если человек сам их передаст.

В коде и в адресе документации мини-приложения до сих пор называются WebApp, поэтому в статьях встречается и название Telegram Web App. Это одно и то же.

Чем мини-приложение отличается от бота и от сайта

Бот ведёт диалог, мини-приложение показывает экраны, сайт встречает людей из поиска.

Простое правило: если задачу можно решить в 2⁠–⁠3 сообщениях, хватит бота. Если человеку нужно выбирать из многих вариантов, листать, фильтровать, видеть корзину или сетку свободного времени, нужно мини-приложение. Для клиентов из поиска и тех, у кого нет Telegram, остаётся сайт. Что умеют боты и как выбрать между Telegram и MAX, рассказано в статье про чат-ботов для бизнеса.

Что выбрать под задачу

• Бот: Хватит 2⁠–⁠3 сообщений: заявка, вопрос, статус
• Мини-приложение: Нужно выбирать и листать: каталог, запись, кабинет
• Сайт: Нужен всё равно, если клиенты приходят из поиска или без Telegram

Какие задачи бизнеса закрывает мини-приложение

• Каталог и заказ. Товары с фильтрами и корзиной, оформление и оплата без перехода на сайт.
• Запись. Выбор услуги, специалиста и свободного времени в сетке. Подтверждение и напоминание приходят сообщением от бота.
• Личный кабинет. Заказы, статусы, документы, бонусы. Человек открывает его из чата с ботом и не вспоминает пароль.
• Программа лояльности. Карта клиента с бонусами и историей покупок. Скачивать для неё отдельное приложение не нужно.
• Платный доступ. Онлайн-курсы, подписки, закрытые материалы. Это цифровые услуги, и для них в Telegram свои правила оплаты, о них ниже.
• Инструменты для сотрудников. Заявки, отчёты с объектов, справочники, согласования. Сотрудники уже сидят в Telegram, поэтому внедрять такое проще. Какой процесс автоматизировать первым, разобрано в статье про автоматизацию бизнес-процессов.
• Акции и игры. Квизы, розыгрыши, персональные результаты. Приложение может открыть редактор историй Telegram, чтобы человек поделился результатом. Какими результатами делятся охотнее, разобрано в статье про вирусного ИИ-бота.

Как устроено мини-приложение

Мини-приложение состоит из четырёх частей.

1. Бот. Через него приложение открывают. Бота регистрируют в BotFather, там же к нему подключают приложение.
2. Экраны. Веб-приложение, которое видит пользователь. Оно лежит на вашем хостинге.
3. Сервер. Хранит данные, считает цены и остатки, проверяет, что запрос пришёл от настоящего пользователя Telegram.
4. Ваши системы. CRM, учёт, расписание, платёжный провайдер.

Про безопасность: данным о пользователе, которые приходят в браузер, доверять нельзя. По документации, сервер должен проверять подпись этих данных, например с помощью токена бота. Без такой проверки сервер не может быть уверен, что запрос прислал именно этот человек.

Как человек открывает приложение

Способов запуска несколько, их можно сочетать:

• кнопка запуска приложения в профиле бота (в английском интерфейсе — «Launch app»), если приложение настроено как главное (Main Mini App);
• кнопка меню в чате с ботом;
• кнопка в сообщении бота или на его клавиатуре;
• прямая ссылка на t.me с именем бота и приложения, её можно разместить где угодно;
• инлайн-режим, когда бота вызывают в любом чате.

Меню вложений, по документации, доступно только крупным рекламодателям рекламной платформы Telegram, поэтому рассчитывать на него не стоит.

Что приложению доступно

Через API Telegram мини-приложение может:

• попросить номер телефона, если пользователь согласится его передать;
• попросить разрешение на сообщения от бота;
• хранить небольшие данные пользователя в облаке Telegram, до 1024 записей на пользователя в одном боте;
• запросить геопозицию, открыться на весь экран и предложить ярлык на главный экран телефона;
• запросить подтверждение по биометрии устройства;
• подстраиваться под светлую или тёмную тему пользователя.

Как запустить мини-приложение: по шагам

Создание мини-приложения для Telegram обычно идёт в таком порядке.

Запуск по шагам

• Одна задача: Что человек должен сделать
• Бот и экраны: BotFather, тема и кнопки Telegram
• Сервер: Проверка пользователя и подключения
• Оплата: Stars за цифровое, провайдер за физическое
• Запуск с метками: Своя ссылка на каждый канал

1. Одна главная задача. Что человек должен сделать: заказать, записаться, оплатить. И по какому показателю вы поймёте, что приложение работает. Как проверить идею до разработки, рассказано в статье про запуск ИИ-продуктов.
2. Бот. Создайте его в BotFather и храните токен как пароль.
3. Экраны под телефон. Telegram в рекомендациях по дизайну советует брать цвета из темы пользователя и делать анимации плавными, в идеале 60 кадров в секунду. Кнопку «Назад» и главную кнопку внизу экрана лучше взять готовые из Telegram, тогда приложение выглядит своим.
4. Сервер и подключения. Проверка данных пользователя, база, связь с CRM, учётом и расписанием.
5. Оплата. Способ зависит от того, что вы продаёте, об этом следующий раздел.
6. Настройка в BotFather. Подключите приложение как главное, добавьте кнопку меню, настройте экран загрузки со своей иконкой и цветами.
7. Проверка. На разных телефонах, в светлой и тёмной теме, при слабом интернете.
8. Запуск с метками. В прямую ссылку можно добавить параметр startapp, и приложение получит его при открытии. Дайте каждой рекламе и каждому каналу свою ссылку, тогда будет видно, откуда пришли покупатели.

Оплата в мини-приложении

Способ оплаты зависит от того, что вы продаёте.

• Цифровые товары и услуги. Внутри Telegram бот и мини-приложение продают их только за Telegram Stars (правила оплаты в Stars). Возвраты делают через Bot API, а бот должен отвечать на команду /paysupport.
• Физические товары и услуги. Их можно продавать в обычной валюте через стороннего платёжного провайдера (документация по платежам). Данные карты обрабатывает и хранит провайдер, у Telegram и у владельца бота доступа к ним нет.
• Условия и поддержка. При оплате через провайдера бот должен показывать условия продажи, например по команде /terms, и поддерживать покупателей, например через команду /support. Споры и возвраты по картам Telegram не разбирает: ими занимаются продавец и платёжный провайдер.

Если продаёте онлайн-курсы или подписки, заранее посчитайте экономику в Stars.

Данные, правила и модерация

• Данные. По условиям Telegram для мини-приложений, приложение получает IP-адрес и, в зависимости от способа запуска, базовые данные профиля. За то, как владелец приложения обращается с этими данными, Telegram ответственности не несёт. Если вы собираете телефоны, адреса и заказы, это персональные данные: заранее решите, где они хранятся и как вы сообщаете о них пользователю. Подробнее в статье про нейросети и персональные данные.
• Модерация в Telegram. Бота и приложение подключают самостоятельно в BotFather. При этом по тем же условиям Telegram может ограничить доступ к приложениям отдельных разработчиков, а для оплаты действуют правила из раздела выше.
• MAX. Мини-приложения там работают только внутри чат-ботов и добавляются в настройках бота. Подключиться к платформе могут российские юрлица, ИП и самозанятые, а Цифровой ID и подписание документов «Госключом» — только юрлица и ИП (документация MAX). Сам бот создаётся только с верифицированным профилем и становится доступен пользователям после модерации (ответы MAX о чат-ботах).

В России Telegram работает с ограничениями: в феврале 2026 года Роскомнадзор подтвердил, что ограничивает его работу. Поэтому до разработки проверьте, насколько он доступен вашей аудитории. Об этом и о выборе между Telegram и MAX есть раздел в статье про чат-ботов.

Как удержать пользователей

Человек открыл приложение один раз и забыл про него. Вернуть его помогают возможности самого Telegram:

• Разрешение на сообщения. Просите его в момент, когда это выгодно человеку: чтобы прислать статус заказа или напомнить о записи.
• Ярлык на главном экране телефона. Приложение может предложить его добавить.
• Главное мини-приложение. Кнопка запуска приложения в профиле бота (в английском интерфейсе — «Launch app»). Ещё такой бот появляется во вкладке приложений в поиске у тех, кто его уже запускал.
• Сохранённое состояние. Корзину или незаконченную запись можно хранить в облаке Telegram, чтобы человек продолжил с того же места.
• Повод вернуться. Бонусы, статус заказа, новинка в любимой категории. Без повода инструменты не помогут.

После запуска смотрите, сколько людей открыли приложение, сколько дошли до заказа или записи, на каком экране уходят и сколько вернулись через неделю. По меткам в ссылках видно, какой канал приводит покупателей.

Типичные ошибки

• Приложение там, где хватило бы бота. Три экрана ради одной заявки только мешают.
• Весь сайт внутри Telegram. На телефоне человек решает одну задачу, все разделы сайта ему там не нужны.
• Нет проверки данных на сервере. Сервер верит всему, что прислал браузер.
• Цифровой товар с оплатой картой. По правилам Telegram цифровые товары внутри Telegram продают за Stars.
• Нет условий и поддержки. Покупателю некуда написать, если что-то пошло не так.
• Свой дизайн без оглядки на Telegram. Приложение не меняется вместе с тёмной темой, кнопка «Назад» ведёт не туда.
• Нет меток в ссылках. Деньги на рекламу уходят, а какой канал работает, непонятно.
• Нет плана, как вернуть человека. Разрешение на сообщения не попросили, и связи с клиентом нет.

Когда звать подрядчика

Для простой витрины или формы записи иногда хватает готовых конструкторов. Своя разработка обычно оправдана, когда приложение берёт данные из ваших систем, принимает оплату или хранит историю клиентов.

Подрядчик должен начать с разбора: что спрашивают клиенты, куда идут заявки, что считать результатом. Дальше он запускает основной сценарий и проверяет его на настоящих пользователях, подключает ваши системы, передаёт документацию и следит за качеством после запуска. Мы делаем мини-приложения для Telegram с личным кабинетом и оплатой и держим собственных ботов. Поэтому знаем, что происходит с ботом после запуска: нагрузка, оплаты, блокировки и поддержка.

Частые вопросы

Нужно ли устанавливать мини-приложение?

Нет. Оно открывается внутри Telegram из бота, по кнопке или по ссылке. На телефоне можно добавить ярлык на главный экран, если приложение это предлагает.

Как открыть мини-приложение внутри Telegram?

Нажмите кнопку запуска приложения в профиле бота (в английском интерфейсе — «Launch app»), кнопку меню в чате с ботом или кнопку в его сообщении. Ещё приложение открывается по прямой ссылке на t.me. Какие из этих способов работают, решает владелец бота.

Можно ли принимать оплату картой в мини-приложении Telegram?

Да, если вы продаёте физические товары или услуги: оплату проводит сторонний платёжный провайдер. Цифровые товары и услуги внутри Telegram продают только за Telegram Stars.

Можно ли сделать мини-приложение в MAX?

Да, в MAX мини-приложения тоже есть, но работают только внутри чат-ботов. Подключиться к платформе могут российские юрлица, ИП и самозанятые. В документации MAX встроенной оплаты у ботов сейчас нет, поэтому там оплату ведут по ссылке. Мы делаем ботов для Telegram и MAX, а мини-приложения для Telegram.

От чего зависят цена и срок разработки?

От того, что стоит за экранами: интеграций, оплаты, личного кабинета, панели для сотрудников и ожидаемой нагрузки. Каталог из таблицы и каталог с ценами и остатками из учётной системы требуют очень разного объёма работ. Считайте и эксплуатацию: сервер, поддержку и доработки, ведь Telegram регулярно добавляет возможности в новых версиях Bot API. Первая версия обычно закрывает один основной сценарий, остальное добавляют после проверки на настоящих пользователях.

Попадёт ли приложение в каталог Telegram?

Гарантии нет. По документации, успешные боты с главным мини-приложением и оплатой в Stars могут попасть в Telegram Mini App Store. Во вкладке приложений в поиске бот появляется у тех, кто его уже запускал.

Что такое компьютерное зрение простыми словами

Компьютерное зрение (computer vision) — раздел искусственного интеллекта, который учит программу понимать изображения и видео. Программа получает кадр и отвечает на вопросы о нём: что здесь есть, где это находится, что изменилось с прошлого кадра.

Для компьютера картинка — это таблица чисел. У каждой точки, пикселя, есть яркость и цвет. Человек смотрит на кадр и сразу видит рабочего в каске. Программе нужно пройти путь от миллионов чисел к словам «человек» и «каска» и к тому, что каска надета именно на этого человека.

На выходе получаются факты, с которыми можно работать: «на площадке пять человек, один без каски».

На чём основаны технологии компьютерного зрения

Раньше признаки описывали вручную: искали на кадре границы, углы, пятна нужного цвета, сравнивали с шаблоном. Такие правила работают при постоянном свете и ракурсе, например над конвейером, и часто ломаются на улице.

Сейчас в основе компьютерного зрения лежит машинное обучение. Нейросеть сама находит признаки, если показать ей много кадров с правильными ответами. Поэтому компьютерное зрение и машинное обучение обычно идут вместе: первое говорит, какую задачу решаем, второе даёт способ её решить.

Компьютерное, машинное и техническое зрение: в чём разница

Термины часто путают, и граница между ними условная. Обычно их различают так.

Компьютерное зрение и обработка естественного языка — две разные области ИИ. Есть модели, которые понимают и картинку, и текст: описывают фото словами или отвечают на вопрос о схеме. Их называют мультимодальными. О выборе моделей под задачу рассказано в статье какую нейросеть выбрать.

Основные задачи компьютерного зрения

Почти любую систему можно разложить на несколько типовых задач. Каждая отвечает на свой вопрос о кадре.

Несколько пояснений к таблице.

• Сегментация. Чаще всего различают два вида сегментации. Семантическая отмечает одинаково все точки одного класса, например всех людей сразу. Сегментация экземпляров отделяет каждого человека от соседа. Вторая нужна, когда объекты стоят вплотную.
• Трекинг связывает рамки на соседних кадрах в один путь. Без него не посчитать посетителей и не понять, сколько времени машина стоит у ворот.
• Распознавание текста работает и с документами, и с номерами машин. Подробности в статьях про распознавание документов и про систему распознавания номеров.

Реальная задача, как правило, собирается из нескольких. Чтобы найти человека без каски, система обычно находит людей, находит каски и сопоставляет одно с другим. У Flexvision Стройнадзор нарушение привязано к конкретному человеку в кадре.

Как система обычно находит человека без каски

• Найти людей
• Найти каски
• Сопоставить: Чья каска и у кого её нет
• Нарушение: У конкретного человека в кадре

Бывает, что хватает одной задачи. Режим «Спецтранспорт» у Flexvision Шлагбаум узнаёт 18 типов техники по виду машины, без базы номеров, и это классификация. Режим пока пилотный.

Как устроена система компьютерного зрения: от камеры до события

Нейросеть только одна из частей системы. Вот что происходит с одним кадром.

1. Кадр. Камера передаёт видеопоток, обычно по RTSP, и система берёт из него кадры с нужной частотой.
2. Подготовка. Кадр уменьшают до размера, с которым работает модель, и приводят числа к нужному виду.
3. Модель. Нейросеть выдаёт ответ с оценкой уверенности: «человек, 0,97» и рамку вокруг него.
4. Порог. Ответы с низкой уверенностью отбрасывают. От порога зависит, будет система шуметь или пропускать события.
5. Событие. Рамки связывают между кадрами и проверяют условия, например «вошёл в зону» или «нет каски». Если условие сработало, в журнале появляется запись со временем, камерой и кадром.

Как настраивают правила для каждой камеры и что попадает в журнал, разобрано в статье про видеоаналитику для бизнеса.

Модель работает там, где стоит вычислитель. У Flexvision это мини-компьютер у камер, ваш сервер с видеокартой или сервер Designflex, в зависимости от продукта и объекта. Если анализ идёт у камер или на сервере в здании, видео наружу не уходит. Когда система стоит на объекте, анализ и журнал там продолжают работать и без связи.

Где идёт анализ

• Мини-компьютер у камер: Видео не уходит с объекта
• Ваш сервер с видеокартой: NVIDIA от 16 ГБ видеопамяти
• Сервер Designflex: Например, для Стройнадзора, журнал и отчёты в браузере

Вариант зависит от продукта и объекта.

Как модель компьютерного зрения учится

Модель учится на примерах. Порядок обычно такой.

1. Собрать кадры. Нужны кадры из тех условий, где модель будет работать: день и ночь, дождь, разные ракурсы.
2. Разметить. Люди обводят объекты рамками или контурами и подписывают: «каска», «жилет», «человек». Ошибки разметки модель выучит вместе с остальным.
3. Обучить. Модель много раз прогоняют по размеченным кадрам, и она подстраивает свои параметры, чтобы ошибаться реже.
4. Проверить на новых кадрах. Качество считают на кадрах, которых модель не видела при обучении. Иначе цифра обычно выходит завышенной.
5. Дообучить. Для частых объектов, например людей и машин, есть готовые модели. Под вашу спецодежду, упаковку или необычный ракурс их дообучают на ваших кадрах.

Модель видит только то, чему её научили, поэтому модели обновляют и после запуска. У Flexvision обновления и дообучение моделей идут по подписке на облако.

Где применяют компьютерное зрение: бизнес, город, производство

Компьютерное зрение применяют там, где есть камера и повторяющийся вопрос к картинке.

Какой из примеров относится к компьютерному зрению

Простое правило: если система понимает изображение или видео, это компьютерное зрение. Телефон узнаёт владельца по лицу, камера на входе считает посетителей, программа читает номер машины, приложение распознаёт паспорт по фотографии: всё это примеры компьютерного зрения. Голосовой помощник понимает команду с помощью распознавания речи, переводчик работает с текстом, советы магазина по истории покупок даёт рекомендательная система, и к зрению они не относятся. Датчик движения, который включает свет, тоже не относится: изображение он не разбирает.

Что относится к компьютерному зрению

• Относится: Телефон узнаёт владельца по лицу: Камера на входе считает посетителей: Программа читает номер машины: Приложение распознаёт паспорт по фотографии
• Не относится: Голосовой помощник понимает команду: Переводчик переводит текст: Магазин советует товар по истории покупок: Датчик движения включает свет

Ограничения и ошибки компьютерного зрения

Система ошибается двумя способами: подаёт ложный сигнал или пропускает событие. Как связаны эти ошибки и как их считать, объяснено в разделе про точность и полноту в статье про видеоаналитику. Здесь о том, откуда ошибки берутся.

Чаще всего виноваты условия съёмки и данные. Ночью, против солнца или фар картинка теряет детали. Мелкому объекту не хватает пикселей: например, у Flexvision ТЦ и БЦ человек должен занимать в кадре не меньше 80 пикселей для подсчёта посетителей и 50 для обходов. Полностью закрытый объект модель не увидит, а частично закрытый может пропустить. Снегопад, новая форма охраны или необычная техника могут оказаться тем, чего модель не видела при обучении. Если камеру задели или повернули, зоны и линии остаются старыми. Наконец, сильно сжатый поток теряет мелкие детали, а при малой частоте кадров пропадают быстрые движения.

С большей частью этого справляются обычными средствами: ИК-подсветкой и WDR для входа против света, камерой ближе или другим ракурсом, иногда второй камерой на ту же зону, дообучением на кадрах с ваших камер и новой разметкой зон после сдвига камеры.

Что мешает и что делают

• Ночь и свет в объектив → ИК-подсветка, WDR для входа против света
• Объект мелкий в кадре → Камера ближе или другой ракурс
• Объект закрыт другими → Иногда вторая камера на ту же зону
• Модель не видела таких кадров → Дообучение на кадрах с ваших камер
• Камеру сдвинули → Новая разметка зон и линий

Модель не понимает намерений. Она видит человека у забора, а нарушитель это или ремонтник, решают правила и человек. Поэтому заранее задают, что система делает при сомнении. Flexvision Шлагбаум, например, при сомнении не открывает, если это не спецтехника, а проезд сохраняет в журнале с кадром и видеофрагментом.

Отдельный вопрос — лица. Распознавание лиц относится к биометрии, и к нему свои требования. Для подсчёта людей или проверки касок лица не нужны: в ТЦ и БЦ Flexvision считает людей обезличенно, лица не распознаются и не хранятся. О законе и данных подробнее в статье про нейросети и персональные данные.

Как начать с камер, которые уже стоят

Для первого шага новые камеры обычно не нужны. Начинают с записи.

1. Назовите вопрос к картинке. Например, «люди без касок в зоне крана» или «пропущенный обход охраны». Сразу решите, кто получит сигнал.
2. Соберите записи. Фрагменты с нужных камер днём, ночью и в плохую погоду.
3. Проверьте на записи. Прогон покажет, что система находит и подходит ли ракурс. С этого начинается запуск Flexvision: вы присылаете фрагмент с камеры и видите, что система на нём нашла.
4. Запустите пилот на нескольких камерах. Заранее договоритесь, что считать верным срабатыванием.
5. Замерьте точность на контрольной выборке с ваших камер. Цифры из презентации получены на чужих данных.

Если своего сервера нет, железо подбирают под объект: мини-узел у камер или сервер на здание. Стройнадзор можно запустить и на сервере Designflex, тогда журнал и отчёты смотрят в браузере. Если есть сервер с видеокартой NVIDIA от 16 ГБ видеопамяти, Flexvision разворачивают на нём.

Какая камера нужна для компьютерного зрения

Обычно подходит IP-камера с RTSP-потоком, часто та, что уже висит на объекте. Марка важна меньше, чем то, как камера видит объект. Для касок и жилетов человек должен занимать в кадре достаточно места, для шлагбаума Flexvision нужен поток 1080p на линию проезда, для подсчёта посетителей — камера над входом. Часы камер сверяют по NTP, иначе время в журнале разойдётся с записью.

Когда звать подрядчика и что он должен сделать

Вопрос к картинке и записи вы подготовите сами. Подрядчик нужен, когда задачу надо довести до ежедневной работы: подобрать или дообучить модель, поставить вычислитель, разметить зоны на каждой камере, связать события с вашими системами.

Что он должен сделать:

• показать результат на записи с ваших камер до договора;
• согласовать критерии пилота и посчитать точность на контрольной выборке;
• объяснить, где идёт анализ и уходит ли видео с объекта;
• рассказать, как обновляют модели и кто перенастраивает камеры после изменений на объекте.

Так устроен запуск Flexvision: сначала ваша запись, потом пилот или запуск и замер точности на ваших данных.

Частые вопросы

Чем компьютерное зрение отличается от видеоаналитики?

Компьютерное зрение — общая технология понимания изображений. Видеоаналитика применяет её к видео с камер наблюдения и добавляет правила, журнал событий и отчёты. Подробнее в статье про видеоаналитику для бизнеса.

Компьютерное зрение — это искусственный интеллект?

Да, это один из разделов искусственного интеллекта. Современные системы компьютерного зрения строят на машинном обучении, обычно на нейросетях.

Нужны ли специальные камеры для компьютерного зрения?

Обычно нет: для видеоаналитики подходят IP-камеры с RTSP-потоком, которые уже стоят. Особая камера нужна, когда обычная не даёт детализации, например для контроля качества на конвейере.

Можно ли обучить модель под свою задачу?

Да. Модель дообучают на размеченных кадрах с ваших камер: обводят нужные объекты и подписывают их. Чем ближе обучающие кадры к реальным условиям, тем обычно меньше ошибок.

Работает ли компьютерное зрение без интернета?

Может, если модель работает на вычислителе на объекте, а не в облаке. Flexvision в таком варианте принимает решения на месте, а связь нужна для обновлений и дообучения моделей по подписке. Если обработка идёт на сервере Designflex, нужен канал до него.

Распознаёт ли компьютерное зрение лица?

Умеет, но это биометрия со своими требованиями. Для подсчёта людей и проверки касок знать, кто именно в кадре, не нужно, поэтому многие задачи решают без лиц.

Как создать ИИ-ассистента: короткий ответ

Чтобы создать ИИ-ассистента для компании, выберите круг вопросов и тех, кто будет спрашивать. Соберите документы, где лежат ответы, и подключите их к языковой модели через поиск. Затем задайте инструкцию и права доступа и проверьте ответы на настоящих вопросах сотрудников.

Собрать ассистента можно тремя путями: в готовом конструкторе, на платформе или своей разработкой. Выбор зависит от того, сколько людей будут спрашивать, должны ли они видеть разное и можно ли выпускать документы за пределы компании.

Модель при этом обычно не нужно «обучать» на ваших файлах. При каждом вопросе система находит подходящие фрагменты документов и отвечает по ним. Как это устроено, разобрано в статье что такое RAG простыми словами.

Три пути к ассистенту

• ИИ-ассистент по документам компании
• Готовый конструктор: Загрузить файлы и написать инструкцию
• Платформа: Права, каналы, установка в ваш контур
• Своя разработка: Сложные документы и связка с вашими системами

Выбор зависит от прав доступа, требований к данным и интеграций.

Чем ассистент компании отличается от личного

Ассистент компании отвечает многим людям с разными правами, поэтому ему нужны разграничение доступа, источник в каждом ответе и ответственные за документы. Личному помощнику всё это не обязательно.

Личного ИИ-ассистента для своих задач обычно собирают в чат-сервисе:

1. выберите сервис, которому можно доверить ваши материалы;
2. напишите инструкцию: кто вы, какие задачи поручаете и в каком виде нужен ответ;
3. загрузите свои заметки и шаблоны без данных компании и клиентов;
4. проверьте на нескольких своих вопросах и поправьте инструкцию.

С документами компании так не получится. Чем отличаются две задачи, видно по таблице.

Документы компании загружайте только в сервис, который в компании разрешён. Почему это так строго, рассказано в статье про нейросети и персональные данные.

Три пути: конструктор, платформа или своя разработка

Конструктор подходит одному отделу с простыми документами, платформа нужна нескольким отделам с правами по ролям, а своя разработка оправдана, когда к закрытому контуру добавляются сложные документы или связка с рабочими системами.

Перед выбором ответьте на четыре вопроса:

1. Сколько людей будут спрашивать и должны ли они видеть разные документы?
2. Можно ли передавать документы во внешний сервис?
3. Где лежат документы и как часто они меняются?
4. Где сотрудники будут задавать вопросы: в мессенджере, на портале или в рабочей системе?

Если ответы такие: один отдел, все видят одно и то же, передавать можно, начните с конструктора. Если нужны права по ролям или документы нельзя выпускать наружу, начните с платформы с установкой в ваш контур. К своей разработке переходят, когда платформа не справляется со сложными документами или связкой с рабочими системами.

Что подготовить перед созданием ассистента

До сборки подготовьте вопросы, документы с ответственными, права доступа и правила проверки.

Что подготовить до сборки

• Вопросы: Несколько десятков настоящих, с ответами и без
• Документы и права: Ответственный за каждый источник, решено, кто что видит
• Правила проверки: Когда ответ засчитан и что делать, если ответа нет

Вопросы

Соберите несколько десятков настоящих вопросов: из рабочих чатов, почты, поддержки, от новичков. Для каждого отметьте, в каком документе лежит ответ. Если ответа нет нигде, это пробел в документах. Важные пробелы лучше закрыть до запуска, иначе ассистент будет отвечать «не нашёл» или, хуже, сочинять. А несколько вопросов без ответа оставьте в проверочном наборе нарочно, об этом ниже в плане. Удобно начать с вопросов новых сотрудников. Как ИИ помогает в онбординге, рассказано в статье про адаптацию.

Документы и их владельцы

Для каждого источника назначьте ответственного, который следит за актуальностью. Старые версии уберите или пометьте как недействующие. Как подготовить сами файлы, включая сканы и таблицы, подробно описано в статье про RAG. Если документов почти нет, начните с базы знаний.

Права доступа

Решите до загрузки, кто какие документы видит. Ассистент не должен пересказывать документ сотруднику, которому этот документ читать нельзя. Удобнее всего повторить права, которые уже есть в папках или на портале. Проверка простая: от имени рядового сотрудника спросите о том, что ему видеть не положено.

Правила проверки и размещение данных

Решите заранее, кто проверяет ответы и когда ответ засчитан: верен по сути, ссылается на нужный документ, не добавляет лишнего. Отдельно договоритесь о вопросах без ответа: ассистент должен говорить, что не нашёл, и подсказывать, к кому обратиться.

Где хранятся документы и где работает модель, согласуйте со службой безопасности до сборки. Если документы нельзя выпускать наружу, систему и модели размещают на своих серверах.

Инструкция для ИИ-ассистента: пример

Инструкция задаёт ассистенту роль, границы и формат ответа. Вот пример для отдела продаж, его легко переделать под свой отдел.

Ты помощник сотрудников отдела продаж. Отвечай только по документам из базы. В конце ответа укажи документ и раздел, на которые опираешься. Если в документах ответа нет, так и скажи и предложи написать руководителю отдела. Не называй цены и сроки, которых нет в документах. Если документы противоречат друг другу, покажи оба и укажи, какой новее. Вопросы о договорах и претензиях отправляй юристу. Отвечай коротко: сначала ответ, потом шаги, если они нужны.

Ответ по такой инструкции выглядит примерно так. Документ и цифры в примере условные.

Вопрос: Можно ли дать клиенту отсрочку платежа на месяц?

Ответ: Можно, но отсрочку дольше 14 дней согласует финансовый директор. Оформите заявку в CRM и приложите расчёт.

Источник: Регламент продаж, раздел 4.2 «Условия оплаты».

Что в инструкции работает:

• Граница знаний. Слова «только по документам» и «если ответа нет, так и скажи» снижают риск выдумки, но не убирают его совсем. Подробнее в статье про галлюцинации нейросетей.
• Источник. Сотрудник может открыть документ и проверить ответ.
• Куда идти дальше. Вопрос без ответа не повисает.
• Запреты. Инструкция запрещает называть цены, сроки и давать юридические оценки, которых нет в документах. Риск это снижает, но цифры в ответах всё равно проверяют.

После каждой правки инструкции прогоняйте контрольные вопросы заново.

Как сделать ИИ-ассистента: план по шагам

Ассистента запускают с одного отдела и небольшого круга вопросов, а расширяют после проверки на настоящих вопросах.

Ассистент от вопросов до запуска

• Выбрать круг вопросов: Один отдел и владелец ассистента
• Собрать вопросы и документы: Где лежит каждый ответ
• Собрать первую версию: Инструкция и права доступа
• Проверить ответы: Вопросы без ответа и закрытые документы отдельно
• Пилот в рабочем канале: Небольшая группа, разбор вопросов без ответа

1. Выберите круг вопросов. Например, вопросы новичков по регламентам одного отдела. Назначьте владельца ассистента со стороны бизнеса.
2. Соберите вопросы и документы. Для каждого вопроса отметьте документ с ответом. Несколько вопросов без ответа оставьте нарочно: на них проверяют, что ассистент честно говорит «не нашёл». Запишите, сколько времени сотрудники сейчас ищут ответ: с этим сравнивают пилот.
3. Выберите путь по четырём вопросам из раздела про конструктор, платформу и разработку.
4. Соберите первую версию на части документов. Задайте инструкцию и настройте права.
5. Проверьте ответы. Отдельно посмотрите вопросы без ответа и вопросы о документах, закрытых для этого сотрудника. Порядок проверки описан в статье про RAG.
6. Запустите пилот с небольшой группой там, где люди уже работают. Читайте вопросы, на которые ассистент не ответил: это список того, чего не хватает в документах.
7. Расширяйте по результатам. Новый отдел подключайте, когда ассистент стабильно закрывает вопросы первого.

Где будет работать ассистент: мессенджер, портал или рабочая система

Ассистент полезнее там, где сотрудник уже работает. Про отдельное окно быстро забывают.

• Мессенджер. Чтобы сделать ИИ-ассистента в Telegram, его подключают к боту, и сотрудники пишут ему как коллеге. Написать боту в Telegram может любой, кто его найдёт, поэтому проверьте, что он отвечает только сотрудникам. В России Telegram работает с ограничениями: в феврале 2026 года Роскомнадзор подтвердил, что ограничивает его работу. Поэтому проверьте, доступен ли он вашим сотрудникам. Другой вариант: бот в MAX или в корпоративном мессенджере. Чем отличаются Telegram и MAX, рассказано в статье про чат-ботов для бизнеса.
• Данные в мессенджере. Ответы с выдержками из документов проходят через серверы мессенджера, поэтому этот канал тоже согласуйте со службой безопасности. Госорганам при оказании госуслуг, госкомпаниям и финансовым организациям часть 8 статьи 10 закона 149-⁠ФЗ запрещает передавать персональные данные граждан через мессенджеры, принадлежащие иностранным компаниям или гражданам. Это не юридическая консультация: подпадает ли под запрет ваш случай, уточните у юриста.
• Портал или база знаний. Ассистент работает рядом с документами, на которые ссылается.
• Рабочая система. В CRM или службе поддержки ассистент подсказывает прямо во время работы, без переключения окон.

Типичные ошибки при создании ИИ-ассистента

• Весь архив сразу. Ответы тонут в старых версиях и дублях. Начинайте с одного отдела.
• У документов нет хозяев. Регламент поменялся, а ассистент цитирует старую редакцию.
• Права настроили потом. Ассистент успевает пересказать документ, который сотруднику видеть нельзя.
• Проверили на удобных вопросах. Вопросы без ответа не проверяли, и на живых вопросах ассистент начинает сочинять.
• Хотят «обучить нейросеть на документах». Для ответов по документам обычно используют поиск по ним, без дообучения модели. Так проще обновлять документы и показывать источник.
• Запустили и забыли. Вопросы без ответа никто не читает, хотя это готовый список того, что дописать в документы.

Когда звать подрядчика

Подрядчик пригодится, когда ассистента надо подключить к рабочим системам, разграничить доступ по ролям или развернуть на своих серверах. Что подрядчик должен сделать при создании ИИ-ассистента для бизнеса:

• разобрать, какие материалы есть, кто спрашивает и о чём, какие данные нельзя выпускать за контур;
• собрать документы в базу, настроить поиск по ним и права доступа;
• проверить ответы на настоящих вопросах ваших сотрудников и сравнить результат с исходными показателями;
• подключить нужные сервисы, обучить команду, а после запуска следить за качеством ответов и развивать систему.

В таком порядке идёт внедрение Flex Ассистента, а начинается оно с бесплатного аудита.

Частые вопросы

Можно ли создать ИИ-ассистента бесплатно?

Для личных задач можно начать с бесплатного тарифа чат-сервиса. Ассистент компании бесплатным обычно не бывает. В работе есть расходы на модель или оборудование, на поддержку и на время владельца, который проверяет ответы и обновляет документы.

Можно ли сделать ассистента в ChatGPT или другом чат-сервисе?

Для личных задач да, если в сервисе можно задать инструкцию и загрузить файлы. Но ChatGPT Россию официально не поддерживает: её нет в списке стран OpenAI, а за доступ из других стран аккаунт могут заблокировать. Условия других зарубежных сервисов проверяйте так же. Из России официально работают, например, GigaChat и Алиса: набор функций проверяйте на их сайтах, а сравнение есть в статье какую нейросеть выбрать. Документы компании загружайте только в разрешённый в компании сервис и заранее проверьте, есть ли в нём права по ролям и журнал вопросов.

Можно ли развернуть ассистента на своих серверах?

Да. И документы, и модель могут работать в инфраструктуре компании. Сначала оценивают оборудование, данные и требования к безопасности, затем подбирают модели и архитектуру.

Сколько времени занимает создание ассистента?

Зависит от выбранного пути, объёма и состояния документов, числа интеграций. В конструкторе первая версия собирается быстро, но для работы в компании ей ещё нужна проверка на контрольных вопросах. Срок своей разработки обычно называют после разбора документов и требований к данным.

Кто будет поддерживать ассистента после запуска?

Нужны две роли. Владелец со стороны бизнеса читает вопросы без ответа и следит, чтобы документы обновлялись. Техническую часть ведёт ваша ИТ-команда или подрядчик.

Может ли ассистент не только отвечать, но и выполнять действия?

Может, если подключить его к рабочим системам: создать задачу, заполнить карточку, найти заказ. Тогда это уже ИИ-агент, и права на действия ему выдают постепенно. Как встроить такие шаги в процессы компании, рассказано в статье про автоматизацию бизнес-процессов.

Где ИИ на производстве приносит пользу

Искусственный интеллект на производстве полезен в задачах, где много однотипной проверки и уже есть данные: видео с камер, показания оборудования, документы, инструкции. В первых проектах он обычно подсказывает человеку, а оборудованием не управляет. Вот брак на изделии, вот человек без каски в опасной зоне, вот узел, который работает не так, как обычно, вот нужный пункт инструкции.

Первые четыре направления работают с камерами и оборудованием, последние два с текстом. С текста начать обычно проще: ошибку видно при проверке, и линию она не останавливает.

С какими данными работает ИИ на производстве

• Данные предприятия
• Камеры: Качество, каски и жилеты, опасные зоны, простой
• Оборудование: Показания датчиков и история ремонтов для прогноза отказов
• Документы: Заявки, закупки, сопроводительные документы
• Инструкции: Ответы смене со ссылкой на источник

Компьютерное зрение на производстве

Компьютерное зрение на производстве закрывает три группы задач: качество продукции, безопасность людей и учёт простоя. Как устроена сама технология и чем машинное зрение отличается от компьютерного, мы разобрали в статье про компьютерное зрение. Здесь о том, что важно в цехе.

Контроль качества с помощью компьютерного зрения

Система ищет на изделии дефекты: царапины, сколы, недолив, неверную маркировку. Обзорная камера цеха мелкий дефект не разглядит, поэтому над линией обычно ставят отдельную камеру и ровный свет. Дальше порядок такой.

1. Договоритесь с ОТК, что считать браком. Нужен список дефектов, допустимые отклонения и правило для спорных случаев. Если контролёры сами расходятся в оценках, модель будет ошибаться там же.
2. Соберите снимки. Нужны и годные изделия, и каждый вид брака. Труднее всего с редкими дефектами: примеров мало, и учиться модели не на чем.
3. Решите, что происходит при срабатывании. Сигнал оператору, отметка на изделии или автоматический сброс с линии. Автоматический сброс уже инженерный проект: скорость линии, механика и ответственность за выброшенное годное изделие.
4. Сравните с ручным контролем. На одной партии посчитайте, сколько брака нашли люди, сколько нашла система и сколько годных изделий она отметила зря.

Охрана труда: каски, жилеты, опасные зоны

Камеры могут замечать людей без касок и жилетов, проход в опасную зону, человека на пути погрузчика. По статье 214 Трудового кодекса работодатель обязан организовать контроль за тем, правильно ли работники применяют средства индивидуальной и коллективной защиты. Статья 214.2 даёт ему право использовать для контроля за безопасностью производства работ устройства, которые ведут дистанционную видео-, аудио- или иную фиксацию процессов производства работ, и хранить полученную информацию. Если система должна узнавать работника по лицу, это биометрия: по части 1 статьи 11 закона 152-⁠ФЗ на её обработку нужно письменное согласие, кроме случаев из части 2. Как оформить такой контроль на вашем предприятии, решайте с юристом и специалистом по охране труда: это не юридическая консультация.

Сигнал с камеры не заменяет ограждения, блокировки и аварийные кнопки. Чем ещё цех отличается от склада или офиса, рассказано в разделе о производстве статьи про видеоаналитику для бизнеса.

Похожие задачи на стройке решает Flexvision Стройнадзор: находит людей без касок и жилетов, проход в опасную зону и простой техники и сохраняет каждое нарушение со временем и кадром. В цехе условия съёмки другие, поэтому любую систему видеоаналитики сначала проверяют на записи с ваших камер. Так же, с записи, начинают запуск Flexvision на стройке, на въезде и в торговых и бизнес-центрах.

Простой оборудования и техники

Простой можно учитывать по камерам: система считает, сколько участок или машина стояли без движения. Flexvision Стройнадзор, например, показывает, сколько техника на стройке работала, а сколько стояла. Если станки уже передают сигналы о работе и остановке, простой считают по этим данным.

Причины простоя обычно пишут в журнал смены свободным текстом: «ждали материал», «нет наладчика», «переналадка». Языковая модель может разложить такие записи по группам и показать, какие причины повторяются чаще и на каких участках. Что с ними делать, решает начальник производства.

Прогноз отказов оборудования: что нужно, чтобы он заработал

Прогноз отказов, или предиктивное обслуживание, строят на показаниях оборудования: вибрации, температуре, токе, давлении. Модель учится отличать обычную работу узла от той, что бывает перед поломкой, и заранее подаёт сигнал механику.

Для этого нужны три вещи:

• Датчики и сохранённые показания. Если показания не пишутся или их вносят в журнал раз в смену, сначала придётся наладить сбор.
• История отказов и ремонтов. Модели нужно знать, чем закончились прошлые отклонения. Запись «починили» без даты, узла и причины для этого не годится.
• Время. Отказы одного узла случаются редко, поэтому примеры для обучения и проверки копятся долго.

Если истории мало, начинают с наблюдения за отклонениями: система замечает, что узел стал работать иначе, чем обычно, а разбирается механик. Сколько поломок удастся предупредить, заранее не скажет никто: это видно только по работе на вашем оборудовании. Сигнал модели остаётся подсказкой для службы ремонта, а решение остановить линию принимает человек.

Документы, закупки и база знаний для смены

Текстовые задачи есть на любом заводе, и для первого проекта они часто удобнее камер и датчиков: данные уже лежат в документах, а ошибку видно при проверке.

• Закупки. ИИ разбирает закупочную документацию, сравнивает предложения поставщиков и собирает выводы со ссылками на источники. Решает специалист. Подробнее в статье про ИИ для тендеров.
• Документооборот. Заявки, акты, сертификаты на материалы: распознать скан, достать нужные поля, сверить с заказом. Об этом статья про автоматизацию документооборота.
• Ответы смене. Наладчик спрашивает, как перевести линию на другой формат, и получает ответ по инструкции со ссылкой на пункт. Как собрать такого помощника, рассказано в статье как создать ИИ-ассистента.

У мастера в цехе редко есть под рукой компьютер, поэтому заранее решите, где он увидит ответ: в телефоне, в мессенджере или на терминале у участка.

ИИ-агент для производства

ИИ-агент нужен, когда система должна сама пройти несколько шагов. Например, на заводе металлообработки агент может разобрать входящую заявку: достать из письма и спецификации материал, размеры и количество, найти похожие заказы в архиве и подготовить черновик расчёта для технолога. Цену и сроки называет человек. Как устроены агенты и почему права им выдают постепенно, разобрано в статье про ИИ-агентов для бизнеса.

Как внедрить ИИ на производстве: выбор первой задачи

Внедрение ИИ в производство начинают с одной задачи. Хорошая первая задача частая, проверяемая и безопасная. Проверьте кандидата пятью вопросами.

Какую задачу брать первой

• Хороший кандидат: Повторяется каждую смену: Данные уже есть: записи, журналы, документы: Результат видно сразу: Ошибка не грозит травмой и не останавливает линию: Есть конкретный получатель сигнала
• Лучше отложить: Случается раз в месяц и реже: Данные ещё предстоит собирать: Результат подтвердится через месяцы: Сигнал должен сам останавливать оборудование: Сигнал некому получать

1. Повторяется ли она каждую смену? Задача раз в месяц не даст ни экономии, ни примеров для проверки.
2. Есть ли данные уже сейчас? Записи с камер, журналы, документы. Если данные ещё предстоит собирать, пилот растянется.
3. Можно ли быстро проверить результат? Брак на снимке или нет, контролёр видит сразу. Прогноз отказа подтвердится через месяцы.
4. Что будет при ошибке? Начинать лучше там, где ошибка не грозит травмой и не останавливает линию. Если сигнал должен сам останавливать оборудование, это отдельный проект с инженерами.
5. Кто получит результат? У сигнала должен быть конкретный получатель: мастер смены, контролёр ОТК, механик. Если получателя нет, начинать рано.

По этим вопросам прогноз отказов редко подходит для первого проекта, если история ремонтов не ведётся. Поиск по инструкциям, разбор документов и записи с камер, которые уже стоят, подходят чаще.

Как посчитать эффект

Считайте эффект по потерям, которые уже стоят денег, и только по тем, что готовы защитить перед финансовым директором. Общая формула сэкономленных часов приведена в статье про автоматизацию бизнес-процессов. На производстве к ней добавляются свои статьи.

Учтите ещё две вещи. Освободившиеся часы сами по себе не экономия: высвобождённое время и фактическое сокращение ФОТ считают раздельно. А в стоимость входит и эксплуатация: поддержка, обновление моделей и время людей на разбор сигналов.

Как запустить пилот на производстве

Шаги пилота те же, что в любом проекте внедрения ИИ, они описаны в статье как внедрить ИИ в бизнес. На производстве важны детали.

Пилот на производстве: от участка до решения

• Один участок: Одна задача и один получатель сигнала
• Замер до пилота: Брак, простой, нарушения, время
• Проверка на архиве: Прошлые записи, журналы, документы
• Режим подсказки: Все смены, решает человек
• Решение: Внедрять, донастроить или остановить

• Один участок. Одна задача, один участок и один получатель сигнала. Цифры «как есть» снимите до старта.
• Сначала архив. До работы в живом режиме систему проверяют на прошлых записях с камер, журналах или документах. Так видно, подходят ли камеры и данные.
• Все смены и условия. Проверяйте систему ночью, при пыли и паре, на всех видах продукции. Результат дневной смены ничего не говорит о ночной.
• Режим подсказки. На пилоте система сигналит, а решает человек. Линию по сигналу ИИ не останавливают.
• Критерии заранее. Что считать верным срабатыванием, какая доля пропусков допустима, при каком результате систему внедряют, донастраивают или останавливают.
• Люди на участке. Объясните смене, зачем камера и что попадает в журнал, иначе её примут за слежку. Ознакомьте работников под роспись с документом о порядке обработки их данных: этого требует пункт 8 статьи 86 Трудового кодекса. Пункт 6 той же статьи запрещает при решениях, которые затрагивают интересы работника, основываться на его персональных данных, полученных исключительно в результате автоматизированной обработки. Поэтому нарушение из журнала перед взысканием смотрит человек. Порядок согласуйте с юристом.

Внедрение ИИ в промышленную эксплуатацию

После удачного пилота систему переводят в промышленную эксплуатацию, то есть в ежедневную работу на всех нужных участках. На этом шаге обычно добавляются:

• связка с системами, где уже работают люди: учётом, журналом смены, системой ремонтов;
• размещение на серверах предприятия, если данные нельзя выпускать наружу;
• права доступа и журнал действий, согласованные со службой безопасности;
• обучение смены и понятная инструкция, что делать по сигналу;
• владелец системы, который следит за качеством. Новая продукция, другая оснастка или сдвинутая камера меняют картину, и модель приходится донастраивать.

Типичные ошибки

• Начать с «цифрового завода». Большая программа без одной измеримой задачи часто заканчивается презентацией. Надёжнее один участок и один показатель.
• Выбрать редкое событие. Аварии и крупные отказы бывают редко, и проверить на них систему трудно.
• Не замерить, как было. Без цифр до пилота результат не с чем сравнить, и разговор о пользе превращается в спор мнений.
• Не решить, что делать по сигналу. Сигналы приходят, но никто не знает, останавливать ли работу и кого звать. Через неделю их перестают читать.
• Проверить только днём. При хорошем свете система работает, а ночная смена, пыль или новая продукция всплывают уже после запуска.
• Перенести чужие цифры. Чужой результат получен на другой линии и других данных. Считайте эффект на своих.
• Оставить систему без хозяина. Через полгода участок изменился, а разметка и модель остались прежними.

Когда звать подрядчика и что он должен сделать

Собрать данные и наметить задачу можно своими силами. Подрядчик обычно нужен, чтобы довести задачу до ежедневной работы: подобрать или дообучить модель, развернуть систему на ваших серверах, связать её с учётными системами и настроить права.

Что он должен сделать:

• разобрать процессы, данные и ручные операции и выбрать задачи, где ИИ принесёт пользу;
• показать концепцию: сценарии, интеграции, ограничения и состав первой версии;
• посчитать эффект до разработки: время на операцию, трудозатраты, ФОТ, стоимость внедрения и эксплуатации;
• проверить решение на ваших данных и сравнить результат с исходными показателями;
• согласовать размещение, права доступа и меры защиты с вашей службой безопасности;
• после запуска следить за качеством и донастраивать систему.

Так устроено наше внедрение ИИ: начинаем с бесплатного аудита, затем считаем эффект, проводим пилот на ваших данных и внедряем, в том числе на ваших серверах.

Частые вопросы

Можно ли внедрить ИИ на производстве без интернета?

Да, модели и систему можно разместить на серверах предприятия в закрытом контуре. Сначала оценивают оборудование, данные и требования к безопасности, потом подбирают модели. Видеоаналитика тоже может работать без интернета, если анализ идёт у камер или на сервере предприятия.

Нужно ли покупать новые камеры?

Для охраны труда и учёта простоя часто подходят IP-камеры с RTSP-потоком, которые уже висят в цехе. Для касок и жилетов важно, чтобы человек занимал в кадре достаточно места. Для контроля качества обычно нужна отдельная камера над линией и свет. Подходят ли ваши камеры, видно по записи с них.

Сколько времени занимает запуск?

Зависит от задачи и данных. Задачу в цехе оценивают после разбора записи и данных. В задачах на данных оборудования многое решает история показаний и ремонтов: если её сначала надо собрать, это время добавится.

Заменит ли ИИ контролёров и мастеров?

Обычно нет. ИИ берёт рутинную часть: просмотр, поиск, первичную сортировку. Решения по браку, нарушениям и ремонту остаются за людьми, и на сигналы системы кто-то должен реагировать.

Чем ИИ отличается от обычной автоматизации на заводе?

Автоматика и системы управления процессом работают по заданным правилам и точным сигналам датчиков. ИИ нужен там, где правило трудно записать: в изображении, в свободном тексте, в непривычном поведении оборудования. Обычно он работает рядом с системой управления и подсказывает человеку.

С чего начать, если данных мало?

С документов и инструкций: они есть на любом предприятии. Ещё можно начать с записей с камер, которые уже стоят. Прогноз отказов лучше отложить, пока не налажен учёт ремонтов.

Чем ИИ помогает в тендерах

ИИ в тендерах берёт на себя чтение. Компания, которая постоянно участвует в госзакупках и коммерческих тендерах, тратит часы на одно и то же: найти подходящие закупки, прочитать извещение, проект контракта и приложения, выписать требования и сверить с ними заявку. Эту работу можно отдать нейросети, если каждый её вывод подкреплён ссылкой на пункт документа.

Решение об участии, цену и подачу заявки ИИ не передают. Почему, разберём ниже.

Поиск тендеров с помощью ИИ

Обычный поиск тендеров работает по словам. ИИ для поиска тендеров сравнивает смысл: вы описываете, что поставляете, а нейросеть читает предмет и описание объекта закупки и оценивает, подходит ли вам закупка. Так находятся закупки, где ваш товар назван иначе, и отсеиваются те, где совпало только слово.

Извещения о закупках по 44-⁠ФЗ и 223-⁠ФЗ, как правило, размещают в единой информационной системе, ЕИС (ст. 42 44-⁠ФЗ, ст. 4 223-⁠ФЗ). Попадают туда не все закупки. Например, по 223-⁠ФЗ в ЕИС не публикуют сведения, составляющие государственную тайну, и закупки в случаях, которые определило Правительство, а мелкие закупки заказчик вправе не размещать (ч. 15 и 16 той же статьи). Коммерческие компании обычно проводят тендеры по своим правилам на своих сайтах и площадках. Нейросеть находит только то, что есть в подключённых источниках, поэтому сначала решите, откуда она берёт извещения.

Чтобы поиск работал, дайте ИИ профиль компании:

• что вы поставляете и какие работы выполняете, своими словами и словами заказчиков;
• регионы, где вы работаете, и условия, на которые вы согласны;
• лицензии, допуски и опыт, которые у вас есть;
• стоп-факторы: чего вы точно не берёте.

Отбор: подходит, не подходит, проверить

Найденные закупки ИИ раскладывает на три группы и у каждого решения указывает причину.

У каждого решения есть причина

• Новая закупка: ИИ сверяет её с профилем компании
• Подходит: Уходит на разбор документации
• Не подходит: С причиной и ссылкой на пункт документации
• Проверить: Сомнительный случай смотрит специалист

Подходящие закупки уходят на разбор документации, сомнительные смотрит специалист. Причина часто полезнее самой сортировки: если ИИ пишет «нужен допуск СРО» и ссылается на пункт документации, специалист проверяет одну строку, а не читает всю закупку.

Анализ тендерной документации

ИИ-анализ тендерной документации начинается с карточки закупки. Нейросеть читает все файлы, выписывает главное в одном месте и у каждого пункта ставит ссылку на документ и страницу.

Что лежит в пакете, задаёт закон. По 44-⁠ФЗ к извещению прикладывают описание объекта закупки, обоснование начальной цены, требования к содержанию и составу заявки с инструкцией по её заполнению, проект контракта, а для конкурсов ещё порядок оценки заявок (ч. 2 ст. 42 44-⁠ФЗ). По 223-⁠ФЗ обязательные сведения документации перечислены в ч. 10 ст. 4, и там же сказано, что в ней могут быть иные сведения, которых требует положение о закупке заказчика. Это положение заказчик размещает в ЕИС, его стоит дать ИИ вместе с документацией.

Карточка не заменяет чтения документов целиком. Она показывает, на что смотреть в первую очередь. Если документация пришла сканами, её сначала распознают; где в распознавании бывают ошибки, рассказано в статье про распознавание документов.

Требования и риски: что ИИ находит, а что пропускает

ИИ хорошо помогает сверять документы между собой. Обычно он замечает, что количество в техническом задании не совпадает со спецификацией, срок поставки в проекте контракта отличается от срока в извещении, а в приложении есть требование, которого нет в основном тексте. Ещё он выписывает условия, которые бьют по деньгам: штрафы, отсрочку оплаты, жёсткий порядок приёмки. Проект контракта можно проверять по тому же чек-листу, что и обычный договор, об этом статья про проверку договора. Но условия, как в обычных переговорах, здесь обычно не поправить: вопросы к ним задают через запрос разъяснений до подачи.

Порядок таких запросов задают законы. В электронном конкурсе и аукционе по 44-⁠ФЗ участник, зарегистрированный в ЕИС, может направить до трёх запросов о разъяснении положений извещения по одной закупке, не позднее чем за три дня до окончания подачи заявок (ч. 5 ст. 42 44-⁠ФЗ). По 223-⁠ФЗ запросить разъяснения вправе любой участник конкурентной закупки. Заказчик отвечает в течение трёх рабочих дней и размещает ответ в ЕИС, но вправе не отвечать, если запрос пришёл позже чем за три рабочих дня до окончания подачи заявок (ст. 3.2 223-⁠ФЗ). Черновик запроса подготовит ИИ, отправит его специалист.

Где ИИ подводит:

• Длинные документы. Требование в середине объёмного приложения или в таблице модель может пропустить.
• Выдуманные требования. Модель видит одно слово и делает вывод, которого в тексте нет. Например, требует лицензию, которая для этих работ не нужна.
• «Не нашёл» не значит «нет». Если документа нет в базе, из этого не следует, что он отменён или не нужен.
• Даты и редакции. Без текущей даты модель может опереться на старые правила.

Как такие ошибки выглядят на настоящих закупочных документах, показано в статье про ИИ в госуправлении, а почему модель ошибается уверенно, объясняет статья про галлюцинации нейросетей. Правило отсюда простое: вывод без цитаты и номера страницы не считается. Если ИИ не нашёл риска, это ещё не значит, что его нет.

Сверка заявки и подготовка документов

Перед подачей ИИ превращает требования в список и проходит по нему с вашим пакетом документов. На выходе таблица: требование, где в заявке оно закрыто, статус «есть», «нет» или «проверить».

Что сверять в первую очередь:

1. Состав заявки. Все ли документы из требований есть в пакете.
2. Характеристики. Совпадают ли значения в заявке с описанием объекта закупки и с паспортом вашего товара.
3. Сквозные данные. Одинаковы ли название, реквизиты, сроки и суммы во всех документах.
4. Сроки действия. Не истекли ли сертификаты, лицензии и доверенности к дате подачи.
5. Обеспечение. Совпадают ли размер, реквизиты и условия гарантии с извещением.

Сверку удобно запускать дважды: в начале подготовки, чтобы знать, каких документов не хватает, и перед самой подачей.

Черновики по вашим шаблонам

ИИ готовит черновики по вашим шаблонам: техническое предложение, описание товара по форме заказчика, запрос разъяснений, сопроводительные письма. Чем больше в компании шаблонов и прошлых заявок, тем точнее черновик.

Одно правило лучше закрепить письменно: характеристики товара ИИ берёт из ваших паспортов, каталога и сертификатов, а не из требований заказчика. Иначе модель может подогнать значения под техническое задание, и в заявке окажутся данные, которых у вашего товара нет.

Где нельзя полагаться на ИИ

ИИ готовит материал, а решения и ответственность остаются у компании.

Где проходит граница

• ИИ готовит: Отбирает закупки и объясняет почему: Выписывает требования со ссылкой на пункт: Находит расхождения между документами: Сверяет пакет со списком требований: Готовит черновики по шаблонам
• ИИ не отдают: Решение об участии: Цену заявки: Подачу заявки: Ответственность за ошибку

• Решение об участии. Хватит ли людей, денег и времени, выгоден ли контракт, решает руководитель. ИИ сведёт факты, но ваших планов он не знает.
• Цена. ИИ поможет посчитать себестоимость по вашим данным, но цену в заявке выбирает компания.
• Подача заявки. Проверенный пакет подаёт сотрудник, который за него отвечает. Автоматическую подачу без человека лучше не настраивать.
• Ответственность. За ошибку в заявке отвечает участник, даже если черновик готовил ИИ.

При сильном снижении цены по 44-⁠ФЗ действуют антидемпинговые меры (ст. 37 44-⁠ФЗ). Если в конкурсе или аукционе предложена цена на 25 % и более ниже начальной, а заказчик требует обеспечение исполнения контракта, контракт заключат только после обеспечения в полтора раза больше указанного в извещении. При начальной цене 15 млн рублей и меньше вместо этого можно подтвердить добросовестность и внести обычное обеспечение. Если участник этого не сделал, его признают уклонившимся от заключения контракта. Аванс по такому контракту не выплачивается.

Нормы здесь пересказаны в общих чертах, это не юридическая консультация. По конкретной закупке сверяйтесь с действующей редакцией закона.

ИИ-агент для тендеров и закупок

ИИ-агент для тендеров соединяет эти шаги в цепочку и выполняет их сам. Например, каждое утро собирает новые тендеры, отбирает подходящие, скачивает документы, готовит карточку, ставит задачу ответственному в CRM и напоминает о сроках. Что такое агент и как ему выдают права, разобрано в статье про ИИ-агентов для бизнеса.

Для тендеров у агента два обязательных условия. Первое: он читает, готовит черновики и ставит задачи, но заявку не подаёт. Второе: он ведёт журнал, по которому видно, почему отобрал или отбросил закупку.

Тендерный ИИ-консультант устроен проще: это чат по документам конкретной закупки. Специалист спрашивает «есть ли аванс?» или «какое обеспечение исполнения?», и ответ должен приходить со ссылкой на пункт. Если такой помощник есть на вашей площадке или в сервисе поиска закупок, правило то же: проверяйте ссылку, а не пересказ.

Менеджеру по закупкам в компании, которая сама покупает, ИИ помогает похожим образом: сводит коммерческие предложения в таблицу и сверяет их с требованиями, а поставщика выбирает человек.

Как внедрить ИИ в тендерный отдел

Начинают с подсказок на прошлых закупках, а подключения и права добавляют, когда качество проверено.

Начинать лучше с подсказок

• Профиль и стоп-факторы: Что берёте и чего точно не берёте
• Прошлые закупки: Случаи с известным решением
• Режим подсказок: ИИ предлагает, специалист решает
• Разбор расхождений: Где ИИ ошибся и почему
• Подключение: Источники и CRM, когда качество устраивает

1. Опишите профиль и стоп-факторы. На них держатся и поиск, и отбор.
2. Соберите прошлые закупки с известным решением: участвовали или нет, допустили заявку или отклонили и почему. Это контрольный набор. Если ИИ отбрасывает закупки, где вы участвовали и выигрывали, профиль надо уточнить.
3. Включите режим подсказок. Специалист работает как раньше и сверяет свои выводы с выводами ИИ.
4. Разберите расхождения. Каждую ошибку исправляйте в правилах и добавляйте в контрольный набор, чтобы она не вернулась.
5. Подключайте источники, CRM и напоминания о сроках, когда качество на контрольном наборе устраивает.

Общий порядок внедрения описан в статье как внедрить ИИ в бизнес.

Заранее решите вопрос данных. Извещения и документация в ЕИС опубликованы открыто, а цены, себестоимость и готовые заявки компании обычно держат в секрете. В документах участника бывают и персональные данные сотрудников. Такое в публичный чат не загружайте, подробнее в статье про нейросети и персональные данные.

Когда звать подрядчика

Если нужны только поиск и уведомления, обычно хватает готового сервиса. Своя система нужна, когда ИИ должен работать с вашими шаблонами, прошлыми заявками и CRM, когда документы нельзя выпускать за пределы контура или закупок так много, что ручной разбор не успевает.

Подрядчик должен сначала разобрать ваш процесс, вместе с вами собрать контрольный набор и показать результат на ваших закупках, а потом подключать системы. Во внедрении ИИ мы берём и задачи по закупкам: система разбирает закупочную документацию и собирает выводы со ссылками на источники, а проверяет их специалист. Работаем с бизнесом и с государственными заказчиками по 44-⁠ФЗ и 223-⁠ФЗ. Начинаем с бесплатного аудита процесса.

Частые вопросы

Можно ли искать тендеры через обычный чат с нейросетью?

Обычный чат разберёт документы, которые вы ему дадите, и поможет составить запрос для поиска. Полный и свежий список закупок он не гарантирует, поэтому искать надёжнее в ЕИС и на площадках, а нейросеть подключать для отбора и разбора. Свои цены и готовые заявки в публичный чат не загружайте.

Может ли ИИ сам подать заявку?

Лучше не поручать. За заявку отвечает участник, поэтому проверенный пакет должен подать сотрудник, который его прочитал. ИИ может собрать пакет и сверить его с требованиями.

Как найти тендеры на внедрение ИИ и ИИ-агентов?

Ищите сразу по нескольким формулировкам: «искусственный интеллект», «нейросеть», «машинное обучение», «ИИ-агент», «чат-бот», «распознавание», «видеоаналитика». Заказчики называют одну и ту же работу по-разному, а такая работа может быть оформлена и как разработка программного обеспечения. Здесь и пригодится поиск по смыслу.

Чем отличается работа с документацией по 44-⁠ФЗ и 223-⁠ФЗ?

По 44-⁠ФЗ состав извещения и приложений задан самим законом. По 223-⁠ФЗ закон перечисляет обязательные сведения документации, а дополнительные может требовать положение о закупке заказчика, поэтому ИИ нужно давать и его. Это общий обзор, не юридическая консультация.

Заменит ли ИИ тендерного специалиста?

Нет. Он забирает рутинное чтение и сверку, а решение, цена, переписка с заказчиком и ответственность за заявку остаются у специалиста. Ошибку ИИ заметит только тот, кто сам разбирается в закупках.

Что такое автоматизация документооборота

Автоматизация документооборота — это когда рутинные операции с документами выполняет система: создаёт документ по шаблону, регистрирует, отправляет на согласование, напоминает о сроках, хранит и находит. Люди читают, решают и подписывают.

В чём заключается автоматизация документооборота, проще всего показать на одном договоре: шаблон с реквизитами из карточки контрагента заменяет копирование из старого файла, маршрут со сроками — походы по кабинетам за визами, архив с поиском и реестр — папку у менеджера, а об окончании договора система напоминает раньше, чем напишет контрагент.

Один договор до и после

• Реквизиты копируют из старого файла → Договор собирается по шаблону, реквизиты из карточки контрагента
• Договор носят по кабинетам на визы → Маршрут согласования со сроком у каждого этапа
• Подписанный экземпляр лежит в папке у менеджера → Договор в архиве с поиском и в реестре
• Об окончании договора узнают от контрагента → Система напоминает заранее

Автоматизировать можно и бумажный поток. Входящие сканируют, регистрируют и распределяют в системе, а оригиналы хранят в архиве.

Электронный документооборот, СЭД и точечная автоматизация: в чём разница

ЭДО — это обмен документами в электронном виде с подписью, чаще всего с контрагентами. СЭД ведёт документы внутри компании. Точечная автоматизация закрывает одну конкретную задачу.

• Электронный документооборот (ЭДО) — когда документы создаются и подписываются в электронном виде. С внешними компаниями ими обмениваются чаще всего через операторов ЭДО.
• СЭД (система электронного документооборота) — внутренняя система компании: регистрация, маршруты согласования, поручения, контроль исполнения, архив.
• Точечная автоматизация — решение одной задачи: реестр договоров, распознавание первичных документов, напоминания о сроках, документы по шаблонам.

Подходы не исключают друг друга. Можно начать с точечного решения там, где больнее всего, и подключить СЭД, когда порядок в документах уже наведён.

Будет ли электронный документ равнозначен бумажному с собственноручной подписью, зависит от вида электронной подписи. С квалифицированной подписью он равнозначен, если закон или принятый на его основе акт не требует оформить документ только на бумаге. С простой и неквалифицированной подписью равнозначность действует только в случаях, установленных законом, нормативными актами или соглашением участников электронного взаимодействия (ст. 6 закона № 63-⁠ФЗ). Какой подписью подписывать какие документы, решите с юристом до перехода: этот текст не юридическая консультация.

Автоматизация документооборота в организации: что автоматизировать первым

Начинайте с потока, где документов много, они похожи друг на друга, правила понятны, а ошибка стоит денег. Хорошие кандидаты для первого шага:

Подробнее про реестр — в статье о реестре договоров, про чтение сканов и первички — в статье о распознавании документов. Что смотреть внутри договора, пока он на согласовании, собрано в чек-листе проверки договора.

Как внедрить автоматизацию документооборота: пошаговый план

Начинайте с одного потока документов и двигайтесь по пяти шагам.

Внедрение по одному потоку

• Описать путь документа: Где он ждёт и сколько дней
• Выбрать один поток: Один тип в одном отделе
• Навести порядок: Шаблоны, роли, справочник контрагентов
• Пилот на своих документах: И обмен с учётной системой
• Правила без бумажного дубля: Какие документы, какой подписью, кто отвечает

1. Опишите, как документ живёт сейчас. Возьмите один тип, например договор с поставщиком, и пройдите его путь: кто создаёт, кто согласует, где он ждёт, где хранится. Замерьте, сколько дней проходит от проекта до подписи и сколько документов теряется или выходит за сроки.
2. Выберите один поток. Один тип документов в одном подразделении. Лишние визы уберите до автоматизации, иначе система их закрепит.
3. Наведите порядок в шаблонах и справочниках. Утвердите шаблоны, роли и права доступа, заведите единый справочник контрагентов с ИНН. Без этого маршруты и поиск работают плохо.
4. Проверьте решение на своих документах. Пилот на настоящих документах одного отдела покажет больше, чем демонстрация. Отдельно проверьте обмен с 1С или другой учётной системой.
5. Закрепите правила и уберите бумажный дубль. Запишите в положение, какие документы ведутся электронно, какой подписью их подписывают и кто отвечает за маршруты. Пока параллельно живёт бумага, сотрудники работают в двух системах.

После пилота сравните замеры с тем, что было: время согласования, число просроченных документов, время на поиск нужного файла. Общий порядок запуска таких проектов описан в статье как внедрить ИИ в бизнес, а как автоматизировать другие процессы, рассказано в статье об автоматизации бизнес-процессов.

Автоматизация кадрового документооборота

Кадровые документы можно вести электронно по правилам статьи 22.1 ТК РФ. Электронным документооборотом там называют создание, подписание, использование и хранение документов, связанных с работой, в электронном виде без дублирования на бумаге. Вести его можно через платформу «Работа в России» или через информационную систему работодателя, в которой документы можно подписать, хранить и зафиксировать, что сторона их получила.

Правила статьи касаются и документов, с которыми работника знакомят под роспись. Исключения: трудовые книжки и сведения о трудовой деятельности в электронном виде, акт о несчастном случае на производстве, приказ об увольнении и документы о прохождении инструктажей по охране труда.

Работающих сотрудников переводят на электронные документы только с их письменного согласия. Без согласия работодатель бесплатно выдаёт им заверенные документы на бумаге, а отказать в приёме на работу или уволить из-за этого нельзя. Согласие не нужно от тех, кого приняли на работу после 31 декабря 2021 года и у кого на эту дату не было трудового стажа (ст. 22.2 ТК РФ). Порядок для своей компании проверьте с юристом: этот текст не юридическая консультация.

Примеры: филиалы, логистика, договоры, бухгалтерия

• Документооборот между филиалами. Единый реестр и маршруты вместо пересылки сканов по почте и курьеров с оригиналами. Доступ по ролям: филиал видит свои документы, центральный офис видит все. Электронная подпись избавляет от поездок за подписью.
• Логистика. Много однотипных документов от перевозчиков и складов: заявки, накладные, акты, счета. Их удобно распознавать и сверять между собой: совпадают ли количество, суммы и реквизиты.
• Договоры и аренда. Архив договоров и допсоглашений, сроки, индексация, ответы на вопросы вроде «что арендатор должен при расторжении».
• Бухгалтерия. Первичка от контрагентов, сверка счёта, акта и договора, передача данных в учётную систему.

Где помогает ИИ

ИИ помогает там, где задачу не описать правилами, потому что понимает содержание документа. Обычная автоматизация знает только правила вроде «договор поставки идёт к юристу, потом в бухгалтерию».

Что ИИ делает с документами

• Документ: Входящий или из архива
• Определяет тип и исполнителя
• Достаёт поля в карточку
• Сверяет с договором и счётом
• Отвечает на вопросы по архиву

Сотрудник подтверждает результат, решения остаются за людьми.

• Разбор входящих. Определяет тип документа, контрагента и исполнителя по тексту письма или скана. Сотрудник подтверждает.
• Извлечение полей. Стороны, сроки и суммы из договоров и первички попадают в карточку, человек их проверяет.
• Сверка. Счёт, акт и договор сравниваются между собой, расхождения видны списком.
• Поиск по смыслу. Вместо поиска по номеру можно спросить, когда заканчивается договор с поставщиком. Как это устроено, рассказано в статье что такое RAG.
• Черновики. Договоры, счета и акты по утверждённым шаблонам.

Решения по документам ИИ не принимает. Согласование, подпись и всё, где нельзя быстро проверить результат, остаются за людьми. Нейросеть ошибается правдоподобно, поэтому у каждого значения нужна ссылка на место в документе.

Типичные ошибки при автоматизации документооборота

Эти ошибки стоит предусмотреть до запуска.

• Автоматизировать беспорядок. Бумажный маршрут с лишними визами переносят в систему как есть, и согласование быстрее не становится.
• Внедрять всё сразу. Если запускать СЭД сразу на все документы и отделы, проект легко тонет в исключениях и затягивается.
• Оставить бумажный дубль. Если документ всё равно печатают и подписывают руками, сотрудники ведут две системы и не доверяют ни одной.
• Грязные справочники. Один контрагент записан под тремя названиями, и отчёты по нему неверные.
• Забыть про учётную систему. Данные из документов снова вбивают в 1С руками.
• Искать только по карточке. Договор по номеру найти можно, а узнать, что в нём сказано о расторжении, нельзя.
• Нет владельца процесса. Маршруты устаревают, и со временем сотрудники начинают обходить систему.

Сколько стоит автоматизация документооборота и от чего зависит цена

Цена складывается из нескольких частей. Просите показать их в смете отдельными строками:

• лицензии или подписка: число пользователей и модулей;
• настройка маршрутов, шаблонов и прав доступа;
• интеграции с 1С, почтой и ЭДО с контрагентами;
• перенос и распознавание старого архива;
• размещение в облаке или на своём сервере;
• обучение и поддержка.

Если нейросеть подключена как внешний сервис, обычно добавляется оплата по факту использования. Сравнивайте предложения по полной стоимости: лицензия, внедрение, поддержка и время сотрудников на работу с системой.

Когда звать подрядчика и что он должен сделать

Подрядчик нужен, когда документов много, они лежат сканами в разных местах и их нужно связать с учётной системой. Хороший подрядчик:

• начинает с разбора одного потока и замеров;
• показывает результат на ваших документах до запуска;
• объясняет, где будут храниться документы и где работает нейросеть;
• закладывает обмен с 1С или другой учётной системой.

Например, Flex Документы читают архив договоров и допсоглашений, а нейросеть достаёт из них стороны, сроки, ставки и индексацию, которые сотрудник проверяет и подтверждает. Напоминания об окончании и непродлении приходят в системе и в Telegram, контрагенты и договоры синхронизируются с 1С. Типовой проект занимает около двух недель от доступа к документам до работающей системы.

Частые вопросы

Чем СЭД отличается от ЭДО?

СЭД — внутренняя система компании: регистрация, согласование, поручения, архив. ЭДО обычно называют обмен юридически значимыми электронными документами с контрагентами. СЭД можно связать с внешним ЭДО, но это две разные задачи.

Можно ли автоматизировать документооборот без большой СЭД?

Да. Если главная проблема в одном месте, например в договорах и их сроках, точечное решение запускается быстрее и не требует перестраивать работу всей компании. Проверьте только, что оно обменивается данными с учётной системой.

Сколько времени занимает внедрение?

Зависит от масштаба. Решение под одну задачу запускается быстрее: например, типовой проект Flex Документов занимает около двух недель. СЭД на всю компанию требует больше времени, потому что нужно описать маршруты, сделать интеграции и обучить сотрудников.

Можно ли вести кадровые документы только в электронном виде?

В основном да, кроме трудовых книжек и сведений о трудовой деятельности, акта о несчастном случае на производстве, приказа об увольнении и документов об инструктажах по охране труда (ст. 22.1 ТК РФ). Работающих сотрудников переводят только с их письменного согласия, без него документы для них остаются бумажными. Согласие не нужно от принятых на работу после 31 декабря 2021 года, у кого на эту дату не было трудового стажа (ст. 22.2 ТК РФ). Порядок перехода проверьте с юристом.

Что делать со старым бумажным архивом?

Отсканировать, сначала прогнать небольшую пачку и проверить качество по каждому полю, потом загрузить остальное. Как перенести архив по шагам, рассказано в статье о реестре договоров. Бумажные оригиналы при этом не выбрасывайте: сроки хранения и можно ли обойтись электронной копией, уточните у бухгалтера и юриста.

Что такое автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ

При автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ нейросеть берёт на себя шаги, где сотрудник читает, разбирает и пишет, а остальную работу выполняют обычные программы.

Автоматизация бизнес-процессов и без ИИ переносит повторяющуюся работу с людей на программы. Заявка попадает к исполнителю, документ уходит на согласование, данные переходят из одной системы в другую без ручного копирования.

ИИ добавляет к этому шаги, которые раньше нельзя было описать правилом. Прочитать письмо и понять, о чём оно. Достать реквизиты из скана. Сравнить договор с приложением. Подготовить черновик ответа. Если простыми словами, обычная автоматизация двигает задачу и переносит данные, а нейросеть разбирает текст, который раньше мог прочитать только человек.

Пример. Клиент присылает претензию в свободной форме. ИИ находит в письме номер заказа, товар и суть претензии. Система по правилам ставит задачу ответственному со сроком. ИИ готовит черновик ответа по регламенту, а менеджер решает, что ответить, и отправляет.

Претензия клиента: где работает ИИ

• Претензия приходит письмом в свободной форме
• ИИ находит номер заказа, товар и суть претензии
• Система ставит задачу ответственному со сроком: Маршрут по правилам
• ИИ готовит черновик ответа по регламенту
• Менеджер решает и отправляет

ИИ читает и готовит черновик, маршрут ведут правила, решение принимает человек.

Раньше такие письма приходилось сначала загонять в форму с обязательными полями, иначе программа их не понимала. Теперь первый разбор свободного текста можно поручить нейросети, а проверку оставить сотруднику.

Чем ИИ отличается от обычной автоматизации: BPM, RPA и правила

BPM, RPA и правила работают с данными, формат которых известен заранее. ИИ берёт шаги, где формата нет: письмо, скан, свободную заявку, расшифровку звонка.

Обычно это слои одного процесса. Если нейросеть сама выбирает следующий шаг и действует в системах, это уже ИИ-агент.

Кому отдать каждый шаг

• Провести документ по согласованиям → BPM-система
• Перенести данные из почты в CRM → Интеграция или RPA
• Посчитать сумму и сроки → Правила и код
• Понять письмо или скан → ИИ
• Решить спорный случай → Человек

Какие бизнес-процессы можно автоматизировать с помощью ИИ: примеры по отделам

ИИ подходит процессам, где люди много читают и пишут, а решение принимают быстро. В таблице типовые примеры. Последняя колонка подсказывает, по какой цифре потом понять, был ли толк.

Подробнее о процессах: автоматизация документооборота, ИИ для тендеров, ИИ в продажах, ИИ-ассистент для ответов сотрудникам и видеоаналитика.

Что автоматизировать в первую очередь

Первым автоматизируют процесс, который часто повторяется, держится на чтении текста и даёт легко проверяемый результат. Когда кандидатов несколько, сравните их по шести вопросам и за каждый ответ поставьте от 0 до 2 баллов.

Наверх списка идут процессы с наибольшей суммой. Ноль по цене ошибки или по данным переносит процесс в конец, даже если сумма высокая. Ноль по входу обычно значит, что ИИ не нужен: форму и таблицу надёжнее и дешевле обработать правилами.

Быстрее всего результат обычно видно там, где сотрудник долго ищет и читает, а решение принимает за минуту.

Что взять первым

• Начать с этого: Часто повторяется: На входе письма, сканы, свободный текст: Результат сразу проверяет специалист
• Отложить: Ошибку нельзя исправить: Примеров нет или данные нельзя выгрузить
• Без ИИ: На входе форма или таблица: Хватает обычного правила

Как подготовить бизнес-процесс к автоматизации с ИИ

Подготовить процесс значит описать его так, чтобы человек со стороны понял каждый шаг. На старте хватает таблицы, сложная схема не нужна.

1. Опишите процесс как есть. Откуда приходит задача, что сотрудник смотрит, куда переносит данные, когда идёт к коллеге.
2. Разметьте шаги. Шаги вида «прочитать и понять» отдают ИИ, «перенести и посчитать» правилам и интеграциям, «решить» человеку.
3. Соберите примеры. Несколько десятков настоящих случаев, включая неудобные: плохой скан, письмо без номера заказа, заявку сразу на три товара.
4. Пропишите обратный путь. Что происходит, когда ИИ не уверен или не нашёл данных. Обычно такой случай уходит человеку с пометкой.
5. Уберите лишнее до автоматизации. Иначе ненужное согласование просто начнёт проходить быстрее.
6. Назначьте владельца. Человек со стороны бизнеса решает, как должен работать процесс, и принимает результат.

Как посчитать эффект до разработки

Эффект считают так: разницу во времени на операцию до и после умножают на объём, переводят часы в деньги и вычитают расходы на систему. Чаще всего ошибаются во времени «после».

Сэкономленные часы в месяц = (время на операцию сейчас − время с ИИ) × число операций в месяц

• Время с ИИ включает проверку. Если сотрудник проверяет черновик столько же, сколько раньше делал работу сам, экономии нет.
• Часть операций останется людям. Плохие сканы и нестандартные случаи ИИ передаст человеку. Их долю берут из пилота, а не из презентации.
• Расходы на систему считают помесячно. Это оплата модели, поддержка и донастройка. Внедрение считают отдельно. Статьи расходов разобраны в материале про ИИ-агентов.
• Часы ещё не деньги. Высвобождённое время становится экономией ФОТ, только когда его чем-то заняли. Подробнее в статье как внедрить ИИ в бизнес.

Условный пример, цифры придуманы для иллюстрации. Отдел разбирает 1 000 обращений в месяц, на каждое уходит 6 минут, всего 100 часов. С ИИ на четыре обращения из пяти сотрудник тратит 2 минуты на проверку черновика, а каждое пятое разбирает целиком. Выходит 800 × 2 + 200 × 6 = 2 800 минут, примерно 47 часов. Разница около 53 часов в месяц. Из её стоимости вычитают расходы на работу системы и сравнивают итог со стоимостью внедрения. Ваши настоящие цифры покажет пилот.

Этапы автоматизации бизнес-процессов и пилот

Автоматизация бизнес-процессов предприятия с ИИ обычно идёт по этапам: аудит процессов, выбор первого процесса и расчёт эффекта, пилот на настоящих данных, внедрение и поддержка. Порядок с проверками на каждом шаге описан в статье как внедрить ИИ в бизнес. Здесь о том, что зафиксировать до старта пилота, чтобы он закончился понятным решением.

До старта пилота договоритесь

• Границы: Какие документы и случаи входят
• Контрольные примеры: С заранее известным результатом
• Метрики и пороги: При каких значениях внедряете
• Кто проверяет: Время на проверку в графике
• Дата решения: Когда и кто решает, что дальше

• Границы. Какой процесс, какая команда, какие документы и случаи входят, а какие нет.
• Контрольные примеры. Случаи с заранее известным правильным результатом. На них сравнивают работу ИИ и человека.
• Метрики и пороги. Например, время на операцию и доля результатов, принятых без правок. Заранее решите, при каких значениях внедряете.
• Кто проверяет. У проверяющего должно быть на это время в графике.
• Что делать с ошибкой. Кто её разбирает и как правят настройки.
• Режим работы. На пилоте ИИ готовит результат, а человек подтверждает. Наружу ничего не уходит без проверки.
• Дата решения. Когда и кто решает, что делать дальше.

Начинайте с одного процесса и одной команды. Остальные процессы подключают, когда первый показал результат на цифрах.

Типичные ошибки при автоматизации процессов с ИИ

• ИИ там, где хватит правила. Если данные приходят в форме, условие «если, то» надёжнее и дешевле нейросети.
• Всё сразу. «Автоматизировать отдел продаж» слишком широко. Задачей будет, например, «заявки с почты попадают в CRM заполненными».
• Нет обратного пути. Неясно, кто разбирает то, с чем ИИ не справился, и такие случаи теряются.
• Не посчитали проверку. Время на проверку черновиков не попало в расчёт, и экономия вышла меньше обещанной.
• Ручной перенос результата. ИИ работает в отдельном окне, сотрудник копирует ответ в рабочую систему, и экономия уходит на копирование.
• Никто не смотрит после запуска. Шаблоны документов и регламенты меняются, а качество падает незаметно.

Когда звать подрядчика

Подрядчик пригодится, когда ИИ-шаг надо встроить в рабочие системы, данные нельзя выпускать за контур или процессов сразу несколько. Если заказываете автоматизацию под ключ, ждите от него такого порядка работы:

1. разобрать процессы, данные и ручные операции и выбрать задачи, где ИИ принесёт пользу;
2. показать концепцию: сценарии, интеграции, ограничения и состав первой версии;
3. оценить экономию рабочего времени и ФОТ, стоимость внедрения и эксплуатации, зафиксировать метрики пилота;
4. проверить решение на ваших данных и сравнить результат с исходными показателями;
5. подключить нужные сервисы, настроить доступ, обучить команду и передать документацию;
6. после запуска следить за качеством и развивать систему.

Так устроено наше внедрение ИИ, и начинается оно с бесплатного аудита.

Частые вопросы

Можно ли автоматизировать бизнес-процессы в Битрикс24 или 1С с помощью ИИ?

Обычно да, если у системы есть API или другой способ обмена данными. Маршрут остаётся там, где уже работает. В Битрикс24, например, шаблоны бизнес-процессов создают и редактируют в дизайнере бизнес-процессов. В новом конструкторе бизнес-процессов Битрикс24 постепенно появляются встроенные AI-блоки: проверьте, хватит ли их, прежде чем встраивать отдельный ИИ-шаг. Отдельный шаг читает документ или письмо и возвращает в систему заполненные поля. Насколько это просто в вашем случае, зависит от тарифа, версии и доработок системы.

Какие программы нужны для автоматизации бизнес-процессов?

Обычно три вида: система, где живёт маршрут (BPM, CRM или учётная программа), средства обмена данными между системами и ИИ-сервис или модель на ваших серверах. Новая платформа нужна не всегда. Часто ИИ-шаг встраивают в то, что у компании уже есть.

Нужен ли в штате специалист по автоматизации бизнес-процессов?

Для первого процесса обычно хватает владельца процесса со стороны бизнеса и человека, который следит за качеством результата. Техническую часть может взять ваша ИТ-команда или подрядчик. Когда процессов становится несколько, пригодится аналитик, который описывает процессы и ведёт изменения.

Сколько времени занимает автоматизация одного процесса?

Зависит от данных, числа интеграций и того, где будет работать модель. Срок обычно называют после разбора процесса и данных. Пилот на одном процессе проходит быстрее, чем внедрение сразу на весь отдел.

Сократит ли автоматизация штат?

Сама по себе нет. Она освобождает часы, а что с ними делать, решает руководитель: справиться с ростом объёма без найма, перевести людей на другие задачи или пересмотреть штат. Высвобождённые часы и фактическое сокращение ФОТ считайте раздельно.

Можно ли автоматизировать процессы, если данные нельзя передавать наружу?

Да. Модели и систему можно разместить в инфраструктуре компании. Сначала оценивают оборудование, данные и требования к безопасности, затем подбирают модели. Об ограничениях при работе с личными данными читайте в статье про нейросети и персональные данные.

Список из 2025 года

Что было в списке в марте 2025 года

• Уже уходит в нейросети: Фотомонтаж и ретушь: Визитки, значки, наклейки: Векторизация, апскейл, расширение и удаление на картинке: Иллюстрации для карточек, обложек, баннеров
• Уйдёт в ближайший год: Проектирование интерфейсов под бизнес-задачи: Моушен и фестивальный дизайн
• Останется: Творческое применение этих инструментов: Авторские работы, юмор, настоящие переживания: Вкус у насмотренного дизайнера

Кроме того, поиск идей и разработка главного образа стали намного проще, а дизайнеру больше не нужно уметь самому писать тексты.

Что произошло за полтора года

С первой колонкой спорить почти не приходится, хотя перешло всё не сразу: ещё весной 2026 года мы искали дизайнера на баннеры. Сейчас иллюстрации в этом блоге сделаны нейросетью: стиль выбрал человек, а обложка к новой статье появляется за минуты.

Со второй у нас сбылась часть про интерфейсы: задачи графического и продуктового дизайнера и UX-исследователя теперь закрывает ИИ, и таких людей мы больше не нанимаем. Про моушен и фестивальный дизайн судить не беремся. Подробнее об этом в статье кого мы перестали нанимать.

Но это опыт небольшой команды, которая делает ИИ-продукты. В большом продукте с миллионами пользователей или там, где бренд и есть главный товар, сильный дизайнер нужен по-прежнему.

Заменит ли ИИ графических дизайнеров

Графических дизайнеров ИИ заменяет там, где работа сводится к исполнению по образцу. Там, где нужно придумать систему, учесть ограничения и ответить за результат, человек пока нужен. Давление на профессию видно и по опросам: в отчёте Всемирного экономического форума за 2025 год графические дизайнеры попали в число профессий, которые, по ожиданиям работодателей, сокращаются быстрее всего. Это ожидания работодателей на несколько лет вперёд, реальные цифры могут оказаться другими.

По задачам картина такая.

Закономерность простая: чем больше у задачи внешних ограничений вроде печати, закона или правил бренда, тем больше в ней остаётся работы для человека.

Кого и как это заденет

• Начинающие. Простые заказы, на которых раньше учились, заказчик всё чаще делает сам с нейросетью. Расти придётся на собственных проектах и рядом с опытным дизайнером.
• Дизайнеры среднего уровня. Скорость исполнения перестаёт быть преимуществом, поэтому больше ценится тот, кто сам ведёт задачу от постановки до результата.
• Сильные специалисты и арт-директора. Их заденет меньше: вариантов становится больше, а отбор и ответственность остаются за ними.

Почему вкус остаётся за человеком

Сделать что-то красивое теперь может каждый. Понять, почему это хорошо или плохо, нейросеть, по нашему опыту, не может.

• ИИ не держит целое. Он хорошо делает отдельные детали, но не понимает картину целиком и не умеет в стиль. Это хорошо видно на примере искусства и игр: сделать их с помощью ИИ можно, но таланта, усилий и команды для этого, по нашему опыту, нужно не меньше, чем при обычной разработке.
• Слишком ровно. В работе человека проработка неравномерна: где-то больше, где-то сознательно меньше. Зритель это считывает, даже не замечая. Полностью сгенерированная картинка часто выглядит слишком правильной и однородной.
• Что на входе, то и на выходе. Правило не меняется уже несколько лет: мусор на входе, мусор на выходе. Без ясной задачи получится только больше мусора, причём очень быстро. Об этом статья про ИИ-слоп.

Как отличить хороший дизайн

Самое простое объяснение, которое мы знаем.

Хороший дизайн ничего не рассказывает

• Плохой пытается что-то рассказать: Линолеум с рисунком под паркет: Фальшивый карбон: Игровые узоры на рабочем ноутбуке
• Хороший будто создан самой природой: Гранёный стакан: Швейцарский нож: Хирургический инструмент: Страница поиска с одной строкой ввода

Нейросеть по умолчанию склонна к первому варианту, потому что обучена на всём подряд и добавляет деталей, пока её не остановят. Останавливать приходится человеку. Именно поэтому насмотренность теперь важнее, чем умение работать в конкретной программе.

Нейросети для графического дизайна: что под какую задачу

Нейросеть для графического дизайна выбирают по задаче: создать образ с нуля, поправить готовую картинку и получить чистый вектор помогают разные инструменты. Порядок в таблице не означает места, через полгода список изменится, а часть зарубежных сервисов из России официально недоступна.

Сравнивайте на трёх своих настоящих задачах и считайте время до готового файла: первая красивая картинка ещё ничего не значит. Условия использования сгенерированного в коммерческих целях проверяйте у каждого сервиса отдельно.

Как работать с нейросетью в дизайне

Рабочий порядок обычно такой, и он подходит и дизайнеру, и компании.

От задачи до готового файла

• Сформулировать задачу: Для кого, где будет жить, что должно измениться
• Собрать примеры: Стиль, ограничения, чего делать нельзя
• Получить много вариантов: Чтобы выбирать, а не соглашаться на первый
• Выбрать и доработать: Отбор и ручная доводка в редакторе
• Проверить на месте: Телефон, печать, рядом с другими материалами бренда

Например, баннер акции. В задаче записаны товар, размер, площадка и текст. Нейросеть даёт десяток вариантов фона и образа, человек выбирает один, а текст и логотип ставит в редакторе сам, чтобы буквы не поплыли. Потом смотрит баннер на телефоне и рядом с другими материалами бренда.

Что проверить перед выпуском

Нейросеть ошибается в предсказуемых местах, поэтому чек-лист короткий.

• Текст. Прочитайте по буквам. Надёжнее набрать его в редакторе поверх картинки.
• Мелкие детали. Посмотрите в полном размере: руки, надписи на фоне, чужие логотипы в кадре.
• Формат логотипа. Для вывески и мелкого значка нужен вектор, растровая картинка при увеличении поплывёт.
• Печать. Проверьте разрешение, цветовой профиль и вылеты и сделайте пробный оттиск: на экране и на бумаге цвет выглядит по-разному.
• Сходство с чужим. Прогоните результат через поиск по картинкам. Логотип перед регистрацией покажите специалисту по товарным знакам.
• Материалы заказчика. Неопубликованные макеты и фото не загружайте в публичный сервис без разрешения.

Что это значит для дизайнера

Что дешевеет, а что дорожает

• Нарисовать вариант → Выбрать один и объяснить почему
• Владеть программой → Понимать задачу бизнеса
• Выполнить правку → Решить, что правка вообще не нужна
• Сделать красиво → Сделать так, чтобы работало

Если вы дизайнер, стоит переходить от исполнения к постановке и отбору. Нейросеть стала вашей командой младших сотрудников, и вы отвечаете за то, что они сделали.

На практике это четыре шага:

1. Разделите свои заказы на те, что нейросеть уже закрывает, и те, где нужно думать.
2. Освойте связку генерации и ручной доводки в редакторе на настоящих задачах.
3. Переделайте портфолио. Покажите задачу, отброшенные варианты и объяснение выбора: картинка сама по себе теперь мало что доказывает.
4. Подтяните то, что плохо генерируется: типографику, сетки, подготовку к печати и разговор с заказчиком.

Какие направления в дизайне устойчивее

Устойчивее те, где много ответственности и внешних ограничений: бренд-дизайн и арт-дирекшн, упаковка и дизайн среды, сложные интерфейсы в больших продуктах. Это рассуждение по типу задач, рыночной статистики за ним нет.

Что это значит для компании

• Простая графика больше не должна быть очередью к дизайнеру. Карточки, обложки, баннеры и ретушь можно отдать сотрудникам с нейросетью, если у них есть шаблон и правила.
• Зафиксируйте стиль. Описание стиля, примеры и один ответственный за то, что выходит наружу. Иначе через месяц у вас будет пять разных брендов.
• Проверяйте как настоящую работу. Откройте макет, пройдите сценарий, посмотрите на телефоне. Красивая картинка ещё не значит, что интерфейсом можно пользоваться.
• Помните о правах. Кому принадлежит сгенерированное, зависит от условий сервиса и норм об авторском праве, и однозначного ответа пока нет. Как на это смотрит новый закон, мы разобрали в статье про 243-⁠ФЗ.

Отдельный дизайнер всё равно нужен, если:

• бренд и есть главный товар;
• нужен новый фирменный стиль, упаковка или большой тираж, где ошибка дорого стоит;
• от интерфейса зависят деньги или безопасность людей;
• материалов много, и кто-то должен держать их в одной системе.

Частые вопросы

Заменит ли ИИ дизайнеров полностью?

Исполнительскую часть уже забирает. Ту часть, где нужно решить, что и зачем делать, и взять за это ответственность, пока нет. Поэтому начинающим сейчас труднее, а сильным специалистам легче.

Сможет ли ИИ заменить дизайнеров интерфейсов?

В небольшой команде типовые экраны он уже закрывает. В большом продукте по-прежнему нужны исследования, единая система и человек, который отвечает за сценарий.

Можно ли сделать логотип в нейросети?

Идею и набросок можно. Перед использованием логотип обычно перерисовывают в вектор, проверяют на сходство с чужими знаками и читают условия сервиса: от них и от норм об авторском праве зависит, кому принадлежат права.

Какая нейросеть лучше для дизайна?

Они быстро сменяют друг друга и сильны в разном: одна лучше рисует реалистичное, другая точнее следует наброску. Сравнивайте на своих задачах. Как это делать, написано в статье какую нейросеть выбрать.

Стоит ли сейчас учиться на дизайнера?

Если вам интересно, да, но учиться стоит не кнопкам, а насмотренности, логике интерфейсов и работе с нейросетями. Просто рисовать по заданию становится навыком, который всё труднее продать.

Коротко о законе об ИИ 243-⁠ФЗ

Федеральный закон от 26.07.2026 № 243-⁠ФЗ называется «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». В нём 13 статей, и вот главное.

• Он про большие модели. Закон регулирует «большие фундаментальные модели»: программы от 1 млрд параметров, которые выполняют много разных задач и служат основой для другого программного обеспечения.
• Основная часть действует с 1 сентября 2026 года, а самые практичные нормы вступят в силу с 1 марта 2027 года.
• Правительство определит случаи, где можно применять только суверенные и (или) национальные модели. Это могут почувствовать госзаказчики и их подрядчики, а также владельцы значимых объектов критической инфраструктуры и финансовый рынок.
• Для уже работающих систем есть отсрочка до 1 сентября 2032 года, если данные обрабатываются и хранятся в России.
• Обязательной маркировки всего, что сделано нейросетью, в законе нет. И отдельных штрафов в нём тоже нет.

Это наш разбор как разработчиков, а не юридическое заключение. Для конкретного проекта покажите его юристу.

Когда вступает в силу

Когда что начинает действовать

• 26 июля 2026: Закон подписан и опубликован
• 1 сентября 2026: Вступает в силу основная часть
• 1 марта 2027: Случаи применения моделей, статусы, обязанности разработчиков, маркировка, авторские права
• 1 сентября 2032: Конец отсрочки для систем, созданных или работающих на 1 марта 2027, если данные в России. Так мы читаем норму

Федеральный закон № 243-⁠ФЗ: что в какой статье

«Федеральным законом об искусственном интеллекте» для краткости называют именно 243-⁠ФЗ, хотя в названии закона речь о поддержке развития технологий ИИ. Госдума приняла его 8 июля 2026 года, Совет Федерации одобрил 17 июля. Есть текст с отметками, что с какой даты действует.

Что закон называет искусственным интеллектом и большой моделью

Искусственный интеллект по статье 3 — это комплекс технологических решений, который имитирует когнитивные функции человека и даёт при выполнении конкретных задач результат на уровне человека или лучше. Но обязанности и статусы закон связывает только с большими фундаментальными моделями. Главные признаки такой модели перечислены в начале этого разбора, полное определение в пункте 2 статьи 3, и совпасть должны все сразу.

Вот как это выглядит на примерах. Так мы читаем определение, конкретный случай покажите юристу.

Разработчиком закон считает ИП или юрлицо, которое разрабатывает модель, в том числе проектирует и обучает, или модифицирует её. Поэтому, если вы дообучаете открытую модель, спросите юриста, не становитесь ли вы разработчиком в смысле закона. Обязанности статьи 8 адресованы только разработчикам суверенных и национальных моделей.

Кого касается 243-⁠ФЗ

Если вы встраиваете модель в продукт для своих клиентов, вы, вероятно, попадаете в строку «даёт доступ». Это стоит проверить с юристом уже сейчас.

Пороги из закона

• 1 млрд: параметров и много разных задач: так закон определяет большую модель
• 500 тысяч: пользователей в сутки из России: порог для площадок
• 50 %+: голосов: порог контроля для российского юрлица

Суверенная и национальная модель: в чём разница

Два статуса российских моделей

• Суверенная: Разработчик — российское юрлицо: Разработку и изменение характеристик на всех стадиях жизненного цикла ведёт он сам: Полная воспроизводимость цикла, включая обучение: Ответы и данные в российских ЦОД российских компаний: Подтверждение соответствия законодательству и традиционным ценностям
• Национальная: Разработчик — российское юрлицо: Существенные характеристики определяет и меняет он: Можно брать компоненты, в том числе чужие большие модели, на условиях открытой лицензии: Ответы и данные в российских ЦОД российских компаний: То же подтверждение соответствия

Различие важное. По тексту закона национальную модель можно собрать на основе открытой, в том числе зарубежной. Но по сообщениям Коммерсанта о проекте постановления разработчику придётся владеть исключительными правами на обучаемые параметры, архитектуру и код, так что просто дообучить чужую модель может оказаться недостаточно. Российским юрлицом закон считает компанию, больше 50 % голосов в которой прямо или косвенно контролируют Россия, её регион, муниципалитет или граждане России без другого гражданства. Порядок учёта и присвоения статуса установит Правительство.

Зарубежные модели закон прямо не запрещает. Он поручает Правительству определить случаи, где допустимы только эти два статуса, и список исключений. Принятых постановлений мы к ноябрю 2026 года не нашли: в октябре Минцифры анонсировало шесть актов, в том числе перечень таких сфер. Проверяйте текущий статус. Кроме того, федеральные законы и акты Президента могут установить особенности для обороны, безопасности и государственного управления (часть 3 статьи 1).

Почему важна дата 1 марта 2027

В статье 13 есть норма, которую легко пропустить. Случаи, в которых можно применять только суверенные и национальные модели, до 1 сентября 2032 года не распространяются на информационные системы, в которых применяются большие модели, созданные и (или) эксплуатируемые на день вступления этой нормы в силу, при условии обработки и хранения данных в России.

Что будет с вашей системой

• Система и дата 1 марта 2027 года: Если её задачу включат в перечень Правительства
• Уже создана или работает, данные в России: Отсрочка до 1 сентября 2032 года
• Уже создана или работает, данные за рубежом: Условие отсрочки, скорее всего, не выполнено
• Запущена позже: Может сразу попасть под ограничения

Так мы читаем часть 3 статьи 13. Конкретный случай покажите юристу.

Мы читаем это так. Система, которая к 1 марта 2027 года уже создана или работает, а данные обрабатывает в России, получает запас больше пяти лет. Новая система, запущенная позже, может сразу попасть под ограничения, если её задачу включат в перечень. Поэтому госзаказчику и его подрядчику стоит заранее сверить сроки проекта с этой датой. Формулировку можно понять и иначе: отнести слова «созданные и эксплуатируемые» не к системе, а к самой модели. Пока нет разъяснений, такой вопрос стоит заранее показать юристу.

Условие про данные тоже существенно. Система, которая отправляет запросы в зарубежный сервис, скорее всего, этому условию не отвечает.

Маркировка ИИ-контента: что с ней

Статью 9 часто пересказывают как обязанность помечать всё, что сделал ИИ. В тексте другое.

• Тому, кто создаёт с помощью большой модели аудио или визуальные материалы, обеспечивается возможность разместить предупреждение. Формат определяется соглашением с тем, кто предоставил доступ к модели.
• Крупная площадка, больше 500 тысяч пользователей в сутки из России, обязана дать пользователям такую возможность на их страницах.

Обязанность выглядит как обязанность предоставить инструмент, а не как обязанность каждого автора поставить пометку. Но рекламу, договоры и отраслевые правила этот закон не отменяет. Мы сами советуем не врать на прямой вопрос, бот ли это. Подробно в статье про ИИ в продажах.

Что с авторскими правами

Статья 10 говорит, что не нарушает авторские права анализ произведений и их краткосрочная запись в память компьютера исключительно для обучения суверенной или национальной модели. Условие: экземпляр получен правомерно либо произведение доведено до всеобщего сведения и доступно для анализа без ограничения техническими средствами.

Кому принадлежит то, что сгенерировала нейросеть, закон не решает. Он лишь обязывает сообщать пользователю об этом. Поэтому прочитайте условия своего сервиса и пропишите права в договоре с подрядчиком.

Чего в законе нет

• Отдельных штрафов. Статья 11 отсылает к действующему законодательству.
• Классов риска. Риск-ориентированный подход назван только как принцип, а отраслевые требования Правительство вправе установить позже.
• Ответа, кто отвечает за ошибку ИИ: разработчик, интегратор или сотрудник. Это по-прежнему вопрос договора и общих норм.
• Правил о персональных данных. Они остаются в 152-⁠ФЗ. Подробно в статье про нейросети и персональные данные.
• Отдельного надзорного органа. Статья 5 распределяет полномочия, но контролёра за применением моделей не называет.

Какие акты ещё должны выйти

От актов Правительства зависят ограничения и статусы: перечень случаев и присвоение статуса заработают только с ними. Статьи 9 и 10 таких актов не требуют и вступают в силу 1 марта 2027 года. Вот что текст закона оставляет Правительству:

• случаи, где можно применять только суверенные и национальные модели, и исключения из них (пункт 3 части 2 статьи 5);
• требования по предотвращению рисков в отраслях: Правительство вправе их установить (пункт 4 части 2 статьи 5);
• порядок доступа к данным федеральных систем для обучения таких моделей (пункт 5 части 2 статьи 5);
• существенные характеристики национальной модели (часть 3 статьи 6);
• порядок подтверждения соответствия законодательству и традиционным ценностям (части 2 и 3 статьи 6);
• порядок учёта и присвоения статуса (часть 5 статьи 6);
• меры господдержки (пункт 2 части 2 статьи 5).

Проекты ищите на федеральном портале проектов нормативных актов regulation.gov.ru, принятые акты на портале правовой информации. На ноябрь 2026 года принятого порядка присвоения статуса мы не нашли, поэтому обещать его в договоре рано.

Регулирование ИИ в России: что действует кроме 243-⁠ФЗ

243-⁠ФЗ задаёт рамку для больших моделей, остальное решают другие нормы. Проект стоит проверять по всем сразу.

Что 243-⁠ФЗ значит на примерах

Примерьте закон на свою ситуацию. Это наше чтение текста, а не заключение.

Что спросить у поставщика модели

Вопросы можно задать уже сейчас, по тем условиям, которые закон назвал.

1. Кто разработчик модели и кто его контролирует?
2. В каких ЦОД готовятся ответы и хранятся данные и кому эти ЦОД принадлежат?
3. Есть ли планы получить статус суверенной или национальной модели?
4. Кому принадлежат права на результат и где это написано?
5. Есть ли возможность поставить пометку на аудио и визуальные материалы?
6. Как перейти на другую модель, если условия изменятся?

Ответы закрепите в договоре. Подрядчик пусть письменно укажет, какие модели и где работают в вашей системе.

Что делать уже сейчас

Четыре шага до марта 2027

• Составить список: Какие модели где работают и где обрабатываются данные
• Проверить данные: Что обрабатывается и хранится в России, а что нет
• Подготовить замену: Модель должна меняться без переделки системы
• Следить за актами: Критерии, статусы, перечень случаев

Возможность заменить модель мы считаем главным техническим решением. Мы это проверили на себе: когда в 2025 году зарубежный поставщик заблокировал наши аккаунты, вычисления пришлось срочно переносить, и теперь запросы у нас можно переключать между поставщиками и моделями.

И ещё один честный вопрос: вычислительные мощности. Оборудования для обучения и работы больших моделей в мире мало, оно дорогое, а ввозить его трудно. Поэтому экономику проекта на отечественной модели в своём контуре стоит считать заранее, а не после подписания контракта.

Что почитать дальше: нейросети и персональные данные, какую нейросеть выбрать и ИИ в государственном управлении.

Частые вопросы

Нужно ли теперь маркировать всё, что сделано нейросетью?

По тексту 243-⁠ФЗ обязанности поставить пометку на каждый материал нет. Есть право на такую возможность и обязанность крупных площадок её дать, с 1 марта 2027 года. Отраслевые правила и требования к рекламе действуют отдельно.

Можно ли компании пользоваться зарубежными нейросетями?

Этот закон их прямо не запрещает. Ограничения появятся в случаях, которые определит Правительство. Но если в запрос попадают персональные данные, действует 152-⁠ФЗ, а он намного строже.

Какие штрафы предусмотрены?

В самом законе собственных штрафов нет. Статья 11 говорит об ответственности в соответствии с законодательством.

Подходит ли закон для небольших моделей?

Он регулирует большие модели от 1 млрд параметров, применяемые для многих разных задач. Если ваша система использует такую модель через сервис, закон всё равно может коснуться поставщика, а через него и вас.

Нужно ли регистрировать свою нейросеть или чат-бота?

Такой обязанности для обычных систем мы в тексте закона не видим. Правительство установит порядок учёта и присвоения статуса для суверенных и национальных моделей.

Как появился бот для ИИ-оценки внешности

Идея была простой: один шаг и один результат. Отправил фото, получил подробный разбор от нейросети. Никаких форм и регистрации, всё прямо в Telegram.

Реклама на старте почти не понадобилась. Весной 2024 года работал вирусный эффект, и бот едва справлялся с органическим трафиком. Рекламодатели приходили, когда у канала создателя было всего несколько сотен подписчиков. В ноябре 2025 года пользователей было около 41 тысячи, в ноябре 2026-го уже больше 72 тысяч.

Пользователи бота

• 41466: Ноябрь 2025
• 72040: Ноябрь 2026

Это был один из первых наших ботов и первый собственный продукт, который стал приносить пассивный доход. Этот опыт в итоге и привёл к созданию Designflex.

Почему люди этим делятся

Мы видим три двигателя. Самые вирусные ИИ-продукты обычно используют их все.

Три двигателя вирусности

• Оценка себя: Людям интересно узнать о себе что-то новое, даже если это неприятно
• Сравнение: Сразу хочется узнать, а что получится у друга
• Спор: С результатом можно не согласиться и показать другим

Генеративный ИИ сделал дешёвым то, что раньше было невозможным: личный разбор для каждого.

Нейтральный ответ редко пересылают.

Поэтому вирусные продукты часто бывают дерзкими. Но на дерзости держится только первый интерес, а дальше нужна польза. Другой наш бот анализировал Telegram-каналы, и его аудитория удвоилась за 12 часов, а работа нейросети обходилась в несколько долларов в сутки. Такие всплески случаются, но они не заменяют продукта.

Что мы меняли и почему

Интереснее всего смотреть не на старт, а на то, что происходило потом.

Как менялся бот

• 2024: Несколько бесплатных запросов, дальше платные пакеты: Бесплатные запросы приводят новых людей, но их приходится считать
• Июль 2025: Режимы «лесть» и «прожарка»: Пользователи постоянно спрашивали, почему нейросеть недостаточно хвалит или критикует
• Август 2025: Режим «Что за эстетика?»: фильмы, музыка и игры по фото: Новый повод вернуться и новый результат, которым можно поделиться
• Ноябрь 2025: Инфографика о своём лице, первая бесплатно: Вышла новая модель для картинок
• Январь 2026: Режим «Кто мне подходит?»: Ещё один результат, который хочется показать
• Август 2026: Расчёт по геометрии лица и режим «Мой потенциал»: Ответы вроде «ну такое, 6 из 10» перестали устраивать. Теперь то же фото завтра даёт те же цифры

Из этого мы вынесли три вещи.

• Слушайте, что просят. Режимы лести и прожарки придумали не мы, а пользователи своими вопросами.
• Давайте повод вернуться. Каждый новый режим возвращает тех, кто уже всё попробовал, и даёт новый результат, которым можно поделиться.
• Со временем нужна конкретика. Вода работает, пока продукт в новинку. Потом людям нужны точность и воспроизводимость.

Как это окупается

Схема простая: несколько бесплатных запросов, чтобы попробовать без риска, а дальше платные пакеты. Расходы приходилось держать в руках: в начале июня 2024 года лимит пробили в четыре раза, и бесплатные запросы пришлось убрать. Через несколько дней они вернулись в отдельном, менее точном режиме.

Но заработок на таких продуктах часто переоценивают. Поначалу казалось, что боты станут настолько популярными, что можно будет вообще не работать. На деле их делали один за другим, а рост был достаточно медленным. Настоящей отдачей стали опыт и аудитория канала, а с января 2025 года и работа на заказ: ИИ-интеграции и боты для клиентов.

Как вирусный продукт становится делом

• Бот приводит людей: Вирусный результат
• Контент их удерживает: Канал и новые продукты
• Опыт копится: Нагрузка, оплаты, блокировки
• Работа на заказ: ИИ-интеграции и боты для клиентов

Что переносить в обычный бизнес

Оценка внешности — тема на грани, и в корпоративный продукт такую дерзость мы бы переносить не стали. А вот механика переносится.

• Результат про самого человека. Личный разбор рекламы, сайта, продаж или привычек работает лучше, чем общий совет.
• Один шаг до результата. Если человеку нужно заполнить анкету на десять полей, он до результата не дойдёт.
• Бесплатная первая проба. Человек должен увидеть результат раньше, чем его попросят заплатить.
• Результатом удобно поделиться. Картинка, балл, сравнение. То, что не стыдно переслать.
• Сравнение с другими. Например, с командой или с отраслью, но только там, где это уместно.

Если продукт работает с фотографиями или другими личными данными, заранее решите, что вы храните и как об этом сказать пользователю.

Что считать с первого дня

• Стоимость одного ответа. На вирусной волне счёт за нейросеть может расти быстрее выручки.
• Сколько людей приходит сами, по ссылке от друга.
• Сколько возвращается после первого результата.
• Сколько платит и что именно покупает.

Ещё один совет из собственного опыта: не держите всё на одном поставщике моделей.

Что почитать дальше: как запустить ИИ-продукт и чат-боты для бизнеса.

Частые вопросы

Можно ли заработать на телеграм-боте?

Можно, но это редко быстрые деньги. Пассивный доход Нейроэстетика принесла, но общий рост был медленным, а главной ценностью стал опыт. Считайте стоимость ответа модели и не закладывайте в план вирусный всплеск.

Как сделать бота вирусным?

Гарантированного способа нет. Лучше всего работают результат о самом человеке за один шаг, бесплатная первая проба и то, чем хочется поделиться.

Подойдёт ли это обычному бизнесу?

Механика подойдёт, если есть что персонально разобрать. А обычные задачи вроде ответов клиентам, заявок и оплат бот закрывает и без вирусности. О них статья про чат-ботов для бизнеса и страница разработки ботов.

Как нейросеть оценивает внешность по фото?

Модель разбирает снимок и выдаёт оценку с пояснением. В Нейроэстетике с августа 2026 года оценка считается по геометрии лица, поэтому то же фото завтра даёт те же цифры. Объективной мерой красоты это всё равно не становится.

Как монетизировать телеграм-бота?

Обычно продают пакеты запросов или подписку либо размещают рекламу. В Нейроэстетике это несколько бесплатных запросов и платные пакеты. Доход с платящих должен перекрывать и ответы тем, кто не платит.

Что такое вайбкодинг (вайб-кодинг, vibe coding)

Слово придумал исследователь ИИ Андрей Карпатый в начале 2025 года. Смысл такой: вы говорите нейросети, что хотите получить, смотрите на результат и просите поправить. В сам код почти не заглядываете. По-русски пишут и «вайбкодинг», и «вайб-кодинг», по-английски vibe coding.

Было бы неверно считать, что это игрушка. Но и «программисты больше не нужны» тоже неверно. У вайбкодинга есть два состояния, и все, кто им занимается, знают оба. Когда всё получается, ты гений. Когда надо чинить ошибки и включать голову, виновата тупая нейросеть.

Как работает вайбкодинг, по шагам

От идеи до рабочей версии

• Описываете задачу: Обычными словами: кто пользуется и что должно получиться
• Нейросеть пишет код: И запускает первую версию
• Вы пробуете: Нажимаете кнопки сами, а не читаете код
• Просите поправить: Присылаете описание, скриншот или текст ошибки
• Выкладываете: Для себя этого хватит. Если придут другие люди, нужна проверка

Чем это отличается от обычного программирования? Программист читает и понимает код, который попадает в работу, а вайбкодер судит по результату. Граница размыта: опытные разработчики тоже всё чаще поручают код нейросети, но просматривают его и отвечают за него.

Вайбкодинг в программировании: чем он отличается от разработки с ИИ

Если коротко, вайбкодинг в программировании — это код от нейросети, который перед запуском почти никто не читает.

Что мы видим в работе

В смежных командах некоторые разработчики классической школы делают всё вручную и тратят на некоторые простые задачи по две-три недели. У нас такие вещи делаются за вечер, в том числе людьми, которые только пришли в команду. По нашей оценке, в среднем мы работаем в 3⁠–⁠4 раза быстрее традиционной студии, а иногда в 10 раз. За результат при этом у нас отвечают мидлы и сеньоры, которые умеют работать с ИИ.

При этом исследования показывают более сложную картину. В эксперименте METR в начале 2025 года опытные разработчики в своих проектах работали с ИИ на 19 % медленнее, хотя считали, что ускорились. В новых данных 2026 года оценки сместились к ускорению, но оно не доказано, и сама METR называет эти данные ненадёжными. Вывод осторожный: скорость зависит от задачи и от того, кто её ведёт.

Что уже можно делать таким способом

Где вайбкодинг подходит, а где нет

• Подходит: Прототип, чтобы проверить идею: Внутренний инструмент для отдела: Дашборд по любой теме: Посадочная страница: Скрипт или парсер для разовой задачи
• Нужен опытный человек: Оплаты и деньги клиентов: Персональные данные: Система с настоящей нагрузкой: Подключение к 1С и CRM: Всё, что будут поддерживать годами

Какие нейросети и инструменты нужны для вайбкодинга

Инструменты меняются каждые несколько месяцев. Это ориентир, а не рейтинг: порядок не означает места, а часть зарубежных сервисов из России официально недоступна.

Одной лучшей нейросети для вайбкодинга нет. Дайте двум-трём нейросетям одну небольшую задачу и сравните, запустилось ли с первого раза и сколько правок понадобилось.

Как сделать сайт или приложение вайбкодингом

Начинать проще с сайта: его не нужно публиковать в магазинах приложений, а результат сразу видно в браузере.

1. Соберите материал. Настоящие тексты, фото и список страниц. Без них нейросеть подставит общие слова.
2. Опишите задачу одним абзацем. Например: «Сделай сайт студии йоги: главная, расписание, форма записи. Заявки приходят на почту. Удобно на телефоне».
3. Пройдите путь посетителя на телефоне. Отправьте заявку и убедитесь, что она пришла.
4. Проверьте, что собирает форма. Имя и телефон уже персональные данные, а в схеме выше это случай для опытного человека. Покажите ему форму до запуска или оставьте на сайте только телефон компании.

С приложением порядок тот же, но первую версию лучше сделать веб-приложением, которое открывается в браузере телефона. Для магазинов приложений нужны аккаунт разработчика и прохождение проверки.

Частые ошибки новичков в вайбкодинге

• Просить всё сразу. Большой запрос даёт большой клубок ошибок. Собирайте по одной функции.
• Не сохранять рабочие версии. Правка может сломать то, что работало, поэтому держите точку, к которой можно вернуться.
• Продолжать запутавшийся разговор. Если нейросеть ходит по кругу, начните новый чат с коротким описанием проекта.

Где вайбкодинг ломается

• Безопасность. Ключи случайно попадают в открытый код: есть целые программы, которые ищут такие ключи на GitHub. Нейросеть может написать рабочий, но открытый для всех сервис и не предупредить об этом.
• Нагрузка. Пока пользователей десять, всё работает. Когда на нашего первого вирусного бота пришло много людей, он начал зависать, и архитектуру пришлось переделывать на ходу.
• Поддержка. Через полгода кто-то должен разобраться, как это устроено. Если код никто не понимал и при создании, каждая правка будет ломать что-то другое.
• Приёмка. Сервис выглядит готовым, а половина кнопок ничего не делает. Как это проверять, написано в статье про ИИ-слоп.

Что становится ценным, когда код стал дешёвым

В конце 2025 года основатель Designflex записал прогноз. Вот его суть. Если ИИ сможет собирать полноценные продукты под ключ, с оплатой, безопасностью и тестами, экономика разработки изменится.

Если каждый может создать клон сервиса такси за три дня, победит не тот, у кого лучше приложение, а тот, у кого уже подписаны договоры с водителями.
Прогноз основателя Designflex, декабрь 2025 года

• Ценность смещается от приложения к тому, что вокруг него. Дистрибуция, бренд, данные и физический мир копируются намного труднее кода.
• Появится одноразовое ПО. Программа, которая нужна на месяц, а потом выбрасывается или переписывается за ночь.
• Спрос сместится от рук к головам. Спрос на разработчиков начального и среднего уровня и на дизайнеров упадёт, а на тех, кто умеет правильно поставить задачу и принять результат, вырастет. Это можно назвать режиссурой ПО.

Что дешевеет, а что дорожает

• Написать простой код → Понять, что именно нужно написать
• Сделать прототип → Получить клиентов и данные
• Собрать интерфейс → Вкус и понимание продукта
• Быстро выпустить → Отвечать за то, что выпущено

В части джунов и дизайнеров прогноз у нас уже сбылся: мы перестали их нанимать. А вот мидлов, вопреки прогнозу, мы как раз берём, если они уже работают с ИИ. Остальное время покажет.

Как начать в компании и ничего не сломать

1. Разрешите, но ограничьте. Прототипы и внутренние инструменты можно, настоящие данные и доступы нельзя.
2. Без настоящих данных клиентов. На этапе проб достаточно обезличенных примеров. Почему это важно, написано в статье про нейросети и персональные данные.
3. Проверяйте сами. Откройте результат и пройдите сценарий, а не слушайте описание.
4. Заранее решите, что делать с удачным прототипом. Если инструментом начали пользоваться каждый день, его должен посмотреть опытный разработчик, прежде чем на нём будет держаться работа.

Отбор кандидатов у нас устроен похоже: мы просим собрать с помощью ИИ небольшой проект, а разработчика ещё и выложить его на домен.

Частые вопросы

Нужно ли уметь программировать, чтобы заниматься вайбкодингом?

Для простых вещей нет. Но чем серьёзнее задача, тем нужнее понимание, как устроены программы: иначе вы не заметите ошибку и не сможете объяснить нейросети, что не так.

Можно ли так сделать продукт для клиентов?

Первую версию для проверки идеи можно. Перед тем как принимать оплату и хранить данные клиентов, систему должен проверить опытный человек.

Какие нейросети подходят для вайбкодинга?

Те, что перечислены выше, и новые: список меняется каждые несколько месяцев, поэтому не привязывайтесь к одному инструменту. Сравнивайте на своей задаче. Общий подход описан в статье какую нейросеть выбрать.

Кто такой вайбкодер?

Человек, который делает программы через диалог с нейросетью и почти не читает код. Им может быть и программист, и человек без технического образования.

Можно ли заниматься вайбкодингом бесплатно?

Для пробы да: у многих сервисов есть бесплатные тарифы с ограничениями. Для регулярной работы лимитов обычно не хватает.

С чего начать вайбкодинг новичку?

С маленького инструмента для себя: таблицы, калькулятора, простого сайта. Опишите задачу обычными словами, попробуйте результат и попросите поправить то, что не работает. Настоящих данных и паролей на этом этапе не используйте.

Как это было

Летом 2024 года появилась простая цель: запустить 36 и более продуктов, не важно каких. Через год проектов оказалось больше, чем задумано, как для бизнеса, так и своих. При этом всё свернуло в другую сторону: просто ботов делать стало скучно, а самыми важными стали большие истории вроде Нейроментора и самого Designflex.

Выстрелили не те проекты, от которых этого ждали, и это первый вывод. Заранее угадать почти невозможно, поэтому нужно много быстрых попыток. Остальное ниже.

Коротко о том опыте

• 36+: ботов, приложений и сервисов за год
• ×4: во столько раз вирусный бот за день пробил лимит расходов
• 0: привлечённых инвестиций: развиваемся на собственные средства

Урок 1. У производства есть предел

В стратегических играх нельзя бесконечно строить новые заводы, пока инфраструктура их не тянет. С продуктами то же самое. Когда продуктов много, а занимается ими один человек, не хватает внимания, и что-то иногда падает. Каждый запуск — это ещё и обязательство его поддерживать.

Урок 2. Монетизируйте как можно раньше

Раньше мы думали, что ранняя монетизация — это жадность. На деле даже при минимальных расходах наступает момент, когда продукт не на что поддерживать, и он умирает. В июне 2024 года, ещё до создания компании, наш первый вирусный бот за день превысил лимит расходов в четыре раза, и бесплатные запросы пришлось на несколько дней убрать. Подробнее эта история в статье про вирусного бота.

Урок 3. Без рекламного бюджета не ходите в популярную нишу

Делать то же, что у всех, почти гарантированно значит не отбиться. Нужна хотя бы одна новая деталь, которой до этого ни у кого не было. Придумать её сразу проще, чем потом потерять деньги на продвижении и забросить продукт.

Урок 4. Что не растёт само, не надо продвигать за деньги

Если уже на первой версии видно, что продукт никому не нужен, лучше сразу его оставить, даже если идея казалась гениальной. Это самый трудный урок, потому что к своим идеям привязываешься.

Что делать с первой версией

• Первая версия вышла: Смотрим на настоящих людей
• Люди приходят сами и возвращаются: Вкладывать время и деньги
• Людям нравится, но что-то мешает: Изменить одну вещь и проверить снова
• Никому не нужно: Закрыть и идти дальше

Урок 5. Лить деньги в проверку нормально, лить в пустоту нет

На первых этапах нормально потратиться, чтобы проверить гипотезы. Ненормально продолжать тратить туда, где деньги уже сгорают. Разница в том, что проверка заранее заканчивается решением, а пустота не заканчивается никогда. Поэтому сумму и срок лучше определить до начала. Тот же принцип мы применяем в проектах для заказчиков: пилот с заранее зафиксированными метриками. Подробно в статье как внедрить ИИ в бизнес.

Урок 6. Самое трудное лучше делать первым

То, что далось тяжело сейчас, в следующий раз будет в несколько раз проще. Поэтому стоит браться за самые трудные задачи: это настоящая прокачка. Когда первый бот начал виснуть от наплыва людей, архитектуру пришлось переделывать прямо на ходу. Этот опыт потом пригодился в более сложных проектах.

Урок 7. Эстетика и отношения с пользователями важнее быстрых денег

Можно заработать быстрее, если заполнить продукт рекламой и всем подряд. Но общая эстетика продукта и контакт с пользователями в сто раз важнее сиюминутной выгоды. На своём канале основатель принципиально отказывался от сомнительной рекламы, хотя предложения приходили, ещё когда в нём было лишь несколько сотен подписчиков.

Урок 8. Деньги — это рычаг

Деньги открывают новые возможности. Кто-то делает из них рычаг с длинным плечом и переворачивает мир, а кто-то жжёт в костре. Мы развиваемся на собственные средства и инвестиций не привлекали.

Что из этого применимо в компании

Даже если вы не запускаете ботов, те же правила работают для внутренних ИИ-проектов.

Уроки для внутреннего проекта

• Предел производства → Не запускайте пять пилотов сразу
• Ранняя монетизация → Сразу считайте, какую пользу приносит проект
• Новая деталь → Не повторяйте то, что уже есть в готовых сервисах
• Что не растёт само → Если сотрудники не пользуются, не заставляйте, а разберитесь почему
• Проверка заканчивается решением → Срок, метрика и решение определены заранее

Как проверить идею ИИ-продукта до разработки

Большую часть проверки можно сделать почти без кода.

1. Назовите человека и задачу. Кто именно пользуется продуктом и какой результат получает. «Всем, кому нужен ИИ» не считается.
2. Сделайте результат вручную. Прогоните задачу через обычный чат с нейросетью и отдайте результат нескольким настоящим людям. Если он не нужен в таком виде, код его не спасёт.
3. Посчитайте один ответ. Сколько он стоит, сколько ответов нужно одному пользователю и что будет, если людей резко станет больше.
4. Попросите заплатить. Предзаказ или платный пакет говорят больше, чем слова «классная идея».
5. Заранее решите, что считать успехом. Срок, сумма и показатель, после которых вы продолжаете или закрываете проект.

Чем ИИ-продукт отличается от обычного

У нейросети другая экономика и другие ошибки, поэтому запускать такой продукт как обычное приложение рискованно.

Поэтому уже в первой версии держите лимит расходов, сравнивайте ответы на одних и тех же примерах и предусмотрите замену модели. Почему модели ошибаются уверенно, разобрано в статье про галлюцинации нейросетей.

Что делает менеджер ИИ-продуктов

Менеджер ИИ-продуктов отвечает за то же, что и обычный продуктовый менеджер: пользу для людей и деньги. К этому добавляются три вещи.

• Качество ответов. Собирает проверочные примеры и решает, когда версию можно выпускать.
• Экономика. Следит за стоимостью ответа, лимитами и размером бесплатной части.
• Границы. Определяет, чего модель делать не должна и когда разговор переходит к человеку.

Разрабатывать модели ему не нужно, но привычка регулярно самому читать ответы обязательна. На старте эту роль обычно берёт основатель. Отдельный человек нужен, когда одному за продуктом уже не уследить.

ИИ-стартап в России: что учесть заранее

Кроме общих правил, в России есть четыре вопроса, которые лучше решить до разработки.

• Модели. Часть зарубежных сервисов из России официально недоступна. Заранее решите, на чём будет работать продукт и чем заменить модель, если доступ пропадёт.
• Персональные данные. Если продукт получает имена, фотографии или переписку, сразу определите, где они хранятся и куда уходят. Подробнее в статье про нейросети и персональные данные.
• Закон об ИИ. Если модель встроена в ваш продукт для клиентов, по 243-⁠ФЗ к 1 марта 2027 года, вероятно, понадобится уведомление о правах на результат и условиях доступа. Если целитесь в госзаказчиков, следите за перечнем Правительства: он определит, где можно применять только суверенные и национальные модели. Это наше чтение закона, а не юридическое заключение.
• Канал и оплата. Проверьте, доступен ли Telegram вашей аудитории и нужен ли MAX. Способ оплаты тоже зависит от канала: в Telegram цифровые товары внутри бота оплачивают в Stars, в MAX встроенной оплаты у ботов сейчас нет, и оплату ведут по ссылке. Подробнее в статье про чат-ботов.

Частые вопросы

Сколько продуктов нужно запустить, чтобы какой-то выстрелил?

Точного числа нет. У нас выстрелили не те, от которых этого ждали, поэтому важнее скорость и дешевизна каждой попытки, а не их количество само по себе.

Когда пора закрывать проект?

Когда люди не приходят сами и не возвращаются, а вы уже проверили очевидные причины. Договоритесь о сроке заранее, иначе закрыть проект будет эмоционально очень трудно.

Стоит ли начинать с бота или сразу делать приложение?

Для проверки идеи бот обычно быстрее и дешевле: не нужны магазины приложений, а люди уже находятся в мессенджере. Что можно сделать в боте, написано в статье про чат-ботов для бизнеса.

Можно ли запустить ИИ-стартап без инвестиций?

Можно, если каждая попытка стоит недорого. Но вирусный всплеск съедает деньги быстро, поэтому лимит расходов и ранняя монетизация здесь особенно нужны.

Зачем нужен тренажёр продаж

У обычного обучения продажам есть четыре дыры.

• Новички учатся на настоящих клиентах. Пока менеджер набивает руку, компания теряет сделки.
• Тренинг забывается. Тренер уехал, и замерить, кто что усвоил, уже нельзя.
• Ролевые игры неудобны. Продавать коллеге неловко, и на сотни человек это не масштабируется.
• Скрипты лежат без дела. Отрабатывать их негде, поэтому в настоящем разговоре ими не пользуются.

Это та работа, с которой ИИ справляется особенно хорошо. Ему не надоедает, он доступен в любое время и может быть каким угодно покупателем.

Как работает ИИ-тренажёр

Одна тренировка

• Выбрать сценарий: Клиент, ситуация, сложность
• Поговорить голосом: Виртуальный покупатель возражает
• Получить оценку: По этапам продажи и вашим критериям
• Повторить: Сколько нужно, без риска для выручки

Менеджер заходит по ссылке, выбирает сценарий и ведёт живой голосовой диалог. Модель играет покупателя со своим характером и возражениями. После разговора другая часть системы разбирает диалог по этапам продажи: что получилось, что пропущено и что сказать иначе.

Руководитель видит общую картину: кто тренируется, какие этапы проседают у всей команды и кто давно не занимался. Это меняет разговор о навыках: вместо ощущений появляются данные.

Какие сценарии тренировать первыми

Начинайте с разговоров, которые случаются часто и на которых чаще теряют клиента. Обычно это:

• Возражение о цене: «дорого», «у других дешевле».
• Первый контакт: холодный звонок или ответ на входящую заявку.
• Выяснение задачи: менеджер задаёт вопросы и не торопится с презентацией.
• Допродажа: дополнение к покупке там, где оно уместно.
• Недовольный клиент: жалоба или возврат.

Сценарий стоит описывать конкретно. Например, клиент владеет небольшим магазином, спешит и сравнивает вас с конкурентом. Менеджеру нужно договориться о встрече. Критерии оценки: выяснил задачу, не снизил цену сразу, предложил следующий шаг. Чем точнее описание, тем больше разговор похож на настоящий и тем понятнее оценка.

Как мы это делали

Тренажёр продаж мы делали для Лемана ПРО. Продавец голосом разговаривает с ИИ-покупателем и получает оценку по этапам продажи. Внутри 32 сценария по реальным скриптам продавцов. Такой тренажёр помогает обучать сотрудников, адаптировать новичков и оценивать работу.

Из наших проектов

• 32: сценария по реальным скриптам продавцов
• 42: показателя в отчёте ИИ-коуча по переговорам
• 2⁠–⁠4 недели: занимает пилот на одном отделе в HiPo

Отдельно вместе с партнёрами мы развиваем HiPo — голосовой тренажёр для менеджеров с практикой переговоров и разбором каждого диалога. Механика та же: голос, виртуальный собеседник и оценка по заданным критериям.

Главный вывод: тренажёр должен работать на материалах компании. Покупатель, который возражает как настоящий клиент вашей отрасли, и оценка по вашим скриптам полезнее абстрактной «техники продаж».

Тренажёр и разбор настоящих разговоров

Это две разные задачи, и они хорошо дополняют друг друга.

До разговора и после него

• Тренажёр: До встречи с клиентом. Безопасно ошибаться, отрабатывать скрипт и возражения.
• ИИ-коуч по переговорам: После настоящего разговора. Запись превращается в отчёт: мы делали такой на 42 показателя.

Где пределы

• Виртуальный покупатель не равен живому. Он хорошо отрабатывает типовые ситуации, а настоящая встреча всё равно сложнее. Тренажёр готовит к разговору, но не заменяет опыт.
• Оценка модели не экзамен. На одном и том же диалоге она может немного отличаться. Поэтому смотрите на тенденцию, а не на один балл, и не привязывайте к нему премию.
• Эффект нужно мерить отдельно. Сам по себе рост баллов на тренажёре не доказывает рост продаж. Перед пилотом договоритесь, какой показатель настоящих продаж вы будете сравнивать и с какой группой.
• Если не тренироваться, ничего не будет. Частая проблема любого обучения в том, что после первой недели инструментом перестают пользоваться. Поэтому тренировку стоит сделать частью работы руководителя.

Как выбрать ИИ-тренажёр продаж: что проверить

Проверяйте на своём сценарии: демонстрационный обычно выглядит хорошо.

1. Покупатель. Возражает как ваш клиент или общими фразами из учебника?
2. Голос. Есть ли долгие паузы перед ответом? Если модель долго думает, разговор перестаёт быть похожим на настоящий.
3. Оценка. Опирается ли на ваши критерии и конкретные фразы из диалога, чтобы её можно было проверить?
4. Правка сценариев. Кто и как быстро меняет сценарий, когда меняются скрипт, прайс или продукт?
5. Отчёт руководителю. Видно ли картину по команде и этапам или только баллы каждого?
6. Данные. Где хранятся записи, кто их видит и как они удаляются?
7. Связь с системами. Можно ли передать результаты в вашу систему обучения, если она есть?

Шире, чем продажи

Механика одна и та же для любого сложного разговора: голос, собеседник с характером и разбор. Её можно применять в менеджменте для обратной связи и разговоров один на один, в HR для подготовки к собеседованиям, для конфликтов с клиентами и тяжёлых разговоров вроде увольнения. Об остальных задачах HR мы написали в статье про ИИ в HR.

Как запускать

1. Начните с одного отдела и одной проблемы. Например, с новичков, которые теряются на возражениях о цене.
2. Соберите материалы. Скрипты, методички, записи удачных разговоров, частые возражения.
3. Определите критерии оценки. Этапы продажи и то, что считается хорошим результатом на каждом из них.
4. Встройте в работу. Назначьте тренировки и договоритесь, как руководитель будет разбирать результаты.
5. Сравните. Выберите показатель продаж и сравните с тем, что было до пилота.

Пилот на одном отделе в HiPo занимает 2⁠–⁠4 недели, а затем можно посчитать эффект и распространять дальше.

Что почитать дальше: ИИ в продажах и адаптация новых сотрудников.

Частые вопросы

Чем тренажёр лучше обычных ролевых игр?

Его можно проходить сколько угодно раз, в любое время, без неловкости перед коллегой, и всех он оценивает по одним критериям. Живые ролевые игры при этом не вредны, но на всю команду их проводить трудно.

Что нужно для запуска?

Скрипты или методичка и понимание, какие разговоры вызывают больше всего проблем. Сценарии можно собрать на основе этих материалов и настроить под вашу отрасль.

Нужно ли предупреждать сотрудников, что руководитель видит результаты?

Да, и это лучше сделать сразу. Записи тренировок касаются сотрудника лично, а доверие к инструменту определяет, будут ли им пользоваться.

Голосовой тренажёр или текстовый?

Зависит от того, где идут продажи. Для звонков и встреч нужен голос: темп и паузы текстом не отработать. Если менеджеры продают в чатах, хватит текстового.

Почему нельзя просто отправлять персональные данные в нейросеть

Самый частый риск возникает не в большом ИТ-проекте. Менеджер просит нейросеть разобрать список клиентов, HR загружает резюме, бухгалтер вставляет договор. Запрос уходит на чужой сервер, часто зарубежный, и компания больше не контролирует, где находятся эти данные.

Почему не рекомендуется передавать нейросетям персональные данные? Причин несколько.

• Непонятно, где они лежат. Запрос может остаться в истории чата и журналах сервиса, а сроки хранения задаёт сам сервис.
• Они могут пойти на обучение. Это зависит от тарифа и настроек, поэтому читать надо условия конкретного сервиса.
• Нет договора. С личным аккаунтом сотрудника у компании нет ни поручения, ни понятной ответственности сервиса.
• Аккаунт можно взломать. Вместе с ним уйдёт и вся история запросов.

Это разбор на основе нашего практического опыта, а не юридическое заключение. Конкретную схему покажите юристу и службе безопасности.

Что 152-⁠ФЗ значит для работы с ИИ

Три нормы, в которые чаще всего упирается работа с ИИ.

• Локализация. По части 5 статьи 18 закона 152-⁠ФЗ при сборе персональных данных граждан России их запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение и извлечение с использованием баз данных за пределами России не допускаются, кроме случаев, названных в законе. За нарушение компании грозит штраф от 1 до 6 млн рублей, а при повторном нарушении от 6 до 18 млн. Как это применяется к запросам в зарубежную нейросеть, зависит от того, где данные были собраны сначала, поэтому схему лучше оценить с юристом.
• Передача за границу. Уже собранные в России данные можно передавать за границу только по правилам статьи 12: до начала передачи уведомить Роскомнадзор и выполнить другие условия, а в страны вне перечня с адекватной защитой передавать только после рассмотрения уведомления.
• Основание и поручение. Нужно законное основание обработки, а если данные обрабатывает другой сервис за вас, то и договор с поручением.

Корпоративный тариф у зарубежного сервиса не решает всё сразу. Обучение на ваших данных там часто выключено по условиям, но локализация, поручение и уведомление остаются вашими вопросами. К тому же крупнейшие зарубежные поставщики Россию официально не поддерживают, поэтому прямой договор может быть просто недоступен.

Что такое обезличивание персональных данных

Обезличивание — это действия, после которых без дополнительной информации нельзя определить, какому человеку принадлежат данные. С 1 сентября 2025 года требования и методы задаёт приказ Роскомнадзора № 140.

Простыми словами, вы убираете из данных всё, что указывает на конкретного человека, а то, что позволяет вернуть связь, храните отдельно. Например, строка «Иванова Мария, 38 лет, Казань, кардиолог» превращается в «Клиент 1042, 35⁠–⁠40 лет, Поволжье, врач». Без отдельной таблицы соответствий читатель не должен понять, кто это.

Методы обезличивания по приказу № 140

• Идентификаторы: Данные заменяются кодами, ключ хранится отдельно и не передаётся
• Изменение состава: Значения удаляются, обобщаются или заменяются
• Перемешивание и декомпозиция: Значения переставляются, а массив делится на части

Для разрыва связи с человеком дополнительно применяется обобщение (агрегация).

Приказ требует заранее определить состав данных, оценить достаточность метода, не хранить исходные и обезличенные данные вместе, вести учёт действий и принять локальные акты.

Важная оговорка. Если по оставшимся данным всё ещё можно определить человека, например по редкой должности и городу, замена фамилии вас не спасёт. Поэтому обезличивание нельзя считать пропуском куда угодно.

Методы обезличивания персональных данных: примеры

Приказ называет пять методов, их можно применять по отдельности или вместе. Названия из приказа, примеры наши.

Для запросов в нейросеть обычно подходят идентификаторы и удаление лишнего: смысл текста сохраняется. Перемешивание и декомпозицию чаще применяют к таблицам и базам.

Порядок обезличивания: по шагам

Порядок следует из требований того же приказа.

1. До начала определите, какие данные и чьи вы обезличиваете.
2. Выберите метод и оцените, достаточно ли его для вашей цели.
3. Проверьте результат. Без дополнительной информации определить человека должно быть нельзя. Полезный тест: покажите результат коллеге, который не видел исходник.
4. Разделите хранение. Исходные и обезличенные данные храните порознь.
5. Возьмите защищённый инструмент. Программа для обезличивания тоже должна обеспечивать безопасность и конфиденциальность.
6. Ведите учёт действий по обезличиванию и операций с результатом.
7. Примите локальные акты. Доступ третьих лиц к ним и к сведениям о методе закройте.

Типичные ошибки при обезличивании перед отправкой в нейросеть

• Забыли свободный текст. Имена часто сидят в комментариях менеджера, темах писем и подписях.
• Забыли про сканы и файлы. Фильтр по тексту не видит печать на картинке, а название файла может содержать фамилию.
• Положили ключ рядом. Таблица соответствий в той же папке или в том же письме сводит пользу к нулю.

Три рабочие схемы

Где работает модель

• В вашем контуре: Все данные внутри компании: Подходит для самых чувствительных задач: Нужно оборудование, а оно дорогое: Модели обычно слабее самых новых
• В российском облаке: Данные в России: Нужен договор и поручение: Не нужно своё оборудование: Выбор моделей уже
• Шлюз с обезличиванием: Доступны самые сильные модели: Подходит не для всех данных: Шлюз нужно проверять: Решение согласуют с юристом и ИБ

Свой контур. Самый чистый вариант, и мы делаем такие системы на моделях с открытым кодом. Минус в цене: оборудования для локальных вычислений мало, оно дорогое, и для части задач это почти нерентабельно. Поэтому считать надо заранее.

Российское облако. Компромисс, когда своего оборудования нет, а данные должны оставаться в России.

Шлюз с обезличиванием на лету. Подход, к которому приходят, когда нужна сильная модель, а передавать данные нельзя. Лёгкая модель в контуре находит чувствительное и подменяет его метками, а настоящие значения подставляются обратно уже внутри.

Как работает шлюз

• Запрос сотрудника: «ООО Ромашка», «Иванов И.И.», суммы, ИНН
• Лёгкая модель в контуре: [COMPANY_1], [PERSON_1], [DATA_X]
• Внешняя модель: Получает текст с метками вместо данных
• Ответ внутри контура: Настоящие данные подставляются обратно

Это снижает риск, но не снимает вопросы: модель-фильтр может что-то пропустить, по контексту человека иногда можно узнать, а такие данные могут оставаться персональными.

Что видит внешняя модель

• ООО Ромашка → [COMPANY_1]
• Иванов И.И. → [PERSON_1]
• Суммы и ИНН → [DATA_X]

Для государственных заказчиков условия строже. По закону об ИИ 243-⁠ФЗ в некоторых случаях можно будет применять только суверенные и национальные модели, а отсрочка для действующих систем требует обработки и хранения данных в России. Для государственных и муниципальных информационных систем есть ещё приказ ФСТЭК № 117. Поэтому внешний сервис там, скорее всего, не подойдёт.

Что сделать уже сейчас

Сотрудники и так пользуются нейросетями, поэтому начните с простых правил на одну страницу.

Правила для сотрудников

• Можно: Общие вопросы, идеи, переводы без данных: Тексты, подготовленные для публикации: Примеры с вымышленными данными: Работа в одобренном компанией сервисе
• Нельзя: Списки клиентов и сотрудников: Резюме и анкеты с контактами: Договоры с реквизитами и условиями: Личные аккаунты для рабочих документов

Дальше три шага:

1. Посмотрите, что реально происходит. Кто и какими сервисами пользуется и какие данные туда попадают.
2. Выберите одобренный инструмент. Иначе запрет превратится в личные аккаунты, которые никто не видит.
3. Для повторяющихся задач постройте систему. Там, где людям нужно работать с документами каждый день, обычно лучше подходит ассистент по документам в подходящем контуре.

Если сотрудник уже отправил данные в нейросеть

Сначала соберите факты, потом решайте, что делать.

1. Запишите детали: какой сервис и аккаунт, какие данные, чьи, когда.
2. Удалите чат и отключите обучение, если сервис это позволяет. Но это не доказывает, что данные исчезли с его серверов.
3. Сообщите ответственному за персональные данные и юристу в тот же день.
4. Оцените, не инцидент ли это. Если неправомерная или случайная передача повлекла нарушение прав людей, часть 3.1 статьи 21 152-⁠ФЗ требует от оператора уведомить Роскомнадзор в течение 24 часов, а о результатах расследования в течение 72 часов с момента выявления. Подпадает ли ваш случай под эту норму, решайте с юристом.
5. Не наказывайте за сообщение. Иначе в следующий раз о таком просто промолчат.

Частые вопросы

Можно ли загружать резюме в ChatGPT?

Резюме содержит персональные данные, поэтому без основания, правильного оформления и соблюдения требований к локализации этого делать не стоит. Для разбора резюме лучше система, которая работает в согласованном контуре.

Обезличенные данные можно отправлять куда угодно?

Не обязательно. Всё зависит от того, можно ли всё-таки определить человека и как это обезличивание сделано. Оцените это с юристом.

Что безопаснее: своя модель или российское облако?

Зависит от данных и требований к ним. Свой контур даёт больше контроля, но стоит дороже и требует поддержки. Сравнивать нужно на конкретной задаче, с этого мы и начинаем аудит.

Почему мы не публикуем рейтинг нейросетей

Новые модели выходят постоянно. Сегодняшний лидер через несколько месяцев уступает другой, а потом его часто догоняет открытая модель, которая стоит в разы дешевле. Мы следим за этим постоянно, в том числе по разделам Reddit вроде r/LocalLLaMA, потому что до русскоязычных обзоров новости обычно доходят уже устаревшими.

Поэтому вопрос «какая нейросеть лучше» без продолжения не имеет ответа. Правильный вопрос звучит иначе.

Какая модель лучше для этой задачи, с этими данными и за эти деньги?

Дороже тоже не значит лучше. Когда появилась первая подписка за 200 долларов в месяц, основатель Designflex написал, что ответы не сильно лучше обычных. И мы видели, как более дорогая модель на конкретной задаче проигрывает более простой.

Какую нейросеть лучше использовать: на что смотреть

Пять вопросов по порядку

• Какие данные?: Можно ли их вообще передавать
• Какая задача?: Текст, документы, код, картинки, голос
• Какое качество?: На ваших примерах, а не в обзоре
• Сколько стоит?: На весь объём, а не за один запрос
• Что, если отключат?: Есть ли замена

Порядок важен. Начинать нужно с данных, потому что они часто сразу закрывают половину вариантов.

• Если есть персональные данные или коммерческая тайна, публичный зарубежный чат не подходит. Подробно в статье про нейросети и персональные данные.
• Если вы госзаказчик или подрядчик, смотрите на закон об ИИ 243-⁠ФЗ: в определённых случаях можно будет применять только суверенные и национальные модели.

Сравнение нейросетей 2026: по каким критериям

Нейросети сравнивают по качеству на ваших примерах, русскому языку, объёму текста, работе с файлами, цене, условиям для данных, доступу из России и возможности замены. Вот как проверить каждый пункт.

Вес критериев зависит от задачи. Для черновика письма хватит качества и удобства, а для договоров первым делом смотрят на данные.

Какие нейросети есть сейчас

С чего начать пробовать, если задача понятна. Порядок не означает места, а через полгода список изменится.

Доступ из России: что работает официально

Официально из России работают российские сервисы, например GigaChat и Алиса. Крупные американские поставщики Россию в списки не включают: на 2 ноября 2026 года её нет в перечнях OpenAI, Anthropic и Gemini API от Google. У Anthropic прямо сказано, что страны вне перечня не поддерживаются, а OpenAI предупреждает, что доступ из таких стран может привести к блокировке или приостановке аккаунта.

Что это значит для работы:

• Российский сервис проще оформить договором с российской компанией. Качество всё равно проверяйте на своих примерах.
• Зарубежная модель в рабочем процессе может стать недоступной в любой момент, поэтому замену закладывайте заранее.
• Открытая модель на своих серверах не зависит от списков стран. Проверьте лицензию и потянет ли её ваше оборудование.
• Посредник может решить вопрос доступа, но вопросы про данные остаются. Выясните, кто он, какой у вас с ним договор и куда уходят запросы.

Что важно для разных задач

Часто правильный ответ — не одна модель, а несколько. Простые операции делает дешёвая, а сложные дорогая. Так у нас устроены собственные продукты.

Какая нейросеть лучше работает

Лучше работает та нейросеть, которая на ваших примерах чаще даёт пригодный результат за приемлемую цену. Единого победителя нет, потому что результат зависит не только от названия сервиса.

• Под одним названием несколько моделей. Быстрая, основная и «думающая» версии одного сервиса отвечают по-разному. В сравнении указывайте точную версию и режим.
• Постановка задачи. Запрос с примером и требованиями к формату даёт другой результат, чем одна короткая фраза.
• Инструменты вокруг модели. Поиск в интернете, загрузка файлов и запуск кода иногда меняют ответ заметнее, чем смена модели.
• Время. Поставщик обновляет модель, и прошлая проверка устаревает. Записывайте дату и версию.

Какую версию выбрать внутри одной линейки

Начните с основной. Затем попробуйте быструю: если на ваших примерах результат не хуже, это экономия. Версию с рассуждениями берите для задач, где основная ошибается.

Примеры выбора нейросети под задачу

Вот как пять вопросов из начала статьи работают на типовых ситуациях. Примеры условные.

• Маркетолог пишет тексты, данных клиентов в них нет. Ограничений почти нет, решают язык и удобство. Подойдёт обычный чат. Сравните два-три сервиса на своих текстах и оставьте тот, после которого меньше правок.
• Юрист проверяет договоры с персональными данными. Всё решают данные, поэтому публичный чат отпадает. Нужна система, из которой документы не уходят за разрешённые границы, а ответы идут со ссылкой на пункт. Об этом статья про ИИ для юристов.
• Поддержка отвечает на тысячи похожих обращений. Решает цена за объём. Типовые вопросы может закрывать быстрая модель, а сложные уходят к более сильной или к оператору. Считайте стоимость всего потока. Подробнее в статье про чат-ботов для бизнеса.
• Бухгалтерия разбирает сканы счетов. Решает точность на плохих сканах. Модель проверяют на ваших документах, а суммы сверяют программой. Порядок описан в статье про распознавание документов.
• Дизайнер делает картинки для рекламы. Решают стиль и права. Дайте двум-трём моделям один бриф, сравните результат и проверьте условия коммерческого использования на вашем тарифе.

Сравнение нейросетей на своих задачах

Вам не нужен большой проект. Хватит пары дней.

Сравнение за пару дней

• Собрать примеры: 20⁠–⁠30 настоящих задач, с трудными случаями
• Записать верный ответ: Или признаки хорошего результата
• Прогнать 3⁠–⁠4 модели: С одинаковой постановкой задачи
• Оценивать вслепую: Эксперт не знает, где какая модель
• Посчитать цену: На ваш месячный объём

Два совета из практики. Включайте в примеры случаи, где нужно честно ответить «не знаю», потому что на них хорошо видно склонность к галлюцинациям. И повторите каждый запрос несколько раз: одна и та же модель может отвечать по-разному, а один удачный ответ ничего не доказывает.

Какие примеры взять

Набор зависит от задачи, и в каждом нужны трудные случаи.

• Тексты. Ответ на жалобу клиента, описание продукта, пересказ длинного документа в заданный объём.
• Документы. Плохой скан, договор с приложениями, вопрос о последней странице длинного файла, вопрос, на который в документе нет ответа.
• Код. Исправление настоящей ошибки, небольшая доработка проекта, объяснение чужого фрагмента.
• Картинки. Сцена по вашему брифу, текст на изображении, несколько вариантов в одном стиле.

Шаблон таблицы для сравнения

Результаты удобно сводить в одну таблицу. Ставьте 2, если ответ можно использовать сразу, 1, если нужна правка, и 0, если он неверный или выдуманный. Цифры ниже условные.

Сначала смотрите на строку с неверными ответами, потом на сумму и только затем на цену. В этом примере модель Б сильнее, но дороже. Если её преимущество видно только на трудных случаях, её можно поставить только на них.

Где смотреть свежие сравнения нейросетей

Свежие сравнения удобнее смотреть на площадках, которые обновляются постоянно. Они помогают составить короткий список, но проверку на своих примерах не заменяют.

• Arena, раньше LMArena. Две анонимные модели отвечают на ваш вопрос, вы голосуете и только потом видите их названия. Из голосов складываются публичные таблицы лидеров. Так видно, какие ответы нравятся людям, но не видно, как модель справится с вашими документами.
• Artificial Analysis. Сравнивает модели по сводному индексу качества, скорости и цене. Полезно, когда считаете деньги и время отклика. Индекс собран из общих тестов и ваших задач не знает.

Что показывает каждое сравнение

• Arena: Какие ответы нравятся людям при слепом голосовании
• Artificial Analysis: Сводный индекс качества, скорость и цена
• Ваши примеры: Как модель справляется с вашей задачей

К таблицам лидеров стоит относиться осторожно. Авторы работы «Иллюзия таблицы лидеров» писали в 2025 году, что часть поставщиков заранее тестировала закрытые варианты моделей на этой площадке, тогда она называлась Chatbot Arena, и могла показывать лучший результат. Это их оценка, и правила с тех пор могли измениться.

Как читать чужие обзоры

Обзору стоит доверять меньше, если:

• нет даты проверки и точных версий моделей;
• вывод сделан по одному-двум запросам;
• одна модель названа лучшей для всего;
• рядом продаётся подписка или стоят партнёрские ссылки, а об этом не сказано;
• цена указана только за запрос или за месяц, а не на ваш объём.

Подписка, API, агрегатор или своя модель

Одна и та же модель стоит и работает по-разному в зависимости от способа доступа. Общая схема подключения для компании описана в статье нейросети для бизнеса.

Как посчитать цену на месячный объём

1. Возьмите типичные запросы и посмотрите, сколько токенов, то есть единиц текста, уходит на вход и на выход. Сервисы с API обычно показывают это в отчёте.
2. Умножьте средние значения на число запросов в месяц и на цену модели из прайса поставщика.
3. Добавьте повторные запросы и время человека на проверку и правки.
4. Сравните итог с ручной работой. Дешёвая модель с частыми правками может выйти дороже более сильной.

Подписку считают проще: сколько часов в месяц она реально экономит сотруднику и сколько эти часы стоят.

Когда хватит бесплатной версии

Бесплатной версии обычно хватает, если задачи редкие и простые, а данных компании в них нет. Перед тем как платить, посмотрите, во что вы упираетесь. Если в лимит запросов или загрузку файлов, платный тариф может помочь сразу. Если в качество, сначала попробуйте другую модель или лучше поставьте задачу. Заодно проверьте условия: запросы в бесплатной версии могут идти на обучение модели.

Типичные ошибки при выборе нейросети

Вот что обычно портит сравнение и выбор.

• Покупают подписку всем сразу. Часть людей так и не начинает пользоваться, а платежи идут.
• Сравнивают несравнимое. Быструю версию одной модели с «думающей» версией другой.
• Берут только лёгкие примеры. На простых задачах модели часто выглядят одинаково, разница видна на трудных случаях.
• Меняют всё сразу. Новая модель и новый запрос в одном тесте: непонятно, что помогло.
• Считают только цену запроса. Время человека на проверку и правки тоже стоит денег.
• Загружают настоящие данные в публичный сервис. Туда уходят договоры и персональные данные. Задачи для пробы берите настоящие, а данные в них обезличивайте.
• Не записывают условия проверки. Через полгода сравнение не повторить: неизвестно, какая была версия и какой запрос.

Почему нельзя зависеть от одной модели

Модель может подорожать, ухудшиться после обновления, или её могут отключить. Мы сами через это прошли, об этом в статье про AI-first компанию. Блокировки случаются без объяснений, а поддержка часто просто не отвечает.

Вот что мы советуем:

• Закладывайте возможность замены в систему с самого начала. У нас запросы можно переключать между поставщиками и моделями.
• Храните свои контрольные примеры. С ними переход на новую модель превращается в проверку за день, а не в угадывание.
• Держите настройки и данные у себя, а не только в чужом сервисе.
• Не стройте бизнес вокруг особенности одной модели. Через год она может исчезнуть.

Какую нейросеть выбрать для компании

1. Начните с одной задачи, а не со всей компании.
2. Выясните у службы безопасности, что можно передавать и куда.
3. Сравните варианты на своих примерах.
4. Запустите на небольшой группе и посмотрите, чем люди реально пользуются.
5. Назначьте человека, который раз в несколько месяцев проверяет, не появилось ли что-то лучше.

Если работа идёт по документам компании или нужно подключиться к её системам, вопрос выбора модели быстро становится вопросом архитектуры. С этого мы и начинаем аудит.

Частые вопросы

Какая нейросеть сейчас самая лучшая?

Ответ устаревает быстрее, чем выходит статья. Несколько сильных моделей идут вровень, и на вашей задаче лидером может оказаться любая. Поэтому надёжнее проверить самим.

Платная лучше бесплатной?

Обычно платные дают больше объёма и новые версии, но разница на простых задачах часто невелика. Сравните на своих примерах, прежде чем платить за всю команду.

Можно ли пользоваться зарубежными нейросетями в России?

Сам по себе закон об ИИ их прямо не запрещает, ограничения появятся в случаях, которые определит Правительство. Но есть требования к персональным данным и риск блокировки аккаунта, и их надо учитывать заранее. И крупнейшие поставщики Россию официально не поддерживают.

Какая нейросеть лучше работает на русском языке?

Универсального ответа нет. Дайте нескольким моделям одно письмо и один обезличенный внутренний документ, а оценит тот, кто пишет такие тексты. Отдельно спросите про российские законы и организации: здесь результат может заметно отличаться.

Стоит ли пользоваться агрегатором нейросетей?

Для пробы и личных задач он удобен: несколько моделей в одном окне. Для рабочих данных сначала выясните, кто оператор сервиса, есть ли договор и куда уходят запросы.

Как часто пересматривать выбор нейросети?

Обычно раз в несколько месяцев, а также при подорожании, заметном ухудшении ответов или выходе новой версии. С готовым набором контрольных примеров такая проверка занимает немного времени.

Хватит ли одной нейросети на все задачи?

Для личной работы часто хватает. В рабочих процессах обычно удобнее несколько моделей под разные задачи и возможность быстро заменить любую из них.

Кого мы перестали нанимать

Нас 10 человек, за плечами более 200 реализованных проектов, из них более 120 коммерческих ИИ-проектов и более 20 госзаказов. Вот кого мы больше не нанимаем: задачи этих ролей у нас закрывает ИИ. Это произошло не сразу: ещё в ноябре 2025 года мы искали тестировщика, а весной 2026-го звали дизайнера на баннеры. И вот кого, наоборот, ищем.

Кого мы перестали нанимать и кого ищем

• Больше не нанимаем: Графических и продуктовых дизайнеров: UX-исследователей: Тестировщиков: Джунов
• Ищем: Мидлов и сеньоров, которые уже работают с ИИ: Разработчиков, ведущих проект от ТЗ до запуска: Менеджеров проектов, которые приходят с решением, а не с вопросом

Опыт небольшой команды, которая делает ИИ-продукты. В большой компании или в отрасли со строгим регулированием картина будет другой.

Задачи этого уровня у нас решает ИИ, и расширять команду ради простых задач не приходится. Это не значит, что эти профессии исчезли: сильный дизайнер или тестировщик в большом продукте по-прежнему нужен. Это значит, что небольшая команда теперь может обойтись без отдельного человека на такую роль.

Кого ищем

Требования видно по нашим вакансиям. От разработчика мы ждём, что с первого дня он берёт проекты самостоятельно, от ТЗ до запуска. Менеджеру проекта нужна самостоятельность другого рода: прочитать требования, найти информацию в базе знаний, поговорить с нейросетью и прийти с решением, а не с вопросами.

Общего здесь одно: человек доводит задачу до результата, а ИИ для него обычный инструмент.

Какие профессии заменит ИИ в ближайшие 10 лет

Точного списка на десять лет нет ни у кого: крупные оценки обычно смотрят на несколько лет вперёд или показывают только, какие задачи затронуты. Вот две такие оценки.

• Всемирный экономический форум. В отчёте о будущем рабочих мест за 2025 год работодатели ждут к 2030 году 170 млн новых рабочих мест и потери 92 млн, причём ИИ там только одна из причин. Среди профессий, которые, по их ожиданиям, сокращаются быстрее всего, кассиры и административные помощники, а теперь к ним добавились графические дизайнеры.
• Международная организация труда. По её оценке 2025 года каждый четвёртый работник в мире занят в профессии, которую в какой-то степени затрагивает генеративный ИИ, но в зоне самого сильного воздействия только 3,3 % занятых. Больше всего затронуты канцелярские должности, а самым вероятным исходом авторы считают изменение работы.

По отдельным задачам картина такая. Таблица описывает типичные обязанности и не прогнозирует сроки: они зависят от отрасли, качества данных и требований закона.

Как оценить риск для своей работы

ИИ забирает отдельные задачи, поэтому оценивать стоит их. Авторы исследования Microsoft по примерно 200 тысячам диалогов с Bing Copilot предупреждают: считать, что профессии с высокой оценкой применимости ИИ автоматизируют и рабочих мест там станет меньше, было бы ошибкой. Такие последствия трудно предсказать, они зависят и от решений бизнеса.

Возьмите обычную рабочую неделю и пройдите пять шагов.

Проверка своей работы за пять шагов

• Выпишите задачи: Всё, на что ушло время за неделю
• Отметьте повторяющиеся: Текст по образцу, сверка, пересказ, ввод данных
• Отметьте свою зону: Разговоры, решения, ответственность, работа руками
• Посчитайте доли: Сколько времени уходит на каждую группу
• Попробуйте на деле: Отдайте ИИ одну задачу и проверьте результат

Если большая часть недели оказалась повторяющейся, работа изменится раньше, и учиться лучше уже сейчас. Если преобладает ваша зона, ИИ скорее снимет с вас рутину. У бухгалтера, например, сверка и разнесение документов окажутся среди повторяющихся задач, а спорная операция и разговор с налоговой останутся за ним. Профессия сохранится, но людей на тот же объём работы может понадобиться меньше.

Заменит ли ИИ программистов

Исследования дают картину сложнее, чем заголовки.

• Новичкам ИИ помогает сильнее. В исследовании на 5 172 операторах поддержки (The Quarterly Journal of Economics, 2025) производительность выросла в среднем на 15 %: у менее опытных примерно на 30 %, а у самых сильных не выросла, и качество их работы даже немного снизилось.
• Опытным мешал, но данные быстро стареют. В эксперименте METR в начале 2025 года 16 опытных разработчиков с ИИ работали на 19 % медленнее, хотя были уверены, что ускорились на 20 %. В новой волне, опубликованной в феврале 2026 года, на инструментах конца 2025 года оценка сдвинулась к ускорению: минус 18 % времени у участников первого эксперимента и минус 4 % у новых. Но интервалы включают ноль, а многие разработчики уже отказываются работать без ИИ. Сама METR называет это очень слабым свидетельством и считает, что настоящее ускорение может быть выше.
• Есть граница возможностей. В работе исследователей Гарварда, Уортона и MIT на 758 консультантах BCG качество на задачах в пределах возможностей ИИ выросло больше чем на 40 %, а за этими пределами верных решений стало на 19 процентных пунктов меньше.

Рост производительности с ИИ-ассистентом

• 30: Менее опытные сотрудники
• 15: В среднем
• Самые сильные

5 172 оператора поддержки, The Quarterly Journal of Economics, 2025 год.

Наш опыт подтверждает скорее другое: заменяется не программист, а ручная работа над простыми вещами. В смежных командах мы видим, как некоторые разработчики классической школы делают всё вручную и тратят на некоторые простые задачи по две-три недели. У нас такие задачи делаются за вечер, в том числе людьми, которые только пришли в команду. Что можно делать таким способом, а что нет, мы разобрали в статье про вайбкодинг.

Что на самом деле меняется в работе

• Было: Ценность в том, чтобы сделать руками
• Стало: Простое делает ИИ, человек ставит задачу
• Остаётся человеку: Проверить результат и отвечать за него

Какие задачи уходят к ИИ, а какие остаются у разработчика

Заменит ли ИИ программистов целиком, эти исследования не показывают: они про скорость и качество на отдельных задачах. Обычно задачи делятся так.

Граница сдвигается вместе с моделями, и левый столбец, скорее всего, будет расти.

Какие профессии ИИ не заменит

Мы бы искали ответ не в названиях профессий, а в том, что человек делает весь день. Труднее всего заменить работу, где нужно:

• разговаривать с людьми и договариваться. С клиентами у нас общаются менеджеры, и в этом году мы искали руководителя продаж и менеджеров проектов;
• решать и отвечать. Кто-то должен выбрать вариант и ответить за последствия;
• видеть границу. Понимать, где ИИ начинает ошибаться, может только тот, кто сам разбирается в задаче.

Поэтому сильным специалистам ИИ пока угрожает меньше, чем новичкам: у них есть то, на чём проверять ответ.

Какие профессии никогда не заменит ИИ

Слово «никогда» честный прогноз не выдержит, но видно, где замена дальше всего. В исследовании Microsoft из раздела про оценку риска ниже всего применимость ИИ там, где нужно физически помогать людям, управлять техникой или работать руками: лесное хозяйство, озеленение, операторы установок, сиделки и помощники медсестёр. Это замер по диалогам в чате, и роботов он не учитывает.

В обозримое время дальше всего от замены такие работы:

• работа руками там, где каждый случай разный: электрик, сантехник, монтажник, автомеханик, строитель;
• уход и работа с телом: медсестра, сиделка, реабилитолог, хирург;
• работа на доверии: психолог, социальный работник, учитель младших классов;
• личная ответственность по закону: врач, судья, инженер, который подписывает проект;
• управление людьми: руководитель, который разбирает конфликты и решает, кого нанять.

Но и здесь ИИ забирает часть работы: бумаги у врача, планы уроков у учителя, сметы у строителя. Работодатели из опроса Всемирного экономического форума ждут роста в доставке, уходе за людьми, образовании и сельском хозяйстве.

Какие новые профессии появляются

Рядом с внедрением ИИ появляются новые задачи. В том же отчёте среди самых быстрорастущих работ есть профессии, связанные с технологиями, данными и ИИ. На практике встречаются такие роли:

• инженер по внедрению ИИ подключает модели к данным и системам компании;
• специалист по качеству собирает контрольные примеры и проверяет модель после обновлений;
• владелец ИИ-процесса из бизнеса отвечает за результат и обновляет материалы;
• редактор базы знаний следит, чтобы ИИ опирался на актуальные документы.

В небольшой компании эти задачи обычно берут на себя действующие сотрудники, поэтому начать можно и без смены профессии.

Какое тестовое мы даём

Мы предлагаем собрать с помощью ИИ небольшой свой проект и показать его. Проект может быть любым: это самая базовая проверка, умеет ли человек работать с нейросетью.

От разработчика просим ещё и выложить проект на домен. Здесь проверяется способность найти путь там, где нейросеть напрямую не запустишь: как-то вывести её в интернет, что-то собрать, что-то подключить.

Идеальное задание — парсер, то есть программа, которая собирает открытые данные с сайта. Там ИИ напрямую сталкивается с обычным кодом, который писали люди, и сразу видно, как кандидат вытягивает из него результат.

Тестовое с ИИ

• Собери с ИИ свой проект: Небольшой и любой, лучше всего парсер
• Выложи на домен: Для разработчиков
• Покажи: Сразу работающий результат
• Мы открываем и пробуем: Работает или нет

Как мы отличаем результат от слопа

Слопом называют сырую работу нейросети, которая выглядит как готовая. Мы просто открываем то, что нам показывают. Нерабочие кнопки, непонятные тексты, непонятная логика — и сразу всё ясно. Подробно в статье про ИИ-слоп.

Что делать с сильным специалистом, который не пользуется ИИ

Учить, обязательно учить. Сильный человек сам быстро поймёт, зачем это нужно: ИИ помогает нам конкурировать с множеством других компаний. А опыт, на котором можно проверять ответы модели, у него уже есть.

Откуда возьмутся сеньоры

Честный вопрос к этому подходу: если джунов никто не нанимает, где рынок будет брать опытных людей через несколько лет. У небольшой команды ответа нет: джунов у нас практически нет, мы берём тех, кто уже вырос. Это вопрос для всего рынка, и простого ответа у него пока нет.

Тревога не пустая. По обновлённой в августе 2026 года работе Стэнфорда на зарплатных данных США занятость работников 22⁠–⁠25 лет в профессиях, сильнее всего подверженных ИИ, на 19 % ниже ожидаемого уровня, если сравнивать с менее подверженными сверстниками. У опытных такого разрыва нет. Авторы называют это ранними описательными показателями, так что причину разрыва работа окончательно не доказывает. Это только США, и напрямую на Россию такой вывод не перенесёшь. Крупной компании стоит заранее решить, как растить новичков: стажёрские места, настоящие задачи с проверкой, наставник.

Что делать сотруднику и руководителю

Сотруднику:

1. Найдите в своей неделе самую скучную повторяющуюся задачу, отдайте её ИИ и научитесь проверять результат.
2. Соберите небольшой рабочий проект: тестовое из этой статьи годится и как тренировка.
3. Наращивайте то, что труднее заменить: разговоры с клиентами, решения, понимание бизнеса.

Руководителю:

1. Разберите по задачам одну роль, а не всю компанию.
2. Проверьте на настоящих примерах, справляется ли ИИ с этими задачами.
3. Только после этого меняйте штат и планы найма.
4. Решите, кто будет проверять работу ИИ и кто вырастет на смену опытным сотрудникам.

Порядок действий есть в статье как внедрить ИИ в бизнес.

Частые вопросы

Заменит ли ИИ программистов полностью?

Простые задачи он уже забирает. Но кто-то должен ставить задачу, проверять результат и отвечать за то, что работает в продакшене. Поэтому мы и ищем мидлов и сеньоров, а не отказываемся от разработчиков.

Как на собеседовании понять, умеет ли человек работать с ИИ?

Лучше не спрашивать, а посмотреть на работу: попросите сделать небольшой проект с помощью ИИ и пройдите его сами. Кандидаты сегодня и на вопросы отвечают с нейросетью, а вот работающий проект не изобразишь.

С чего начать HR-отделу?

С тестового и обучения сильных специалистов: на это не нужен отдельный проект. Остальное мы собрали в статье про ИИ в HR.

Искусственный интеллект в продажах: что показывают цифры

Данные на первый взгляд противоречат друг другу, но вместе дают понятную картину.

Парадокс ИИ-продавца

• ×4: лучше новичков продавал бот на типовых звонках, пока о нём не знали
• −79,7 %: покупок и больше, если сказать о боте до начала разговора

• На типовом звонке бот продаёт как опытный менеджер, пока о нём не знают. В эксперименте на 6 200 клиентах (Marketing Science, 2019) нераскрытый голосовой бот на строго структурированных исходящих звонках продавал так же, как опытные сотрудники, и в четыре раза лучше новичков. Но если сказать клиенту о боте до начала разговора, покупок становилось меньше на 79,7 % и более.
• Клиенты заранее настроены против. По опросу Gartner, опубликованному в 2024 году, 64 % предпочли бы, чтобы компании не использовали ИИ в обслуживании, а 53 % задумались бы о переходе к конкуренту. Главное опасение: будет сложнее добраться до человека.
• Отличить удаётся не всем. По данным НАФИ за 2025 год, 57 % россиян, общавшихся с чат-ботами, не всегда могли понять, кто перед ними. Хороший опыт с такими ботами был у 33 %.
• Klarna прошла весь путь. В 2024 году компания объявила, что ассистент закрывает две трети обращений и делает работу 700 операторов. В 2025 году глава компании признал, что упор на экономию ударил по качеству, и Klarna начала снова набирать людей: сначала пилотом, чтобы клиент всегда мог поговорить с человеком. От ИИ при этом не отказались: бот по-прежнему вёл две трети обращений.

Что говорят клиенты

• 64: Предпочли бы, чтобы компании не использовали ИИ в обслуживании
• 53: Задумались бы о переходе к конкуренту
• 57: Не всегда могли понять, человек перед ними или бот
• 33: Хороший опыт общения с чат-ботами

Первые две строки: опрос Gartner, опубликован в 2024 году. Последние две: НАФИ, Россия, 2025 год.

По нашему опыту, люди прекрасно понимают, где ИИ, а где человек. Опросы показывают, что не всегда. Но даже там, где бот проходит незамеченным, остаётся вопрос: что будет, когда клиент узнает.

Почему ИИ-продавец пока не полноценный консультант

Отвечать на вопросы о продукте нейросеть уже умеет. Продажа начинается там, где нужно понять настоящую задачу клиента, договориться о цене и отвечать за обещание. То же относится и к тому, что называют ИИ-менеджером.

С обещаниями всё серьёзно. Когда чат-бот Air Canada неверно описал условия скидки, трибунал в канадской провинции Британская Колумбия обязал авиакомпанию заплатить 812 канадских долларов и не принял довод, что за слова бота компания не отвечает. Сумма маленькая, а логика понятная: компания отвечает за то, что написано на её сайте, в том числе ботом. Это не общий закон, но рассчитывать на обратное мы бы не стали.

Что ИИ в продажах уже делает хорошо

• Первый ответ. Быстро и в любое время, в том числе ночью и в выходные.
• Вопросы о продукте. Наличие, условия, характеристики, если ответы опираются на ваши материалы, а не на общие знания модели.
• Черновики для менеджера. Менеджер не пишет с нуля, а правит и отправляет.
• Напоминания. Клиент не ответил после цены, и система напоминает менеджеру или сама пишет в согласованный срок.
• Голосовая первая линия. Ответить на звонок, выяснить задачу, передать человеку.
• Разбор и обучение. Об этом ниже.

Как использовать ИИ в отделе продаж: примеры по задачам

ИИ обычно экономит время на работе вокруг разговора, а разговор о задаче и цене остаётся за менеджером.

ИИ-агент для продаж: когда он нужен

ИИ-агент для отдела продаж нужен, когда мало подсказок и система должна сама выполнять действия: обновить сделку, поставить задачу, отправить напоминание. Подробнее в статье про ИИ-агентов. Права ему лучше выдавать постепенно.

1. Только чтение. Агент смотрит CRM и переписку и подсказывает менеджеру.
2. Действие с подтверждением. Агент готовит запись или сообщение, менеджер подтверждает.
3. Самостоятельно в узких границах. Например, напоминание по согласованному тексту. Каждое действие попадает в журнал, и его можно проверить.

Деньги, скидки и договор даже здесь остаются за человеком. Словом «агент» сейчас называют и обычного чат-бота, поэтому спросите поставщика, что именно система делает без подтверждения.

Как устроена связка у нас

Мы продаём и сами, поэтому сделали себе ассистента продаж для Авито. Он работает так.

Кто отвечает клиенту в нашем ассистенте

• Новое сообщение клиента: ИИ готовит черновик
• Обычный режим: Менеджер отправляет, правит, отменяет или отвечает сам
• Авторежим, обычный вопрос: Вне рабочих часов: проверка правилами и второй моделью, потом отправка
• Авторежим: телефон, оплата, скидка, договор, техзадание, негатив, «позовите человека»: ИИ молчит, отвечает человек

Авторежим по умолчанию выключен.

Ещё две вещи, которые мы бы советовали и другим. Цены ассистент берёт только из настроек, а не из головы. И отдельная проверка без всякой нейросети ловит в черновике суммы не из прайса и чужие ссылки, потому что такое нельзя доверять самой модели.

Говорить ли клиенту, что с ним общается ИИ

Цифра про минус 80 % покупок выглядит как совет молчать. Мы советуем другое.

• Не врите на прямой вопрос. Клиент спросил, бот ли это: либо ответьте честно, либо сразу подключите человека. Отвечать неправду на прямой вопрос нельзя и по этическим причинам, и потому, что разоблачение стоит дороже.
• Показывайте пользу, а не технологию. В том же исследовании эффект был слабее при более позднем раскрытии и когда у клиента уже был опыт общения с ИИ. Авторы объясняют падение предубеждением против машин, а не качеством разговора, поэтому лучший ответ на него — быстрый и точный сервис.
• Сделайте выход к человеку заметным. Главный страх клиентов, судя по опросу Gartner, не сам ИИ, а то, что до человека будет не добраться.

Юридические требования к раскрытию зависят от отрасли и канала связи, поэтому конкретную схему стоит показать юристу.

Третий путь: ИИ не выходит к клиенту

Можно вообще не ставить нейросеть на контакт, а учить с её помощью живых продавцов. Менеджер разговаривает голосом с ИИ-покупателем и получает разбор по этапам продажи, а ошибается на тренажёре, а не на настоящем клиенте. Как это устроено, мы разобрали в статье про ИИ-тренажёр продаж.

Три способа использовать ИИ в продажах

• ИИ помогает менеджеру: Черновики, напоминания, ответы по продукту. Клиент говорит с человеком.
• ИИ на первой линии: Первый ответ и выяснение задачи. Сложное и всё про деньги уходит человеку.
• ИИ учит менеджера: Голосовой тренажёр и разбор переговоров. С клиентом ИИ не общается.

Внедрение ИИ в отдел продаж: что подготовить и где ошибаются

Перед внедрением проверьте три вещи:

• Прайс и условия лежат в одном актуальном месте.
• В CRM заполнены этапы и причины отказа, иначе будет не с чем сравнивать.
• Записи разговоров или переписка есть, и на них можно проверять ответы. В них данные клиентов, поэтому заранее решите, куда их можно передавать. Об этом статья про нейросети и персональные данные.

Частые ошибки:

• Начать с голосового продавца. Самый сложный вариант запускают первым, минуя черновики и разбор звонков.
• Не спросить менеджеров. Если черновики неудобны, их перестанут открывать, и ничего не изменится.
• Оставить систему без хозяина. Условия меняются, и ответы устаревают, если за ними никто не следит.

С чего начать

1. Выпишите 30⁠–⁠50 вопросов, которые клиенты задают чаще всего, и настоящие ответы на них.
2. Определите стоп-темы, где ИИ сразу передаёт диалог человеку: цена со скидкой, договор, жалоба.
3. Запустите режим черновиков: ИИ пишет, менеджер отправляет. Правки менеджера покажут, где ответы слабые.
4. Сравните с тем, как было: время первого ответа, сколько обращений потеряно, сколько дошло до сделки.
5. Только потом решайте, в каких простых случаях можно отвечать без человека.

Что почитать дальше: ИИ-тренажёр продаж и чат-боты для бизнеса.

Частые вопросы

Заменит ли ИИ менеджеров по продажам?

Часть работы заберёт уже сейчас: первые ответы, типовые вопросы, напоминания. Понять задачу клиента, договориться и взять ответственность за обещание пока может только человек.

Что выбрать: текстового бота или голосового?

Зависит от того, где сейчас теряются клиенты. Если заявки идут в мессенджеры и на площадки, начните с текста. Подробнее в статье про чат-ботов для бизнеса. Голос нужен там, где клиенты звонят.

Что делать, если ИИ пообещал лишнее?

Отвечать, скорее всего, придётся компании. Так решил канадский трибунал в деле Air Canada, и хотя прецедентом для других стран это не будет, рассчитывать на обратное мы бы не стали. Поэтому цены и условия берутся только из ваших данных, а всё про деньги и договор передаётся человеку.

Использование ИИ в образовании: кто и как применяет

Технологии ИИ в образовании: что бывает внутри

Обычно речь идёт об одной из этих технологий.

Если вам предлагают «ИИ для школы», первым делом спросите, какая из этих технологий внутри. Цена ошибки у них разная: неточная озвучка неприятна, а ошибка в автоматической оценке уже касается самого ученика.

Применение ИИ в образовании: примеры

• Вуз. В гарвардском курсе программирования CS50 сделали чат-бота на GPT-4: он объясняет код и отвечает на вопросы на форуме курса. Его настроили подводить к решению и не выдавать его сразу, а ответы на форуме преподаватели могут подтвердить, исправить или удалить. Студенты говорили, что у них будто появился личный репетитор. Это отзывы, а не замер знаний.
• Школа. Учитель загружает параграф и получает варианты заданий для разных уровней, затем проверяет их и выдаёт ученикам. На иностранном языке ученик тренирует устную речь с голосовым собеседником.
• Онлайн-курс. Помощник отвечает по материалам курса в любое время, а сложные вопросы передаёт куратору.
• Приёмная комиссия. Бот отвечает на типовые вопросы о документах и сроках и передаёт сложный случай сотруднику.
• Методическая работа. Ассистент объединяет учебные и методические материалы и помогает преподавателям находить нужное.
• Компания. Продавец тренируется на голосовом покупателе и получает разбор. Об этом статья про ИИ-тренажёр продаж.

В чём главная идея

Учитель в классе объясняет всем сразу. Кто-то уже понял и скучает, кто-то потерялся на прошлом шаге и молчит. Личный репетитор решает эту проблему, но стоит дорого.

В 1984 году психолог Бенджамин Блум описал «проблему двух сигм»: ученик с личным репетитором обгонял примерно 98 % учеников обычного класса. Дать репетитора каждому было невозможно. Оговорка важная: это были короткие небольшие эксперименты, где кроме репетитора были дополнительные тесты и обратная связь. Двух сигм больше никто не повторил, а поздний обзор дал средний эффект около 0,37 стандартного отклонения. Но направление понятно, и ИИ делает личные занятия намного доступнее.

Что исследования говорят об ИИ-репетиторах

Данные есть и за, и против, и вместе они дают полезный вывод.

Два исследования, которые важно читать вместе

• ИИ как репетитор: Нигерия, Всемирный банк, 2025: Занятия с ИИ после уроков, 6 недель: По оценке авторов, эквивалент 1,5⁠–⁠2 лет обычной учёбы: Сильнее примерно 80 % строго проверенных образовательных программ
• ИИ как выдача ответов: Турция, школьники, математика: С обычным чатом задания решали лучше: Когда ИИ убрали, результат оказался хуже, чем у тех, кто не пользовался: С ИИ-наставником, который не даёт ответ сразу, этот вред в основном исчез

• Работа Всемирного банка: программа с GPT-4 в Нигерии дала эффект 0,31 стандартного отклонения по общему тесту и 0,23 по английскому, основному предмету. Занятия при этом шли с учителем в классе.
• Исследование в Турции, опубликованное в PNAS: почти тысяча старшеклассников решали задачи по математике с GPT-4. С обычным чатом результат на практике вырос на 48 %, а когда доступ забрали, оценки оказались на 17 % ниже, чем у тех, кто ИИ не пользовался. С версией-наставником, которая подсказывает, но не даёт ответ, результат на практике вырос на 127 %, и этот вред она в основном сняла.

Вывод простой: дело не в наличии ИИ, а в том, как он устроен.

Если нейросеть решает за ученика, ученик не учится.

Плюсы и минусы ИИ в образовании

Что даёт ИИ в образовании

• Личный темп: Объяснит ещё раз и другими словами, сколько нужно
• Быстрая обратная связь: Ученик сразу видит ошибку и разбирает её
• Меньше рутины у учителя: Варианты заданий и типовая проверка

Чем за это приходится платить

• Риск перестать думать: Готовый ответ заменяет собственное усилие
• Выдуманные факты: Модель может уверенно ошибаться
• Данные учеников: Им не место в публичных зарубежных сервисах

Риски ИИ в образовании и как их снизить

Большую часть рисков можно снизить настройкой и простыми правилами.

Что должен делать хороший ИИ-репетитор

Вот что, на наш взгляд, важно. Часть этого уже есть в нашем Нейроменторе: он превращает учебники, PDF и видео в курсы с уроками и практикой, разбирает ошибки и возвращает к пройденному через карточки и вопросы на вспоминание.

• Сначала спрашивать, потом объяснять. Что ученик уже знает? Что он предполагает? Вопрос до объяснения работает лучше, чем готовый ответ.
• Давать учиться на ошибках. Разбирать задачу, а не оценивать человека.
• Опираться на материал. Отвечать по учебнику, а не по общим знаниям, чтобы снизить риск галлюцинаций.
• Возвращать к пройденному. Карточки и вопросы на вспоминание закрепляют материал лучше, чем повторное чтение.
• Держать интерес. Очки и бейджи быстро надоедают. Поэтому мы экспериментируем с другим: материал вплетается в историю, и хочется узнать, что будет дальше.

Собственных цифр об эффекте мы здесь не приводим: для честного ответа нужен эксперимент с контрольной группой, а одни только оценки внутри продукта ничего не доказывают.

Заменит ли нейросеть учителя

Объяснение материала частично заберёт, а вот учителя целиком нет. В нигерийском исследовании занятия шли вместе с учителем. А авторы гарвардского эксперимента, где ИИ-репетитор дома обогнал занятие в классе, сами пишут, что он не должен заменять живое преподавание.

Кто за что отвечает

• ИИ: Объяснить ещё раз, сколько нужно: Подобрать задание под уровень: Проверить типовую работу и подсказать: Быть доступным вечером и в выходные
• Учитель: Понять, что происходит с ребёнком: Мотивировать и удерживать внимание: Решить, чему и зачем учить: Отвечать за результат и безопасность

И ещё. У ребёнка должен быть взрослый, который заметит, что он три недели делает вид, что учится. Нейросеть этого пока не заметит.

ИИ в школе и вузе: что делать

• Запрещать бессмысленно, а вот менять задания нужно. Если домашнюю работу может сделать чат, она больше ничего не проверяет. Устная защита, работа в классе и задания на собственный опыт проверяют лучше.
• Учите работать с ИИ и проверять его. Это теперь такой же базовый навык, как поиск в интернете. Подход к проверке мы описали в статье про галлюцинации.
• Берегите данные детей. Работы учеников и сведения о них не должны попадать в публичные зарубежные сервисы. Прежде чем подключать любой сервис, в том числе наш, спросите, где он обрабатывает данные учеников. Подробнее в статье про нейросети и персональные данные.
• Для учреждений могут появиться новые правила. Закон об ИИ 243-⁠ФЗ поручает Правительству определить случаи, где можно применять только суверенные и национальные модели. Это стоит учитывать при выборе системы.
• Сверьтесь с рекомендациями для школ. В конце сентября 2026 года Минпросвещения подготовило рекомендации: для каких задач учителя и школьники могут применять ИИ и какие при этом есть ограничения. Глава ведомства Сергей Кравцов отметил, что окончательное решение всегда остаётся за педагогом. В заметке нет ссылки на сам документ, поэтому прежде чем что-то запускать, запросите его текст у ведомства или в органе управления образованием.

Как запустить ИИ в школе, вузе или на курсе

Начинать лучше с небольшого пилота: одна задача и рядом обычные занятия для сравнения.

Пилот по шагам

• Выбрать одну задачу: Один предмет или курс, понятная проблема
• Проверить данные: Где обрабатываются и что можно передавать
• Настроить наставника: Загрузить материалы, запретить готовые ответы
• Сравнить с контрольной группой: Обычные занятия рядом, итоговый тест без ИИ
• Решить вместе с учителями: Что оставить, что убрать, кто отвечает

Итоговый тест без ИИ здесь главная часть. В турецком исследовании с обычным чатом задания решались лучше, а знания без него оказались хуже, поэтому оценки с включённым ИИ ещё ничего не доказывают.

Нейросеть для учителя: что отдать, а что оставить

ИИ хорошо снимает рутину: подготовить варианты заданий, адаптировать текст под уровень, разобрать типовые ошибки, составить тест по учебнику. Каждый материал нужно проверять, но времени остаётся больше на то, что нейросети недоступно: на самих учеников.

То же самое работает и в корпоративном обучении. Как мы учим новых сотрудников через ИИ-наставника, рассказано в статье об адаптации.

Частые вопросы

Заменит ли ИИ учителей?

Часть работы заберёт: объяснения, подбор заданий, проверку типовых работ. Роль взрослого, который мотивирует, замечает и отвечает, останется. Судя по исследованиям, надёжнее работать вместе.

Какую роль играет ИИ в образовании?

Роль помощника. Его сильные стороны: личный темп, быстрая обратная связь и меньше рутины у учителя. Цели, мотивация и ответственность за результат остаются за людьми.

Вреден ли ИИ для учёбы?

Вреден, когда заменяет собственное усилие: ученик получает готовый ответ и не учится. Полезен, когда работает как наставник: задаёт вопросы и подсказывает, но не решает за ученика.

Как понять, что ученик сделал работу сам?

Детекторы текста ненадёжны, поэтому лучше менять формат. Попросите объяснить решение своими словами или сделать похожую задачу прямо на занятии.

Какая нейросеть подходит для учёбы?

Та, что не выдаёт ответ сразу, а задаёт вопросы и помогает дойти до него самому. Это можно попросить и у обычного чата: «Не решай за меня, задавай наводящие вопросы». Проверяйте факты по учебнику.

Где ИИ помогает HR уже сегодня

Путь сотрудника и где здесь ИИ

• Подбор: Разбор резюме, тестовое с ИИ
• Адаптация: ИИ-наставник и курс для роли
• Обучение: Тренажёры и разбор переговоров
• Оценка: Картина навыков для руководителя

На каждом этапе ИИ готовит материал для решения. Само решение о человеке принимает человек.

Применение ИИ в HR: какие задачи и что проверять

Чаще всего ИИ в HR-сфере применяют там, где много однотипного текста и повторяющихся разговоров. Обычно работа делится так.

Начинать лучше со строк, где ошибку легко заметить и исправить, например с текстов вакансий и ответов по регламентам. Строки про отбор и оценку людей требуют больше проверки, об этом дальше.

Подбор и рекрутинг

Что можно отдать. Разбор большого потока резюме: наш Flex Подбор извлекает из них опыт и навыки по вашим критериям, чтобы HR-команда разбирала уже подготовленный список.

Где граница. Решение остаётся за человеком. Система не должна отказывать кандидату сама: вы не сможете объяснить такой отказ, ошибка будет незаметной, а статья 16 закона 152-⁠ФЗ ограничивает решения, основанные только на автоматизированной обработке персональных данных.

Что поменялось в самом подборе. Кандидаты тоже работают с нейросетями, поэтому мы смотрим на работу. Даём тестовое: собрать с помощью ИИ небольшой свой проект и показать его. Подробно в статье кого мы перестали нанимать.

Адаптация

Что можно отдать. Повторяющиеся объяснения. Раньше новичок у нас неделю-две ходил по созвонам. Теперь его учит ИИ-наставник по курсу для его роли, а когда процесс меняется, мы просто загружаем новые материалы.

Где граница. Знакомство с людьми, первая обратная связь и решение по итогам адаптации остаются за руководителем.

Как собрать такой курс и шаблон плана на первую неделю — в статье об адаптации новых сотрудников.

Обучение

Здесь наши основные HR-кейсы.

• Голосовой тренажёр продаж. Продавец разговаривает с ИИ-покупателем и получает оценку по этапам продажи. Такой тренажёр на 32 сценария по реальным скриптам мы делали для Лемана ПРО. Он помогает обучать, адаптировать и оценивать сотрудников. Подробно в статье про ИИ-тренажёр продаж.
• ИИ-коуч по переговорам. Запись настоящих переговоров превращается в отчёт по 42 показателям. Это разбор уже после разговора, а не вместо него.
• ИИ-наставник. Роли и материалы разные, а принцип один: человек тренируется до того, как выйдет к настоящей работе.

ИИ-тренер помогает там, где раньше не хватало практики. Ролевые игры с коллегой неудобны и не масштабируются, а тренинг забывается. На тренажёре можно ошибаться сколько угодно.

Оценка

Что можно отдать. Сбор картины. Руководитель видит, кто и как тренировался, какие навыки проседают у команды и кому нужна помощь, без прослушивания всех записей.

Где граница. Оценка модели — повод для разговора, а не приговор. Модель может оценить один и тот же диалог немного по-разному, поэтому важнее смотреть на тенденцию у человека и команды, чем на один балл.

Решения о премии, повышении или увольнении на основании одной только оценки ИИ принимать нельзя. Это не только наш совет как разработчиков таких систем: статья 86 ТК РФ запрещает работодателю основывать решения, затрагивающие интересы работника, на персональных данных, полученных исключительно автоматизированной обработкой.

Оценка модели — повод для разговора, а не приговор.

Что нельзя отдавать ИИ

Где проходит граница

• Можно отдать: Разбор резюме по критериям: Повторяющиеся объяснения новичкам: Тренировки и разбор записей: Сводки для руководителя
• Решает только человек: Отказ кандидату: Итог испытательного срока: Премии, повышения, увольнения: Сложные разговоры с сотрудником

Отдельная тема — данные. Резюме, записи разговоров и оценки сотрудников содержат персональные данные, поэтому вопрос о том, где они обрабатываются, решают до выбора инструмента. Система может работать в инфраструктуре компании, а данные можно обезличивать. Требования 152-⁠ФЗ учитывают на этапе проектирования. Как это устроено у нас, описано на странице внедрения ИИ.

Опыт внедрения ИИ в HR: что показывают исследования

Опыт внедрения ИИ в HR, который можно проверить по цифрам, идёт в основном из исследований: замеры с контрольной группой компании публикуют редко. Поэтому к цифрам из презентаций поставщиков относитесь осторожно и спрашивайте, с чем сравнивали. Две работы стоит прочитать вместе.

• Голосовые интервью. В полевом эксперименте Джабарьяна и Хенкеля 70 тысяч соискателей случайно распределили между рекрутерами и голосовыми ИИ-агентами. Интервью оценивали и решение о найме принимали люди. После разговора с ИИ предложение о работе получали на 12 % чаще, выросли выход на работу и удержание, а производительность нанятых не снизилась. Авторы связывают это с ситуацией, где сбор информации повторяется и раздан многим сотрудникам, так что на редких вакансиях результат может быть другим.
• Перекосы при отборе. В работе Уилсон и Калискан модели эмбеддингов, которые ранжировали резюме на девяти профессиях, в 85,1 % проверок значимо предпочитали имена, связанные с белыми, а женские имена только в 11,1 %. Это американские имена и поисковые модели, а не чат-боты. Но вывод общий: модель может незаметно отдавать предпочтение одним кандидатам перед другими.

Что из этого следует:

• выигрыш вероятнее там, где поток большой, а процесс одинаковый;
• в эксперименте с интервью решение оставалось за человеком, и это условие лучше сохранить;
• перекос не виден по общему качеству, его нужно проверять отдельно.

Наш опыт описан выше, в разделах про адаптацию и обучение: ИИ даёт больше практики, а решения принимает руководитель.

Как проверить на своих данных

Возьмите закрытую вакансию, где известно, кого наняли и кто прошёл испытательный срок. В согласованной с юристом и службой безопасности схеме прогоните те же резюме по вашим критериям и посмотрите:

• попали ли в верх списка те, кого вы наняли;
• кого система поставила низко, хотя человек в итоге подошёл;
• меняется ли место кандидата, если в копии резюме заменить только имя, пол или возраст.

Последняя проверка простая, но говорит о перекосах больше, чем презентация поставщика.

Как внедрить ИИ в HR: пошаговый план

Использование ИИ в HR лучше начинать с одного процесса. Хороший кандидат на первый запуск: большой поток и понятный результат. Например, ответы сотрудникам по регламентам. Разбор откликов на массовую вакансию лучше брать вторым и только там, где HR всё равно просматривает весь список сам. С оценки сотрудников начинать не стоит: цена ошибки там выше.

Запуск ИИ в HR по шагам

• Выбрать один процесс: Большой поток, понятный результат
• Замерить, как сейчас: Часы HR, сроки, качество
• Решить вопрос с данными: Где обрабатываются и кто согласует
• Проверить на старых примерах: Закрытые вакансии, настоящие вопросы
• Запустить рядом с людьми: Решает HR, спорные случаи разбираются

После запуска назначьте владельца: человека из HR, который смотрит на качество, собирает спорные случаи и решает, что менять. Общий порядок разобран в статье как внедрить ИИ в бизнес.

Когда ИИ в HR пока не нужен

• Вакансий мало, и каждая особая. Настройка может занять больше времени, чем сам подбор.
• Критерии отбора никто не записал. Сначала договоритесь о них, иначе система будет быстро делать непонятно что.
• Регламенты устарели. Ассистент будет уверенно пересказывать старое. Как навести порядок, рассказано в статье про базу знаний.
• Некому проверять результат. Тогда ошибки станут заметны слишком поздно.

Что можно начать менять сразу, без отдельного проекта

1. Собрать материалы для новичков в один курс для одной роли. У нас такие курсы есть для разработчика и менеджера.
2. Обновлять курс, когда меняются процессы, а не проводить вводные созвоны заново.
3. Дать кандидату тестовое: сделать с помощью ИИ небольшой собственный проект и показать его.
4. Проверять результат самому: открыть работу и посмотреть, работают ли кнопки, понятны ли тексты и логика. Чем слоп отличается от результата, мы разобрали отдельно.
5. Учить сильных специалистов, которые не пользуются ИИ, а не считать их проблемой.

ИИ для HR-менеджеров: что попробовать сегодня

HR-менеджеру для начала хватит согласованного чата с нейросетью и нескольких типовых задач. Имена, контакты и другие данные кандидатов туда не вставляйте: правила описаны в статье про нейросети и персональные данные. Вот запросы, которые можно взять за основу.

• Вакансия. «Перепиши текст вакансии простым языком. Условия не меняй и ничего не добавляй. Отметь, каких данных не хватает».
• Критерии отбора. «Преврати эти требования в список проверяемых критериев. Какие из них нельзя проверить по резюме?»
• Вопросы для интервью. «Вот требования к роли. Составь восемь вопросов о прошлом опыте и для каждого опиши сильный и слабый ответ».
• Отказ кандидату. «Напиши короткий вежливый отказ без канцелярита. Причина такая: … Не обещай вернуться к кандидату позже».
• Разбор опроса. «Вот обезличенные ответы сотрудников. Сгруппируй их по темам и к каждой теме дай две дословные цитаты».

Каждый результат читайте как черновик. Цитаты сверяйте с исходником: модель может их выдумать. Хорошо работает и обратный ход: попросите нейросеть найти слабые места в вашем тексте вакансии или плане интервью.

Подтянуть придётся три вещи: умение описывать критерии словами, привычку выборочно проверять результат и базовое понимание правил работы с персональными данными. Они пригодятся и при смене сервиса.

Инструменты ИИ в HR: какие бывают

Инструменты ИИ в HR удобнее делить по задаче: сервисы быстро меняются, а задачи остаются.

Конкретные сервисы сравнивайте на своих примерах: порядок такой проверки есть в статье какую нейросеть выбрать.

Как выбирать HR-сервис с ИИ

Задайте поставщику четыре вопроса:

• Кто принимает решение о человеке и как это устроено в интерфейсе?
• Может ли система объяснить, почему поставила такую оценку или выделила такой навык?
• Где хранятся и обрабатываются резюме и записи разговоров?
• Как проверить качество на наших данных до полной оплаты?

Типичные ошибки при внедрении

• Кандидата не предупреждают. Скажите заранее, что на первом этапе с ним говорит ИИ, и дайте способ связаться с человеком. На прямой вопрос, бот ли это, отвечайте честно.
• Никто не смотрит отсеянных. Ошибка в верхней части списка заметна, а среди отсеянных нет. Просматривайте их выборочно.
• Резюме уходят в личные аккаунты. Запрет без одобренного инструмента обычно этого не останавливает, поэтому сначала выберите инструмент.
• Нет замера до запуска. Потом нечем подтвердить пользу, и спор сводится к ощущениям.
• Верят обещаниям прочитать характер. Если сервис определяет честность или мотивацию по голосу и мимике, спросите, чем это подтверждено и как вы объясните такой вывод кандидату.

Как считать эффект

Сравнивайте с замером до запуска и смотрите не только на скорость.

• Подбор: время HR на один отклик, срок закрытия вакансии, доля нанятых, прошедших испытательный срок.
• Первый контакт: сколько кандидатов доходит до следующего этапа и сколько бросает разговор.
• Вопросы сотрудников: сколько закрыто без HR и сколько ответов оказались неверными.
• Обучение и адаптация: когда новичок берёт первую настоящую задачу и как меняются навыки на тренажёре.

Частые вопросы

Заменит ли ИИ HR-специалиста?

Рутину заберёт: разбор резюме, повторяющиеся объяснения, сводки. Разговоры с людьми, решения и ответственность за них останутся за человеком.

Можно ли доверить ИИ отбор резюме?

Извлечение опыта и навыков можно. Окончательный отказ лучше оставить за человеком: иначе вы рискуете потерять сильного кандидата и не сможете объяснить почему.

Какие инструменты ИИ нужны HR-менеджеру?

Для начала хватит согласованного чата для текстов без данных кандидатов и отдельного сервиса расшифровки, который согласован с юристом. Система подбора с ИИ и ассистент по регламентам нужны, когда поток большой, а вопросы повторяются.

Нужно ли предупреждать кандидата, что с ним общается ИИ?

Лучше предупредить заранее и не отрицать этого на прямой вопрос. Запись разговора к тому же содержит персональные данные, поэтому порядок работы согласуйте с юристом.

С чего начать, если отдельного проекта пока нет?

С курса для одной роли и тестового задания. Для обоих шагов не нужен отдельный проект, а эффект виден уже на следующем новичке и следующем кандидате.

Чем госзаказ отличается от бизнеса

Среди наших заказчиков Правительство Московской области, муниципальный округ Истра, Рузский муниципальный округ и Одинцовский городской округ. Первой своей госзакупки мы, честно говоря, боялись. Сейчас реализованных госзаказов больше 20, и вот что здесь устроено иначе.

• Цена ошибки другая. Неверный вывод может уйти в официальный документ или в ответ жителю.
• Нужно показывать основание. Сотрудник должен видеть, откуда взялся вывод, и иметь возможность это проверить.
• Приёмка строгая. Работы принимают по контракту, поэтому «обычно работает» недостаточно.
• Данные чувствительные. Где работает модель и что уходит за пределы контура, решают до начала разработки.

Что ИИ в государственном управлении уже делает: наш опыт

• Голосовой помощник для жителей. Для Одинцовского округа мы сделали голосового ИИ-агента, который работает по большой базе знаний округа и помогает жителям по самым разным вопросам.
• Проверка закупочной документации. ИИ разбирает документы, сравнивает заявки и собирает выводы со ссылками на источники, а специалист их проверяет.
• Ответы сотрудникам. Ассистент находит ответ в регламентах и показывает, на какой документ опирается.
• Аналитика. Обращения и публичные обсуждения группируются по темам, и руководитель получает сводку с опорой на исходные материалы. За такой аналитикой общественного мнения к нам приходят часто.

Осенью 2025 года мы за короткий срок реализовали пять ИИ-проектов в разных категориях.

Использование ИИ в государственном управлении: какие задачи подходят

Лучше всего подходят задачи, где много однотипного текста, а результат сотрудник может быстро проверить. В госсекторе это касается и администраций, и ведомств, и подведомственных учреждений.

Администрации округа или района обычно проще начать с обращений или с поиска по внутренним документам: понятно, кто пользуется, а ответ легко проверить. Общий порядок описан в статье как внедрить ИИ.

Какие ошибки нашлись на настоящих документах

Самая полезная часть опыта — наши ошибки. В одном из проектов ИИ проверяет закупочную документацию. Заказчик присылал замечания по настоящим закупкам, ещё часть мы нашли сами, когда разбирали исходный отчёт. Среди них было такое:

• предлагал заменить верную ставку НДС 22 % на 20 % и считал 2026 год будущим;
• требовал три коммерческих предложения там, где цена рассчитана сметным или тарифным методом;
• автоматически требовал лицензию на отходы;
• объявлял работы по содержанию капитальным строительством и требовал допуск СРО;
• считал точные и круглые числа подозрительными;
• если документа не было в базе, делал вывод, что ГОСТ отменён;
• ссылался на постановления, которых нет в приложении;
• выдавал итог «33 находки», хотя сумма по категориям давала 31.

Все эти ошибки выглядели уверенно, и без знающего человека их легко принять за настоящие нарушения. Но у них есть причины, которые можно устранить.

Какая была ошибка и что мы поменяли

• Считал 2026 год будущим → Текущая дата передаётся в анализ
• Выдумывал требования по одному слову → Сначала определяет предмет работ и применимость требования
• Обязательно находил замечания → Убрали обязательную квоту замечаний
• Цитировал то, чего нет → Вся цитата проверяется по оригиналу
• «Нет в базе» = отменён → Отсутствие в базе не считается доказательством
• Итоги не сходились → Счётчики и резюме строятся из итоговых находок

После исправлений мы прогнали настоящий архив заказчика: обработаны 39 документов, ложные выводы о ставке НДС, цене, обеспечении и толщине слоя не повторились, 18 автоматических проверок прошли. Последнюю правку проверяли точечно, без нового прогона всего архива. В итоговом отчёте осталось 0 критических находок и 2 предупреждения, но само по себе это не мера качества. Настоящие замечания при этом остались. В контрольном примере, где в задании указано 12 стульев на 24 000 рублей, а в спецификации 10 на 20 000, система расхождение нашла. Без такой проверки легко было бы просто заглушить ИИ и радоваться, что замечаний стало меньше.

Какие правила мы из этого вынесли

Какой путь должна пройти найденная ошибка

• Найти: На настоящих документах
• Понять причину: Правило, данные или неполный текст документа
• Исправить: Причину, а не один случай
• Закрепить автотестом: Автоматической проверкой, чтобы ошибка не вернулась

1. Принимать работу на настоящих документах. На подготовленных примерах всё работает всегда.
2. Каждую найденную ошибку превращать в автотест. Иначе следующая правка вернёт её обратно.
3. Показывать источник каждого вывода. Цитата с указанием документа экономит специалисту больше времени, чем сам вывод.
4. Не считать число находок мерой качества. Их может стать меньше, потому что система стала точнее, а может, потому что она стала слепой.
5. Честно говорить, что проверено. В отчёте заказчику мы разделяли три статуса: проверено на его документах, проверен общий механизм, нужен исходный пакет. Случаи без документов мы не называли закрытыми, и успешные проверки не гарантируют, что других ошибок нет.

Три статуса в отчёте заказчику

• Проверено на пакете: Результат подтверждён на присланных документах
• Проверен общий механизм: Есть автотест или контрольный пример, а конкретная закупка не воспроизведена
• Нужен исходный пакет: Случай нельзя считать закрытым без документов

Решение по документам при этом всегда принимает человек. ИИ готовит материал со ссылками, а специалист отвечает за вывод.

ИИ в госзакупках: что ему можно поручить

В госзакупках ИИ обычно читает и сверяет документы, а решения по заявкам и контракту остаются за заказчиком и комиссией.

• Заказчику. Сверить задание, спецификацию и проект контракта между собой. Проверить, применимо ли требование к предмету закупки. Свести коммерческие предложения в таблицу для обоснования цены. Подготовить черновик ответа на запрос разъяснений.
• Поставщику. Отобрать подходящие извещения. Выписать из документации сроки, обеспечение и штрафы. Сверить заявку со списком требований перед подачей.

Три вещи лучше оставить человеку: допуск или отклонение заявки, вывод о нарушении и выбор метода расчёта цены. И если ИИ не нашёл замечаний, это ещё не значит, что их нет.

Как быть с данными

Самый чистый вариант — разместить модели и систему в инфраструктуре заказчика, на моделях с открытым кодом. Но локальные вычисления дороги, и такое оборудование по карману не всем.

Другой подход — обезличивать данные на лету. Лёгкая модель в контуре заменяет названия организаций, ФИО и суммы на метки, обезличенный запрос уходит за пределы контура во внешнюю, в том числе зарубежную, модель, а настоящие данные подставляются обратно уже внутри. Подойдёт ли это в конкретном проекте, решается вместе со службой безопасности заказчика и с учётом требований, включая 152-⁠ФЗ, а для государственных и муниципальных информационных систем и приказ ФСТЭК № 117. Для таких систем эта схема, скорее всего, не подойдёт. Подробнее в статье про нейросети и персональные данные.

С 1 марта 2027 года к этому добавляется закон об ИИ 243-⁠ФЗ: Правительство определит случаи, где можно применять только суверенные и национальные модели, а действующие системы получат отсрочку при условии, что данные обрабатываются и хранятся в России. Сроки проекта стоит сверять с этой датой.

Требования к защите тоже могут стать строже. Приказ ФСТЭК № 117 действует с 1 марта 2026 года и охватывает государственные информационные системы и другие системы госорганов, госпредприятий и госучреждений. В августе 2026 года ФСТЭК вынесла на обсуждение поправки про ИИ: изолировать модели в отдельном сегменте, регистрировать действия пользователей, а если модель работает с информацией ограниченного доступа или выполняет значимые функции оператора, фильтровать запросы и ответы. Отдельно говорится об ИИ-агентах и о сторонних сервисах подрядчика. Это пока проект: если его примут, правила заработают с 1 марта 2027 года.

Как подготовиться к такому проекту

• Назовите одну задачу и того, кто ею занимается. Сервис без конкретного пользователя никому не понадобится.
• Соберите настоящие документы для проверки, в том числе те, в которых уже находили проблемы.
• Заранее договоритесь о приёмке: на каких документах и по каким признакам.
• Определите границы: какие данные можно обрабатывать и кто отвечает за решение.
• Предусмотрите поддержку. Нормы меняются, а вместе с ними и правила проверки. Без поддержки сервис быстро устареет.

Частые вопросы

Можно ли доверить ИИ юридически значимое решение?

Нет. ИИ может найти нарушение, подготовить черновик и показать источник. Решение и ответственность остаются у сотрудника.

Можно ли развернуть всё в закрытом контуре?

Да. Размещаем модели и систему в инфраструктуре заказчика с учётом доступных ресурсов и согласуем меры защиты с его службой безопасности. Подробнее на странице внедрения ИИ.

Как провести такой проект через закупку?

Работаем по 44-⁠ФЗ и 223-⁠ФЗ. Состав работ, этапы, документацию и порядок приёмки согласуем в рамках контракта. Начать можно с бесплатного аудита: разберём процесс и покажем, что получится.

Можно ли сотрудникам ведомства пользоваться публичным чат-ботом?

Для общих вопросов и текстов без служебных сведений это обычно вопрос внутренних правил ведомства. Обращения, служебные документы и персональные данные в личные аккаунты отправлять не стоит. Лучше закрепить это правилом и дать сотрудникам одобренный инструмент.

Что продают под названием «ИИ-сотрудник» и «цифровой сотрудник»

«ИИ-сотрудник», «цифровой сотрудник», «нейросотрудник», «виртуальный сотрудник» — это не термины, а упаковка. Под ней обычно лежит одно из трёх.

Все три бывают полезны. Вопрос в том, за что вы платите: за рабочую систему или за слово «сотрудник» в презентации.

Есть и главное отличие от человека: сотрудник отвечает за результат, а система нет. Поэтому честнее говорить не «у нас работает ИИ-менеджер», а «эту часть работы делает ИИ, а за результат отвечает вот этот человек».

Ещё цифровым сотрудником часто называют робота RPA, который повторяет действия человека на экране по жёстким правилам. Нейросети в нём может не быть вовсе. Для строгого процесса это хороший вариант, но уточните, что вам продают. А виртуальным сотрудником иногда называют и обычного удалённого помощника-человека.

Виртуальные ИИ-сотрудники для бизнеса: какие роли им отдают

ИИ-сотрудники для бизнеса чаще берут повторяющуюся часть работы, чем всю должность. Вот типовые варианты и граница каждого.

Такая система может работать там, где уже общаются люди: в Telegram, MAX, на сайте, в почте или внутри CRM. Что получится у вас, покажет проверка на ваших примерах.

Сколько в этом хайпа

Три цифры, которые стоит держать в голове, когда вам показывают презентацию.

Хайп в цифрах

• 95 %: организаций без измеримой отдачи от генеративного ИИ, MIT NANDA
• 40 %+: проектов с агентами закроют к концу 2027 года, прогноз Gartner
• ≈130: настоящих поставщиков агентов из тысяч, оценка Gartner

• 95 % организаций не получили измеримой отдачи от генеративного ИИ при вложениях в 30⁠–⁠40 млрд долларов, говорится в предварительном отчёте MIT NANDA 2025 года. Основа там скромная: 52 интервью, опрос 153 руководителей и разбор 300 публичных внедрений, так что это сигнал, а не точное измерение.
• Больше 40 % проектов с ИИ-агентами закроют к концу 2027 года, прогнозирует Gartner. Причины: растущая стоимость, неясная польза и слабый контроль рисков.
• Настоящих поставщиков агентов около 130 из тысяч, оценивает там же Gartner. Остальные занимаются agent washing: называют агентами обычных чат-ботов и автоматизацию.

Вывод не в том, что ИИ не работает. Вывод в том, что между «внедрили ИИ-сотрудника» и «получили результат» лежит большая работа, и продают её не всегда.

Что у нас реально делает ИИ

Нас 10 человек, за плечами более 200 реализованных проектов, из них более 120 коммерческих ИИ-проектов и более 20 госзаказов. По нашей оценке, мы работаем в 3⁠–⁠4 раза быстрее традиционной студии разработки, а иногда в 10 раз. За этим стоят вполне конкретные вещи.

Роли и задачи, которые у нас закрывает ИИ

• В команде: Графический и продуктовый дизайн: UX-исследования: Тестирование: Простые задачи в разработке
• У менеджера проекта: Документы и сметы: Коммерческие предложения: Разбор прошлых проектов: Подсказка следующих шагов
• У новичка: Обучение по курсу для его роли: Знакомство с процессами до начала работы

Проекты при этом ведут люди: мидлы и сеньоры, которые умеют работать с ИИ и отвечают за результат.

Дизайнеров, тестировщиков и джунов мы поэтому не нанимаем. Подробно об этом в статье кого мы перестали нанимать, а про обучение новичков в статье об адаптации сотрудников.

А вот с чем мы не согласны: что нейросеть уже может быть полноценным продавцом-консультантом. На наш взгляд, люди обычно понимают, где ИИ, а где человек. Исследования дают картину сложнее, разбор в статье ИИ в продажах.

И есть риск, которого нет у обычного сотрудника: ИИ может пропасть в один момент. У нас такое уже было, об этом в статье про AI-first компанию.

Как «нанять» ИИ-сотрудника и не разочароваться

Относитесь к нему как к новичку на испытательном сроке.

ИИ-сотрудника принимают на работу как человека

• Инструкция: Одна роль: что входит и что нет
• Наставник: Человек, который проверяет и отвечает
• Испытательный срок: Настоящие примеры и сравнение с тем, как было
• Допуск: Больше самостоятельности только по статистике

• Инструкция. «Отвечает на обращения» слишком широко. «Отвечает на вопросы о доставке по такому-то регламенту, а всё про деньги передаёт человеку» уже можно проверить.
• Наставник. Это конкретный человек, который смотрит на ошибки и решает, что поправить. Если такого человека нет, система быстро начнёт работать сама по себе.
• Испытательный срок. Проверяйте на настоящих примерах из вашей работы и сравнивайте с тем, как процесс работает сейчас. Демо на подготовленных данных ничего не доказывает.
• Допуск. Для старта подходит схема из статьи про ИИ-агентов: ИИ готовит, человек подтверждает. Часть простых случаев на полный автомат переводят, когда статистика покажет стабильное качество.

Как создать ИИ-сотрудника: что понадобится

Чтобы создать ИИ-сотрудника, кроме инструкции и наставника нужны ещё четыре вещи.

1. Знания. Регламенты, цены и ответы на частые вопросы в одном месте и в актуальном виде. Система не узнает больше, чем вы ей дали. Подробнее в статье про базу знаний.
2. Доступы. К каким системам она подключается и с какими правами. На старте обычно хватает чтения.
3. Канал. Где её будут находить клиенты или сотрудники.
4. Контрольные примеры. Несколько десятков настоящих обращений с правильными ответами. На них проверяют каждую правку.

Собрать всё это можно тремя путями.

Что посчитать, прежде чем сравнивать с зарплатой

Сравнение цены подписки с зарплатой менеджера обычно неверно. Система берёт часть работы, а расходы у неё есть и кроме подписки. Посчитайте:

• какую долю задач роли она закрывает на ваших примерах;
• сколько стоят подписка или оплата модели на ваш объём, настройка и интеграции;
• сколько часов в месяц уходит у наставника на проверку и правку инструкции;
• во что обойдётся ошибка перед клиентом;
• чем займётся сотрудник, у которого освободилось время. Пока у него нет другой работы, деньги компания не сэкономила.

Из чего складывается цена, разобрано в статье про ИИ-агентов.

Как проверить поставщика

Большинство громких обещаний можно перевести в простую просьбу.

Что говорят и что попросить

• «Заменит менеджера» → Назвать задачи и того, кто проверяет результат
• «Работает на любых данных» → Проверку на ваших данных до полной оплаты
• «Почти не ошибается» → Примеры ошибок и что система делает, когда не уверена
• «Подключим за день» → Показать, что уже работает в ваших системах, а что только в демо
• «На самых новых моделях» → Объяснить, что будет, если модель или поставщик отключатся

Если вместо ответов вы снова получаете презентацию, это повод насторожиться. Как отличать настоящий результат от красивой упаковки, мы разобрали в статье про ИИ-слоп.

Что изменится в 2027 году

Прогнозы в этой теме стареют быстро, поэтому только то, что можно проверить.

• Агенты смогут дольше работать без человека. Лаборатория METR измеряла, с какими по длине задачами ИИ справляется сам хотя бы в половине случаев. На длинной дистанции эта длина удваивалась примерно каждые 7 месяцев, а с 2024 года быстрее. Весной 2026 года лучшая из публичных моделей дошла примерно до 12 часов работы человека без контекста проекта, с очень широким разбросом, от 5 до 60 часов. У других моделей было около 6 часов, а при требовании 80 % успеха чуть больше часа. С мая METR предупреждает, что замеры выше 16 часов ненадёжны, а с сентября эту страницу больше не обновляет. Оговорка важная: это лабораторные задачи, в основном про программирование, а не ваша CRM со всеми её исключениями.
• Рынок почистится. Если прогноз Gartner сбудется, значительная часть нынешних проектов с агентами закроется, а с ними и часть поставщиков. Поэтому заранее спрашивайте, кому принадлежат ваши данные и настройки.
• Цена ошибки останется прежней. Чем дольше агент работает без присмотра, тем дороже пропущенная ошибка. Поэтому в цене будут те, кто умеет ставить задачу и проверять результат.

Частые вопросы

Чем ИИ-сотрудник отличается от ИИ-агента?

Агент — технический термин: модель с инструментами, которая сама выбирает шаги. «ИИ-сотрудник» — маркетинговое название, за которым может стоять и агент, и обычный чат. Подробнее в статье про ИИ-агентов.

Может ли ИИ-сотрудник полностью заменить человека?

В небольшой команде отдельные роли может: у нас так с дизайном, UX-исследованиями и тестированием. Но кто-то всё равно должен ставить задачу и проверять результат. А полноценным продавцом-консультантом ИИ, на наш взгляд, пока быть не может.

Чем ИИ-сотрудник отличается от чат-бота?

Пока система только отвечает, по сути ничем. Разница появляется, когда она сама делает что-то в ваших программах: заполняет CRM, находит файл, создаёт задачу. Спросите поставщика, какие действия она выполняет без человека.

Кто отвечает, если ИИ-сотрудник ошибся?

У программы ответственности нет, поэтому заранее назначьте человека, который отвечает за результат и разбирает ошибки. Юридические последствия конкретной ошибки покажите юристу.

Нужно ли говорить клиентам, что с ними общается ИИ?

Обязательной маркировки всего, что сделано нейросетью, в законе 243-⁠ФЗ нет, но рекламу, договоры и отраслевые правила он не отменяет. Врать на прямой вопрос не стоит, а выход к человеку лучше сделать заметным. Подробнее в статье про ИИ в продажах. Это не юридическое заключение.

С чего начать?

С одной роли и одного процесса, а не с покупки «сотрудника». Порядок действий есть в статье как внедрить ИИ в бизнес, а разобрать вашу задачу мы можем на бесплатном аудите.

Что такое нейрослоп простыми словами

Словом slop в английском называют помои. В интернете так стали называть контент, который нейросети выпускают в больших количествах и без оглядки на качество: статьи ни о чём, странные картинки, видео-пустышки. В 2025 году словарь Merriam-Webster выбрал это слово главным за год. По-русски говорят «нейрослоп», «ИИ-слоп» или просто «слоп», по-английски AI slop.

На работе у этого явления тоже появилось имя. Исследователи из BetterUp и Стэнфорда в статье для HBR назвали его воркслопом: это рабочий результат, который выглядит хорошо, но не продвигает задачу. Отчёт на десять страниц, в котором нет вывода. Презентация, которую всё равно придётся переделывать. Сервис, в котором половина кнопок ничего не делает.

Главная проблема в том, что работа никуда не делась. Её просто передали следующему человеку.

Как выглядит нейрослоп: примеры

Чаще всего нейрослоп встречается там, где платят за просмотры и клики.

• Видео в ленте. Короткие ролики с невозможными животными, странными детьми и знаменитостями. Их собирают за минуты и выпускают десятками: смысл не важен, важно, чтобы зритель не пролистнул.
• Картинки. Слишком гладкие лица, ошибки в мелких деталях и надписях, сюжет, который разваливается, если присмотреться.
• Статьи и посты. Много общих слов и ни одного факта, который можно проверить. Такой текст подойдёт к любой теме и ничего не сообщает.
• Музыка и книги. Поток сгенерированных треков на стримингах и однотипные книги в онлайн-магазинах.
• Рабочие материалы. Отчёты, презентации и сервисы, которые выглядят готовыми, но не работают. О них ниже.

Чем вреден нейрослоп

• Вытесняет нормальное. Сделать слоп почти ничего не стоит, поэтому его становится всё больше, и найти толковый материал труднее.
• Подрывает доверие. Когда подделок много, люди начинают сомневаться и в настоящих фото и видео.
• Разносит ошибки. Выдуманные факты копируются из текста в текст. Откуда они берутся, мы разобрали в статье про галлюцинации нейросетей.
• Съедает внимание. Бесконечная лента ярких роликов без смысла легко забирает время.
• Стоит денег компаниям. На работе слоп перекладывает задачу на следующего человека, и за это платит компания. Цифры ниже.

Как распознать нейрослоп в ленте

1. Присмотритесь к деталям. Руки, отражения, надписи на фоне, движения, которые не складываются.
2. Посмотрите на автора. Десятки похожих публикаций в день и ни одной своей мысли.
3. Проверьте один факт. Если цифры или цитаты больше нигде не находятся, дальше можно не читать.
4. Спросите себя, о чём это. Если после текста нечего пересказать, это тот самый случай.
5. Поищите оригинал. Поиск по картинке часто показывает, откуда взялся кадр и есть ли он вообще.

Ни один из этих признаков не доказывает, что материал сделала нейросеть, и автоматические детекторы тоже не дают гарантии. Но главный вопрос в другом: есть ли в материале смысл и можно ли его проверить.

Как защититься от нейрослопа в ленте

Убрать его совсем не получится, но ленту можно почистить. Рекомендации обычно подстраиваются под то, на чём вы задержались, поэтому многое решают ваши действия.

• Не досматривайте и не спорьте в комментариях. Для алгоритма злой комментарий обычно тоже выглядит как интерес.
• Скрывайте и блокируйте. Пометка «не интересно» и блокировка автора дают ленте более ясный сигнал, чем простое пролистывание.
• Подпишитесь на людей и издания, которым доверяете, и заходите к ним напрямую.
• Не пересылайте, пока не проверили. Особенно если ролик вызвал сильную эмоцию: на это он часто и рассчитан.
• Разберите примеры с детьми. Возьмите пару сгенерированных роликов и найдите в них признаки из списка выше.

Воркслоп: сколько нейрослоп стоит компании

Воркслоп в цифрах

• 40 %: сотрудников получали воркслоп за последний месяц
• 1 ч 56 мин: в среднем уходит на один такой случай
• 186 $: в месяц незаметно теряется на сотрудника, который получает воркслоп

Опрос 1 150 сотрудников в США из разных отраслей, HBR, сентябрь 2025 года. Если воркслоп получает примерно 40 % людей, компания на 10 000 человек теряет больше 9 млн долларов в год.

Деньгами дело не ограничивается. По тем же данным, примерно половина получателей после такого начинает считать отправителя менее способным и надёжным. За сэкономленный час человек платит репутацией.

Как распознать нейрослоп в работе

Когда нам показывают результат, мы открываем его и пробуем пользоваться. Этого обычно хватает.

Три признака, которые видно сразу

• Нерабочие кнопки: Выглядит готовым, но нажатие ничего не делает или ведёт в никуда
• Непонятные тексты: Общие слова, которые подойдут любому продукту. Автор сам не может объяснить, о чём это
• Непонятная логика: Шаги не складываются в сценарий, и неясно, зачем пользователю этот экран

Признаков гораздо больше, но эти срабатывают первыми. И они хорошо показывают суть: слоп определяется не тем, писал ли это ИИ, а тем, проверил ли человек результат перед тем, как сдать.

Как проверять разные виды работы

Подход один: не читать описание, а пробовать пользоваться.

Откуда берётся нейрослоп

Сам по себе ИИ тут ни при чём: в нашей команде он пишет код, тексты и документы каждый день. Слоп появляется, когда из работы исчезает проверка. Обычно по одной из трёх причин.

• Требование использовать ИИ без требования к результату. Авторы статьи в HBR прямо предупреждают о приказах «используйте ИИ везде»: люди начинают копировать и пересылать, а не думать.
• Премия за скорость и объём. Если ценится количество, количество и будет.
• Автор не разбирается в теме. Тогда он и не может заметить ошибку модели. Поэтому мы нанимаем тех, кому есть на чём её проверять. Об этом в статье кого мы перестали нанимать.

Как принимать работу

Несколько правил, которые снижают количество слопа и не требуют отдельного проекта.

Как принять работу, сделанную с ИИ

• Автор сам прошёл результат: До того, как отправить
• Сдаёт работающее: Ссылку, а не описание
• Вы открываете и пробуете: Сами, а не на демо у автора
• Не работает — возврат: Без обсуждения, кто это написал

Пользоваться ИИ можно сколько угодно, но кто сдал, тот и отвечает. Фраза «это нейросеть написала» не считается объяснением.
Главное правило приёмки

Как компании самой не выпускать нейрослоп

Нейросеть в маркетинге и поддержке сама по себе не проблема. Слоп появляется, когда публикуют первый вариант без проверки. Для сайта, рассылки и соцсетей обычно хватает четырёх правил.

1. Начинайте с факта. Случай клиента, цифра, своё наблюдение. Если своего материала нет, текст выйдет общим, кто бы его ни писал.
2. Назначьте ответственного за каждую публикацию. Он проверяет цифры, ссылки и названия перед выходом.
3. Не считайте успехом число материалов. Смотрите, читают ли их и приходят ли после них обращения.
4. Пройдите путь клиента в чат-боте. Задайте ему настоящий вопрос. Красивый ответ, который ничего не решает, тоже слоп.

Как не купить слоп у подрядчика

На рынке хватает красивых презентаций. Gartner в 2025 году оценивал, что настоящих поставщиков ИИ-агентов всего около 130 из тысяч.

• Просите показать работающую систему, а не слайды.
• Договаривайтесь о проверке на ваших данных и заранее фиксируйте, что будет считаться успехом.
• Спросите, где система ошибается. Если «почти нигде», задайте вопрос ещё раз.

Остальные вопросы подрядчику мы собрали в статье про ИИ-сотрудников.

Частые вопросы

Слоп и галлюцинации нейросети — одно и то же?

Нет. Галлюцинация — это выдуманный факт. Слоп — это результат целиком, который не решает задачу, даже если в нём нет ни одного ложного утверждения. Бывает и то и другое сразу.

Если текст написала нейросеть, это уже слоп?

Нет. Если человек разобрался в теме, проверил факты и результат решает задачу, это нормальная работа, какими бы инструментами она ни была сделана.

Можно ли находить слоп автоматически?

Детекторы отвечают на вопрос «писал ли это ИИ», а не на вопрос «годится ли результат». А это разные вопросы. Автоматические проверки помогают там, где правило можно сформулировать точно, например сверить итоги в таблице или проверить, что ссылки открываются. Решение всё равно остаётся за человеком.

Кто такие слопперы?

Этим словом называют две разные группы. Одни зарабатывают на потоке сгенерированного контента. Других ругают за то, что они по любому поводу спрашивают чат-бота, вместо того чтобы подумать самим.

Что значат слова «слоп» и «нейрослоп»?

Слоп пришёл из английского: slop значит «помои». Нейрослоп значит то же самое, но подчёркивает, что это сделала нейросеть.

Что нейросеть уже хорошо делает для юристов

Лучше всего ИИ работает там, где много текста и результат легко проверить.

Общий принцип мы подробно разбирали в статье как устроен реестр договоров и на странице Flex Документов.

ИИ для юристов и адвокатов: что кому подходит

Инструменты у них похожие, а различаются материалы и требования к тайне.

Что учитывать адвокату

Задачи адвокатов в таблице и правила ниже взяты из статьи в «Адвокатской газете», сентябрь 2026 года. Это мнение авторов, а не официальный стандарт.

• Сначала тайна, потом удобство. В публичном сервисе адвокат часто не знает, где лежат документы, идут ли запросы на обучение модели и у кого есть доступ. Материалы доверителя авторы предлагают обрабатывать в защищённом контуре.
• Внутренний регламент. Какие сервисы и категории сведений допустимы, кто что видит. Адвокат, который не участвует в поручении, не должен автоматически получать доступ к его материалам.
• Проверка по первоисточнику. Нормы, судебные акты, цитаты, расчёты и факты.

Из той же статьи: Федеральная палата адвокатов создала рабочую группу по ИИ, а Верховный Суд приказом от 3 сентября 2026 года № 59-⁠П утвердил концепцию внедрения ИИ в судопроизводство. Следите за разъяснениями своей палаты.

Какие нейросети для юристов бывают

ИИ-юристом называют разные сервисы. Вместе с системами на ваших документах получается три вида, и ждать от них стоит разного.

Мы не сравнивали эти сервисы между собой, поэтому рейтинга здесь нет. Как выбрать на своих примерах, написано ниже, в разделе про юридический отдел.

Юридический ИИ-ассистент: что проверить перед выбором

Юридический ИИ-ассистент — это сервис или внутренняя система, которая отвечает по правовым текстам и вашим документам и показывает, откуда взят ответ. Пробуйте его на своих примерах и проверяйте шесть вещей.

1. Ссылка. Можно ли открыть норму или пункт договора прямо из ответа?
2. База. Что в ней есть, как часто она обновляется, видна ли редакция нормы на нужную дату?
3. Файлы. Читает ли сканы, приложения и допсоглашения? Можно ли выгрузить результат в Word?
4. Данные. Где хранятся документы, где работает модель, идут ли материалы на обучение, как их удалить?
5. Доступ. Можно ли разграничить, кто какие документы видит, и есть ли журнал действий?
6. Умение не знать. Задайте вопрос, ответа на который в документах нет. Хороший ассистент скажет, что не нашёл. Плохой сочинит.

Простые споры стали доступнее

Дела, где раньше проще было заплатить, чем нанимать юриста, теперь можно вести самому: нейросеть помогает подготовить заявления и ходатайства. Это не значит, что можно не проверять: за то, что подано в суд, отвечает тот, кто подал.

Промпт для ИИ-юриста: как написать и примеры

Хороший юридический промпт отвечает на пять вопросов: чью сторону вы представляете, какой у вас материал, какое право и на какую дату, в каком виде нужен ответ и что делать, если данных не хватает. Если сервис не согласован в компании, договор с тайной или персональными данными туда не загружайте. В остальных случаях замените имена и реквизиты метками.

• Риски в договоре. «Я юрист покупателя. Право России, дата [дата]. Прочитай договор поставки ниже и найди условия, невыгодные покупателю: сроки, неустойки, одностороннее расторжение. По каждому укажи номер пункта, цитату и риск. Отвечай только по тексту. Если условия нет, так и напиши».
• Сравнение редакций. «Сравни редакции А и Б. Выпиши таблицей только смысловые изменения: пункт, было, стало, кому выгодно. Стилистические правки не считай».
• Хронология дела. «По материалам ниже составь хронологию: дата, событие, документ и страница. Противоречия между документами вынеси отдельным списком. Выводов о виновности не делай».
• Черновик претензии. «Подготовь черновик претензии поставщика покупателю о просрочке оплаты. Факты: [факты с метками]. Не приводи судебные дела. Места, где нужна норма, отметь как [проверить]».
• Слабые места позиции. «Вот наша позиция по спору. Назови три самых слабых места и возражения, которых стоит ждать от другой стороны».
• Объяснение руководителю. «Объясни руководителю без юридических терминов, что значит пункт 7.3 и что будет, если мы сорвём срок. Не больше пяти предложений».

После ответа полезно спросить: «Какие утверждения ты не можешь подтвердить текстом документа?». Хороший промпт снижает риск, но проверку не заменяет.

Где нейросеть подводит

Цена доверия на слово

• 17⁠–⁠33 %: ответов с ошибкой или неверной ссылкой у юридических ИИ-систем с поиском по базам, Стэнфорд, 2024 год
• 5 000 $: штраф юристам в США за дела, выдуманные ChatGPT, 2023 год

Выдуманные дела. Самый известный случай произошёл в США в 2023 году: юристы подали в суд документ со ссылками на несуществующие дела, придуманные ChatGPT, и получили штраф 5 000 долларов. С тех пор таких случаев стало намного больше.

В России такое тоже случается. По делу № А27-7831/2025 Арбитражный суд Западно-Сибирского округа оштрафовал компанию на 50 000 рублей за неуважение к суду: в кассационной жалобе были ссылки на судебные акты, которых нет или в которых нет приведённых суждений. Суд оговорил, что подготовка жалобы с помощью ИИ не снимает ответственности с участника дела. Выдумала ли ссылки именно нейросеть, суд не устанавливал, это версия разбора дела. Сам акт можно найти по номеру в картотеке арбитражных дел.

Даже специальные инструменты ошибаются. В исследовании Стэнфорда 2024 года юридические ИИ-системы LexisNexis и Thomson Reuters с поиском по базам ошибались или ссылались не на то примерно в 17⁠–⁠33 % запросов. Это лучше, чем обычный GPT-4, но далеко от надёжности.

Уверенные, но неверные выводы. В нашем проекте по проверке закупок на настоящих документах нашлось такое:

Что ИИ писал и что было на самом деле

• Требуется лицензия на отходы → Требование появлялось автоматически, без проверки, нужна ли она для этих работ
• ГОСТ отменён → Просто не нашёлся в базе
• Сроки не совпадают → Сравнивались разные сроки: услуг и действия контракта
• Адреса не совпадают → Почтовый адрес сравнивался с местом работ

Как устроены такие ошибки и как с ними бороться, мы разобрали в статьях про галлюцинации нейросетей и про ИИ в госуправлении.

Как работать, чтобы не попасть в неприятность

Правила для юридической работы с ИИ

• Только с источником: Вывод без ссылки на пункт не считается
• Открыть и прочитать: Каждую норму и каждое дело
• Не передавать лишнего: Договоры и данные только в согласованный сервис
• Решает юрист: И отвечает за документ

Отдельный вопрос — конфиденциальность. Договор с контрагентом, персональные данные сотрудников и адвокатская тайна не должны попадать в публичный зарубежный чат. Для такой работы систему разворачивают на своих серверах или в российском облаке. Но смотреть надо и на то, где работает сама нейросеть: в типовом проекте Flex Документов это внешний сервис. Если документы нельзя выпускать наружу, модели подбирают под вашу инфраструктуру. Подробно в статье про нейросети и персональные данные.

Как проверить ответ нейросети: порядок для юриста

1. Норма. Откройте её в правовой системе или на официальном портале и сверьте редакцию на нужную дату.
2. Судебный акт. Найдите по номеру в картотеке или на сайте суда. Прочитайте сам акт, а не пересказ, и посмотрите, не отменён ли он.
3. Цитата. Найдите её дословно: нейросеть может выдать пересказ за цитату.
4. Расчёт. Пересчитайте сроки и суммы сами.
5. Факты. Сверьте с документами дела, в том числе с приложениями.

Если ИИ не нашёл риска, это ещё не значит, что его нет.

Типичные ошибки юристов при работе с ИИ

• Не сказали, чью сторону представляете. Ответ будет общим: риск для одной стороны часто выгоден другой.
• Загрузили договор без приложений и допсоглашений. Вывод сделан по неполному тексту, а звучит уверенно.
• Не указали право и дату. Можно получить старую редакцию или чужую юрисдикцию.
• Проверили только ссылку. Норма существует, но к вашему случаю не относится.
• Вели разные дела в одном чате. Модель может смешать факты из разных материалов.
• Отправили текст клиенту без чтения. Отвечать всё равно вам.

Заменит ли ИИ юристов

Рутинную часть уже забирает: поиск, сверку, черновики, первичный разбор. Мы думаем, что спрос будет смещаться к сильным специалистам, а массовой работы для начинающих станет меньше. То же самое мы видим у разработчиков и дизайнеров, об этом статья какие профессии заменит ИИ.

Но решение, ответственность, разговор с клиентом и выступление в суде остаются за человеком. И заметить ошибку нейросети может только тот, кто сам разбирается в вопросе.

С чего начать в юридическом отделе

1. Выберите одну повторяющуюся задачу. Например, поиск условий в архиве договоров.
2. Соберите контрольный набор. 20⁠–⁠30 документов с вопросами, на которые вы знаете верный ответ.
3. Сравните на нём несколько решений. Смотрите на точность и на то, показывает ли система источник.
4. Определите, куда можно передавать данные, ещё до выбора сервиса.
5. Закрепите правило. Что можно делать самостоятельно, а что только с проверкой.

Частые вопросы

Можно ли подать в суд документ, написанный нейросетью?

Да, закон не запрещает пользоваться инструментами. Но ответственность за содержание на вас, поэтому каждую ссылку и норму нужно проверить по первоисточнику.

Какая нейросеть лучше для юриста?

Важнее не название модели, а источник данных и возможность проверить ответ. Система, которая работает по вашим документам и настоящей базе и показывает ссылку, полезнее самой умной модели без данных.

Можно ли загружать договор в обычный чат с ИИ?

Лучше не надо, если в договоре есть коммерческая тайна или персональные данные. Проверьте условия сервиса, правила компании и требования 152-⁠ФЗ.

Есть ли бесплатный ИИ-юрист?

Есть бесплатные тарифы и чат-боты с юридическим уклоном. Для простого вопроса или первого черновика этого может хватить. Но сервис не отвечает за результат, а как он хранит ваши данные, часто неясно. Настоящие документы туда не загружайте, а важный вывод проверяйте у юриста.

Можно ли адвокату пользоваться нейросетью?

Единого стандарта на ноябрь 2026 года мы не нашли: по сентябрьской авторской колонке в «Адвокатской газете», рабочая группа Федеральной палаты адвокатов тогда изучала вопрос. Материалы доверителя держите в защищённом контуре, результат проверяйте по первоисточнику и уточняйте разъяснения своей палаты.

Что такое галлюцинация нейросети

Галлюцинация — это неверный ответ, поданный так же уверенно, как верный. Нейросеть выдумывает факт, цитату, дело в суде или ссылку и никак не показывает, что сомневается.

Главная опасность в этой уверенности. Обычный сотрудник часто выдаёт сомнение голосом или формулировкой, а в ответе модели выдуманный факт выглядит точно так же, как настоящий.

Что означает галлюцинация у языковых моделей ИИ

У языковых моделей галлюцинацией называют правдоподобный ответ, который не подтверждается фактами или текстом, по которому модель должна была отвечать. Слово условное: модель ничего не видит и не воображает.

Полезно различать два случая. В первом модель противоречит данному ей тексту: в договоре срок 30 дней, а в пересказе 60. Во втором добавляет то, чего в тексте нет. Первое ловится сверкой с документом, а для второго нужен внешний источник.

Какие бывают галлюцинации

Почему нейросети галлюцинируют

Главная причина в том, что модель продолжает текст по вероятности. Остальные её усиливают.

• Модель предсказывает текст. Она выбирает правдоподобное продолжение, а не ищет факт в базе. Правдоподобное обычно совпадает с верным, но не всегда.
• Её приучили отвечать. Как объясняют исследователи OpenAI и их соавторы, обучение и оценка моделей поощряют догадку больше, чем честное «не знаю»: она иногда попадает. Поэтому модель чаще ответит, чем признается, что не знает. А в споре она ведёт себя по-разному: может упереться, а может извиниться и согласиться с неверным.
• У неё нет нужных данных. Она не знает ваших документов и сегодняшней даты, если их не передали, и закрывает пробел тем, что кажется вероятным.
• Систему построили неудачно. Модели передали только начало длинного документа, и она честно сообщает, что нужной позиции нет. Это выглядит как галлюцинация, но причина в обрезке текста.
• Тема редкая. О знаменитых событиях написано много, а о местном постановлении или узком стандарте мало. Чем реже тема, тем больше модель обычно домысливает.
• Ошибка заложена в вопросе. Спросите, почему закон отменили, и модель может объяснять причины отмены, которой не было.
• Разговор слишком длинный. В длинном чате начало может выпасть из того, что модель читает, и она продолжит без него.

Кстати, человеческий мозг тоже дорисовывает. Сигналу от глаза нужно время, чтобы дойти до мозга, и картинку мира он отчасти предсказывает. А воспоминания при обращении мы отчасти восстанавливаем заново, и они могут искажаться. Это не повод оправдывать ошибки ИИ, но вывод отсюда полезный.

Как и с людьми, надёжность достигается не верой в исполнителя, а проверкой.

Примеры галлюцинаций ИИ на практике

В одном из наших проектов ИИ проверяет закупочную документацию. Вот какие ошибки нашлись на настоящих документах:

• считал 2026 год будущим и предлагал заменить верную ставку НДС;
• ссылался на постановления, которых нет в приложении;
• делал вывод, что ГОСТ отменён, только потому, что не нашёл его в базе;
• сообщал, что позиций нет в каталоге, хотя длинный перечень просто не поместился целиком.

Как мы это чинили, подробно написано в статье про ИИ в госуправлении. А самый известный случай за пределами наших проектов произошёл в США в 2023 году: юристы подали в суд документ со ссылками на дела, которые выдумал ChatGPT. Об этом статья про ИИ для юристов.

Насколько часто нейросети галлюцинируют

Единой цифры нет. Частота зависит от модели, темы и от того, что считать ошибкой, поэтому результат чужого теста нельзя просто перенести на свою работу. Зато можно понять, где риск выше.

Чтобы получить свою цифру, возьмите несколько десятков рабочих вопросов с известным ответом и разнесите результаты по трём группам: верно, неверно, честный отказ. Уверенная ошибка обычно обходится дороже отказа, поэтому считайте её отдельно.

Почему галлюцинации ИИ остаются проблемой для бизнеса

Проблема галлюцинаций в том, что их трудно заметить, а последствия обычно остаются за компанией.

• Проверка съедает экономию. Если каждый ответ приходится перепроверять целиком, выгода от ИИ быстро тает.
• Ошибка копируется. Выдуманная цифра попадает в отчёт, потом в письмо, и дальше уже ссылаются на них.
• Отвечать может компания. Когда чат-бот Air Canada неверно описал условия скидки, канадский трибунал обязал авиакомпанию заплатить клиенту. Подробности в статье про ИИ в продажах.
• Пропадает доверие. После пары неверных ответов сотрудники могут перестать пользоваться системой, даже если она чаще права.

Настройками это не снять полностью. Модель можно приучить чаще отвечать «не знаю», но тогда она будет отказываться и там, где могла ответить верно. Уровень осторожности выбирают под задачу: строже для справки по договору, мягче для черновика.

Как бороться с галлюцинациями в рабочей системе

Промпт «не выдумывай» помогает мало. Работает устройство самой системы.

Как система ловит выдумку

• Дать данные: Ответ только по найденным документам
• Показать источник: Документ и раздел к каждому выводу
• Проверить кодом: Цитата сверяется с оригиналом
• Разрешить «не знаю»: Нет основания — нет ответа
• Человек решает: Там, где ошибка дорого стоит

• Отвечать по документам. Это подход RAG: сначала система находит нужный фрагмент, потом модель отвечает по нему. Простое объяснение есть в статье что такое RAG.
• Показывать источник. Если рядом с ответом видно документ и раздел, человек проверит его за секунды. Так устроен наш Flex Ассистент.
• Проверять программой, а не моделью. Есть ли такая цитата в документе, можно проверить без всякого ИИ. В закупочном проекте вся цитата сверяется с оригиналом, а цены в нашем ассистенте продаж берутся только из настроек, и суммы не из прайса ловит простая проверка.
• Считать кодом. Арифметику и формулы лучше считать программой. Когда мы перевели оценку в одном из наших ботов на расчёт по формулам, ответы стали стабильными: те же данные завтра дают те же цифры.
• Передавать контекст. Текущая дата, единицы измерения, тип документа. Значительная часть странных ошибок идёт отсюда.
• Проверять второй моделью. В автоматическом режиме нашего ассистента продаж черновик перед отправкой проверяет другая модель. Это не гарантия, но ещё один фильтр.
• Собирать контрольные примеры. Каждую найденную ошибку стоит превращать в автотест, чтобы при следующих правках она не вернулась.

Промпт от галлюцинаций: что можно написать

Одного запрета выдумывать недостаточно. Лучше дать модели материал и разрешить ей не знать.

• Дайте материал. «Отвечай только по тексту ниже».
• Разрешите не знать. «Если в тексте нет ответа, так и напиши».
• Попросите опору. «К каждому утверждению приведи цитату из текста».
• Разделите факты и догадки. «Отдельно отметь, в чём не уверен».
• Дайте контекст. «Сегодня 2 ноября 2026 года, это договор поставки, суммы в рублях».

Это снижает число ошибок, но не заменяет проверку.

Как снизить галлюцинации ИИ в обычной работе

Снизить галлюцинации в обычной работе помогают узкие вопросы, короткие шаги и правило, что проверять обязательно.

• Сужайте вопрос. Вместо «расскажи о требованиях к договору» спросите о конкретном пункте конкретного документа.
• Делите задачу. Сначала попросите выписать факты с цитатами, проверьте их и только потом просите вывод.
• Начинайте новый чат, если разговор затянулся или ушёл в сторону.
• Включайте поиск для свежих фактов. Он помогает с новыми данными, но модель может опереться на слабый сайт, поэтому источник всё равно открывайте.
• Снижайте температуру, если работаете через API. Эта настройка уменьшает разброс ответов, но новых знаний не добавляет и от выдумки не защищает.
• Договоритесь в команде. Цифры, даты, имена, цитаты и ссылки из ответа нейросети проверяют обязательно.

Где это опасно, а где нет

Что делать с ответом ИИ

• Ошибка стоит дорого, Легко проверить: ИИ готовит, человек проверяет: Договоры, документы, закупки
• Ошибка стоит дорого, Трудно проверить: Не отдавать ИИ решение: Диагнозы, решения о людях, право
• Ошибка стоит мало, Легко проверить: Можно на автомат: Черновики, сводки, сортировка
• Ошибка стоит мало, Трудно проверить: Использовать как идею: Варианты, мозговой штурм

Как проверить ответ нейросети самому

1. Откройте источник. Не верьте ссылке на слово, а откройте её и найдите фразу. Выдуманные ссылки встречаются часто.
2. Спросите иначе и в новом чате. Если факт настоящий, ответ обычно повторяется. Если выдуманный, он часто меняется.
3. Проверьте цифры отдельно. Пересчитайте на калькуляторе или в таблице.
4. Не спорьте. В споре модель либо упрётся, либо извинится и придумает новое. Лучше дать ей документ и попросить ответить только по нему.
5. Покажите тому, кто разбирается. Заметить ошибку может только человек, понимающий тему. Поэтому мы и нанимаем тех, кому есть на чём проверять.

Частые вопросы

Можно ли полностью убрать галлюцинации?

Нет. Новые модели ошибаются реже, но вероятность остаётся. Поэтому важнее, что произойдёт после ошибки: заметит ли её система или человек до того, как она попадёт в результат.

Какая нейросеть галлюцинирует меньше всего?

Это меняется каждые несколько месяцев и зависит от задачи. Надёжнее проверить несколько моделей на своих примерах. Как это сделать, мы разобрали в статье какую нейросеть выбрать.

Чем галлюцинации отличаются от слопа?

Галлюцинация — конкретное неверное утверждение. Слоп — результат целиком, который не решает задачу, даже если ложных фактов в нём нет. Подробнее в статье про ИИ-слоп.

Почему нейросеть выдумывает ссылки?

Для модели ссылка такой же текст, как всё остальное. Она собирает правдоподобный адрес, название и автора. Если у сервиса нет поиска или нужного документа, такую ссылку никто не проверял.

Галлюцинирует ли RAG?

Может. Ответ по найденному документу обычно надёжнее ответа по памяти, но система способна найти не тот текст или неверно его пересказать. Поэтому рядом с ответом нужен источник.

Что значит AI-first

AI-first — это не подписка на нейросеть для каждого сотрудника и не отдел ИИ. Это порядок действий: любую задачу сначала пробуют отдать ИИ, а человек оставляет за собой постановку, проверку и решения.

Самый известный пример такого подхода — глава Shopify. В письме сотрудникам в 2025 году он написал, что привычка обращаться к ИИ теперь базовое требование, а прежде чем просить новых людей, команда должна показать, почему задачу нельзя решить с помощью ИИ.

Что это даёт, можно сказать только в сравнении. По нашей оценке, мы работаем в 3⁠–⁠4 раза быстрее традиционных сотрудников и студий разработки, а иногда в 10 раз. Экономим время и себе, и клиентам.

Мы в цифрах

• 10: человек в команде
• 200+: реализованных проектов
• 3⁠–⁠4×: быстрее традиционной студии, по нашей оценке, а иногда в 10 раз

AI-first, AI-friendly и «просто пользуемся»: в чём разница

Единого стандарта нет, поэтому вот рабочее деление на три уровня.

Идти на третий уровень нужно не всем. Для многих компаний разумная цель выглядит скромнее: пара процессов с посчитанным эффектом.

Где ИИ работает у нас

Поэтому и команда выглядит иначе. Мы перестали нанимать дизайнеров, тестировщиков и джунов и берём мидлов и сеньоров, которые уже работают с ИИ. Подробности и тестовое задание в статье кого мы перестали нанимать.

Зачем мы сделали свою CRM

Обычные системы учёта рассчитаны на то, что человек сам заполняет поля. Когда в команде всё больше делает ИИ, это становится узким местом. В какой-то момент нам перестало хватать Notion, и мы сделали свою систему: проекты в ней можно заводить, вести, двигать и заполнять через нейросеть, а отчётность и рутина автоматизированы. Со своим ассистентом Designflex AI можно просто поговорить о состоянии любого проекта.

Что ИИ забрал у менеджера проекта

• Документы и сметы: Составляет ИИ
• Коммерческие предложения: Составляет ИИ
• Разбор старых проектов: Анализирует ИИ
• Что делать дальше: ИИ подсказывает шаг, человек решает

Менеджеру остаётся то, ради чего он нужен: проверять, быть на связи с клиентом и держать сроки.

Своя CRM нужна не всем. Но если вы выбираете систему, смотрите, что ИИ в ней может сделать сам, а не только как красиво он отвечает. Сейчас Designflex CRM доступна и другим компаниям.

ИИ в управлении проектами: что можно отдать

Использование ИИ в управлении проектами удобно разбирать по этапам. На каждом есть работа с текстом и данными, которую можно отдать модели, и решение, которое остаётся за менеджером.

Чтобы это заработало, нужны три условия:

• Данные в одном месте. Задачи, документы и переписка должны быть доступны системе. Если статусы живут в личных чатах, ИИ будет уверенно отчитываться по устаревшим данным.
• История проектов. Оценка сроков опирается на похожие прошлые проекты. Без них цифра выглядит правдоподобно, но верить ей нельзя.
• Правила доступа. Заранее решите, что система видит и куда уходят данные заказчика.

Начать проще с итогов встреч и черновика отчёта. Результат быстро проверить, а ошибка обходится недорого. Оценки сроков подключайте позже, когда накопится история. Недовольство заказчика, усталость команды и скрытый конфликт ИИ в таблице задач не увидит, это по-прежнему работа менеджера.

Что пошло не так

• Зависимость от поставщика моделей. В ноябре 2025 года зарубежный поставщик разом заблокировал наши аккаунты, дошло и до самого старого, и вычисления срочно пришлось переносить к другим. Теперь запросы у нас можно переключать между поставщиками и моделями, от локальных до закрытых коммерческих. Если ваш процесс зависит от ИИ, запасной вариант нужно подготовить заранее.
• Месяц без основателя. Летом 2026 года основатель на месяц делегировал команде всё, что мог. Ничего не развалилось, и это хороший показатель зрелости. Но и прогресса не было. Кто-то всё равно должен тянуть компанию вперёд.

Система в автономном режиме держит уровень, а не растёт.
Из канала основателя Designflex, август 2026 года

Типичные ошибки при переходе к AI-first

• Объявить раньше, чем объяснить. Глава Duolingo в апреле 2025 года опубликовал письмо: подрядчиков постепенно заменит ИИ там, где он справится, а новых людей возьмут, только если работу нельзя автоматизировать дальше. Письмо вызвало критику и страх массовых увольнений. Позже он признал, что дал мало контекста, и сказал, что штатных сотрудников компания не увольняла и не собирается. Прежде чем объявлять, решите и скажите, что будет с людьми.
• Считать запросы к нейросети. Если мерить «использование ИИ», люди начнут генерировать ради отчёта. Смотрите на результат работы.
• Убрать экспертов раньше, чем появилась проверка. Тогда ошибку модели некому заметить.
• Перестраивать всё сразу. Без замера на одном процессе непонятно, что сработало.

Как начать у себя

Для первых шагов не нужен отдельный проект.

Первые шаги к AI-first, без отдельного проекта

• Один курс для новичков: Материалы одной роли в одном месте
• Список рутины менеджеров: Документы, сметы, КП, разбор прошлых проектов
• Отдать это ИИ: По одному пункту, с проверкой
• Поменять приёмку: Открыть результат и попробовать самому
• Учить сильных: Тех, кто пока не пользуется ИИ

1. Соберите материалы для новичков в один курс для одной роли. Это даст быстрый результат и заставит навести порядок в регламентах. Подробно в статье об адаптации сотрудников.
2. Выпишите рутину менеджеров проектов и начните отдавать её ИИ по одному пункту.
3. Поменяйте приёмку работы. Открывайте результат и пробуйте пользоваться: работают ли кнопки, понятны ли тексты и логика. Иначе вместо скорости вы получите слоп.
4. Учите сильных специалистов, которые не пользуются ИИ. У них есть опыт, на котором можно проверять ответы модели.

Когда эти шаги дадут результат, можно считать эффект и выбирать следующий процесс. Как это делать, написано в статье как внедрить ИИ в бизнес.

Что меняется в компании, кроме инструментов

Подписка сама по себе порядок работы не меняет. Перестраивать приходится вот что.

• Найм. Прежде чем просить нового человека, команда проверяет, можно ли отдать задачу ИИ. От кандидатов ждут умения ставить задачу модели и проверять результат.
• Знания. То, что жило в головах, записывают, иначе ИИ не на что опереться.
• Оценка работы. Смотрят на результат, отработанные часы значат меньше.
• Доступы. ИИ нужны данные, поэтому заранее решают, что он видит, и ведут журнал действий.
• Проверка. Её уровень зависит от цены ошибки.

Если одна и та же ошибка повторяется, правьте инструкцию или данные.

Чего AI-first не значит

• Не значит «без людей». У нас 10 человек, и ключевые решения принимают они.
• Не значит «всё автоматически». В каждом процессе должно быть понятно, кто проверяет результат.
• Не значит «только для ИТ-компаний». Документы, сметы, адаптация и отчёты есть почти в любом бизнесе.

Частые вопросы

Как использовать ИИ в управлении проектами без своей CRM?

Начните с того, что есть. Выгрузите из трекера задачи и статусы, дайте модели протокол встречи и попросите черновик отчёта. Сначала проверьте, можно ли передавать эти данные в выбранный сервис.

Заменит ли ИИ менеджера проекта?

Часть рутины с документами и отчётами забирает. Договариваться с заказчиком, держать сроки и отвечать за результат по-прежнему должен человек.

Подходит ли AI-first большой компании?

Подход тот же, но начинать стоит с одного отдела и одного процесса. Перестраивать всю компанию сразу незачем: сначала нужно увидеть эффект и понять, какие данные и доступы для этого нужны.

Нужно ли сокращать людей?

Это отдельное решение. Мы, например, просто перестали нанимать на часть ролей. Высвобожденные часы и реальное сокращение ФОТ стоит считать раздельно.

Как посчитать эффект?

Сравнивать трудозатраты, время обработки и стоимость операции до и после пилота, а отдельно считать стоимость самой системы. С этого мы начинаем работу над внедрением.

Что такое адаптация и онбординг простыми словами

Адаптация новых сотрудников — это всё, что помогает человеку начать работать самостоятельно: доступы, знакомство с командой, процессы, первые задачи. Онбордингом обычно называют её вводную часть.

Цель простая: чтобы новичок быстрее вышел на настоящую работу и не ушёл в первые месяцы, а коллеги не тратили недели на одни и те же объяснения.

Цели и виды адаптации

Цель адаптации нового сотрудника у каждой стороны своя, и план должен закрывать все три.

• Новичку нужно понимать, чего от него ждут, к кому идти с вопросом и как у него получается.
• Руководителю нужно быстрее получить самостоятельного сотрудника и вовремя понять, подходит ли он.
• Компании нужно, чтобы вложения в найм не пропадали, а знания не держались на одном человеке.

Виды адаптации обычно делят на профессиональную (задачи и инструменты), организационную (правила и процессы), социальную (команда и неписаные правила) и психофизиологическую (режим и нагрузка). Ещё различают первичную, для человека без опыта, и вторичную, для опытного, который сменил компанию или роль. Проверьте свой план: если в нём только доступы и регламенты, социальная часть останется на волю случая.

Этапы адаптации нового сотрудника

От договора до конца испытательного срока

• До выхода: Договор, заявка на доступы и техника: Письмо с планом первого дня. Это часто называют пребордингом
• Первый день: Знакомство и рабочее место: Кто в команде и к кому идти с вопросами
• Первая неделя: Процессы и первая задача: Как всё устроено и небольшая настоящая работа
• Первый месяц: Настоящие задачи с проверкой: Регулярная обратная связь от наставника
• Испытательный срок: Самостоятельная работа: Итоговый разговор и решение

Инструменты адаптации обычно такие: чек-лист новичка, наставник и база знаний, реже курс по роли. Разница в том, сколько времени опытных коллег это съедает. Об этом дальше.

Почему адаптация через созвоны плохо работает

Классическая адаптация держится на том, что опытный коллега снова и снова рассказывает одно и то же. У нас это выглядело как неделя-две хождения по звонкам. Проблемы известны всем, кто через это проходил:

• опытные сотрудники тратят время на одинаковые объяснения;
• каждый новичок слышит немного другую версию, потому что рассказывают разные люди;
• когда процесс меняется, рассказ обновляется только в голове у рассказчика;
• никто не знает, что новичок на самом деле понял, пока он не ошибётся на настоящей задаче.

Как это устроено у нас

Новичков у нас обучает Нейроментор — наш учебный движок с ИИ-репетитором. Для ролей, например разработчика и менеджера, в нём есть отдельные курсы. Всё, что требует от человека наш процесс, он узнаёт в самом начале, ещё во время обучения, и ИИ тренирует его до выхода на работу. На выходе мы получаем человека, хорошо знакомого с процессами, для которого в них нет неожиданностей.

Адаптация до и после

• Неделя-две созвонов → Курс для конкретной роли
• Объясняет коллега, каждый раз заново → Один курс для всех новичков в этой роли
• Процесс изменился — рассказываем иначе → Загружаем новые материалы, и обучение уже по ним

Обновление — самая приятная часть. Чтобы поменять курс, мы просто загружаем новую информацию, и новых сотрудников дальше учат уже по ней.

Рядом с курсом работает база знаний. Новое знание сотрудник отправляет боту в Telegram одной репликой, оно попадает в базу, становится аккуратной статьёй, и о нём уже знает наш ИИ. Поэтому в требованиях к менеджеру проекта у нас прямо написано: найти информацию в базе знаний, поговорить с нейросетью и прийти с решением, а не с вопросом. Как собрать такую базу, мы разобрали в статье про базу знаний.

Почему начинать стоит с новичков

Это хорошо согласуется с исследованиями. В работе на 5 172 операторах поддержки ИИ-ассистент поднял производительность менее опытных сотрудников примерно на 30 %, а у самых сильных роста не было. Причина понятна: ассистент передаёт новичку то, что опытные уже знают. Исследование не про адаптацию как таковую, но логика та же.

Как собрать курс для одной роли

Начинайте с одной роли, а не со всей компании.

Курс для новичка за пять шагов

• Выбрать роль: Туда, куда чаще всего приходят новые люди
• Собрать материалы: Регламенты, инструкции, примеры работ
• Выбросить устаревшее: ИИ будет учить тому, что ему дали
• Собрать курс: Уроки, вопросы, практика
• Назначить владельца: Обновляет материалы, когда меняется процесс

Главный риск здесь не технический. ИИ-наставник перескажет любую ерунду с уверенным видом, поэтому устаревший регламент надо выбросить до загрузки, а не после.

В Нейроменторе курс собирается из учебников, PDF и видео, а автор видит, на каком этапе каждый ученик и какие разделы даются труднее всего. Если материалы нельзя выносить за пределы компании, можно собрать базу на Flex Ассистенте и развернуть его на своих серверах.

Методы и инструменты адаптации новых сотрудников

Метод выбирают по сложности работы и по тому, как часто приходят новые люди.

Наставник учит работе и проверяет её. Бадди подсказывает, как всё устроено, и обычно это коллега примерно того же уровня.

Как выбрать:

• Новички приходят редко. Хватит чек-листа, наставника и короткого документа с ответами на частые вопросы.
• Приходят регулярно на одну роль. Тогда подготовка курса обычно оправдана.
• Команда работает удалённо или в разных городах. Помогает база знаний: у всех одна версия.

Система адаптации в компании: кто за что отвечает

Система адаптации новых сотрудников появляется тогда, когда результат меньше зависит от того, какой наставник достался новичку. Обычно она держится на таких ролях.

В небольшой компании роли совмещают, но имя рядом с каждой строкой всё равно нужно.

Как собрать систему адаптации

• Назначить ответственного: Один человек на весь процесс
• Описать путь: От договора до итогового разговора
• Задать контрольные точки: Что новичок умеет к концу каждого срока
• Собрать материалы: Чек-лист, курс, база знаний
• Спрашивать новичков: И править план по их ответам

План адаптации нового сотрудника на первую неделю

Пример, который можно взять за основу и подстроить под себя. Это шаблон, а не наш внутренний регламент.

План адаптации на первую неделю

• День 1: Получает доступы, знакомится с командой, проходит вводный раздел: Рядом руководитель, 30 минут
• День 2: Проходит курс: как устроена работа, кто за что отвечает: ИИ-наставник
• День 3: Разбирает примеры настоящих задач, отвечает на вопросы: ИИ-наставник
• День 4: Выполняет учебное задание и получает разбор ошибок: ИИ-наставник, опытный коллега смотрит итог
• День 5: Берёт первую настоящую небольшую задачу: Опытный коллега, руководитель подводит итог

Заметьте, что люди из плана не исчезли. Их стало меньше там, где они повторяли одно и то же, и они остались там, где важен живой человек.

Пример плана адаптации нового сотрудника на три месяца

План на неделю отвечает на вопрос, чем занять человека. План на три месяца показывает, что он должен уметь к концу срока. Ниже пример для менеджера по продажам. Это шаблон: критерии и показатели подставьте свои.

Для других ролей меняются средний и правый столбцы. Вот как может выглядеть правый. Разработчик: запустил проект у себя, закрыл небольшую задачу, довёл задачу до запуска. Бухгалтер: работает по образцу, затем с проверкой, затем ведёт свой участок сам. В самом документе хватит шести полей: роль, наставник, цели на срок, задачи по неделям, критерий результата, даты встреч.

Сверьте план с испытательным сроком, если он есть в договоре. По статье 70 ТК РФ он обычно не больше трёх месяцев, а для руководителей организаций, главных бухгалтеров, их заместителей и руководителей филиалов до шести, если федеральный закон не устанавливает иное. Итоговый разговор не стоит откладывать на последний день. По статье 71 о неудовлетворительном результате работника предупреждают письменно не позднее чем за три дня и с указанием причин, а если срок истёк и человек продолжает работать, испытание считается пройденным. Конкретный случай лучше разобрать с кадровой службой или юристом.

Что оставить людям

Тот же вопрос задают и в школах: что отдать нейросети, а что оставить учителю. Об этом статья про ИИ в образовании.

• Знакомство и команду. Курс не расскажет, к кому на самом деле идти с вопросом.
• Обратную связь по первой настоящей работе. Здесь важны и оценка, и разговор.
• Решение, прошёл ли человек адаптацию. ИИ покажет, что новичок прошёл и где ошибался, но решает руководитель.

Типичные ошибки при адаптации

• Первый день без доступов. Человек сидит и ждёт, потому что заявку подали накануне. Подавайте её заранее.
• Наставник без времени. Его назначили, а задачи не сняли, и разборы откладываются. Сразу освободите ему часть недели.
• Всё заканчивается вводной неделей. Настоящие вопросы появляются позже. Оставьте встречи до конца испытательного срока.
• Нет критериев. Итог решает впечатление руководителя. Запишите заранее, что новичок должен уметь к каждой контрольной точке.
• Новичка не спрашивают. Спросите на первой неделе, через месяц и перед итоговым разговором, что было непонятно. Так часто находятся ошибки в самом процессе.

Что считать у себя

Мы бы смотрели на четыре вещи и сравнивали с тем, как было до курса:

• через сколько дней новичок берёт первую настоящую задачу;
• сколько времени опытные коллеги тратят на его вопросы;
• какие разделы курса даются труднее всего: часто это значит, что сам процесс непонятен;
• сколько новичков остаётся после испытательного срока.

Частые вопросы

Чем адаптация отличается от онбординга?

Обычно онбордингом называют вводную часть: доступы, знакомство, первые знания о компании. Адаптация шире и заканчивается тогда, когда человек работает самостоятельно. На практике слова часто используют как синонимы.

Сколько длится адаптация нового сотрудника?

Часто столько же, сколько испытательный срок, то есть до трёх месяцев. На сложных ролях самостоятельность может прийти позже, поэтому смотрите на контрольные точки, а не только на дату.

Кто отвечает за адаптацию?

За процесс обычно отвечает HR, за результат руководитель, за ежедневную помощь наставник. Если роли совмещены, всё равно нужен один человек, который отвечает за процесс целиком.

Можно ли начать без специального сервиса?

Да. Соберите в один документ материалы для одной роли и ответы на вопросы, которые новички задают чаще всего. Этот документ потом станет основой и для курса, и для ассистента.

Заменит ли ИИ-наставник живого наставника?

Часть его работы заберёт: объяснять одно и то же и проверять базовые знания. Отвечать за человека, показывать, как принято на самом деле, и принимать решение по итогам адаптации остаётся живому наставнику.

Что такое видеоаналитика простыми словами

Видеоаналитика — это программа, которая смотрит видео с камер вместо человека и сама находит нужные события: человека без каски, машину на въезде, пропущенный обход. На выходе получается не запись, а журнал событий с кадром и временем. Нужное событие находят по журналу, а не пересматривают часы архива.

Система видеоаналитики не обязательно требует новых камер. Что нужно на самом деле, разобрано ниже.

Как работает видеоаналитика: от кадра до события

Система разбирает поток с камеры кадр за кадром и превращает его в записи журнала. Обычно это пять шагов.

1. Поток. Камера передаёт видео по сети.
2. Поиск объектов. Нейросеть находит на кадре людей, машины, каски и всё, чему её обучили.
3. Сопровождение. Система понимает, что человек на соседних кадрах один и тот же. Без этого один посетитель считался бы много раз. Эту часть называют трекингом.
4. Правила. Для каждой камеры задают условия: человек вошёл в зону, пересёк линию, стоит без каски, техника не двигается дольше порога.
5. Событие. Условие сработало, и в журнале появилась запись со временем и кадром. Если нужно, уходит уведомление или строка в отчёт.

От кадра до события

• Поток: Камера передаёт видео по сети
• Поиск объектов: Люди, машины, каски
• Сопровождение: Один и тот же человек на соседних кадрах
• Правила: Вошёл в зону, пересёк линию, стоит без каски
• Событие: Запись в журнале со временем и кадром

Отсюда понятно, чем нейросеть отличается от старого детектора движения. Детектор реагирует на любое изменение картинки: тень, ветку, снег, мигающую лампу. Поэтому он часто шумит, и журнал из него не собрать. Нейросеть различает, что именно появилось в кадре. Но и у неё есть предел: она видит только то, чему её учили и что попало в кадр. Каску, которую закрыла спина другого человека, она не заметит.

Функции видеоаналитики

Длинный список функций в коммерческих предложениях обычно сводится к нескольким приёмам.

Распознавание лиц стоит особняком: это биометрия со своими требованиями, о них ниже.

Часто обещают ещё поиск оставленных предметов, падений, драк, дыма и огня. Здесь действует простое правило: чем реже событие, тем труднее набрать примеры для проверки и тем дольше ждать ответа, работает ли функция. Поэтому первую задачу берите из частых, например каски, подсчёт или обходы.

Какие задачи решает видеоаналитика

Стройка

Люди без касок и жилетов, проход в опасную зону, простой техники и площадки. Каждое нарушение сохраняется со временем и кадром: его можно показать подрядчику, а не спорить на словах. Подробнее на странице Flexvision Стройнадзор.

Въезд на территорию

Шлагбаум сам решает, кого пускать: свои по белому списку, чужие остаются снаружи. Как это устроено, рассказываем в статье про распознавание номеров.

Обходы охраны и уборка

На бумаге обход всегда пройден. Камера показывает, что было на самом деле: прошёл ли сотрудник точку маршрута по графику. Если нет, дежурный получает уведомление в Telegram.

Подсчёт посетителей

Сколько людей вошло и вышло через каждый вход и куда пошли дальше: этажи, зоны, фуд-корт. Это даёт торговым центрам основу для разговора с арендаторами, а управляющим зданием понимание загрузки. Подробнее на странице Flexvision ТЦ и БЦ.

Город и учреждения

Школы и детские сады, спортивные объекты, благоустройство, стройки муниципального заказа. Такой заказчик чаще всего работает по 44-⁠ФЗ, и для него важны закрытый контур и интеграция с уже существующими системами. Подробнее на странице для города.

Видеоаналитика на производстве

Промышленная видеоаналитика следит за безопасностью людей, простоями и учётом по камерам цехов, складов и территории. Если камеры там уже стоят, начинать можно с них. Ниже общая практика таких проектов.

На заводе многое идёт иначе, чем в торговом центре.

• Условия съёмки. Пыль, пар, вибрация, блики на металле, вспышки сварки. То, что работает на складе, может не сработать в цехе, поэтому проверяйте запись именно с этого участка и со всех смен.
• Закрытые сети. Сети цехов часто отделены от интернета. Рассчитывайте на анализ прямо на предприятии и заранее согласуйте подключение со службой безопасности.
• Цена ошибки. Видеоаналитика сообщает о нарушении, но не заменяет штатные защиты оборудования: ограждения, аварийные кнопки, блокировки. Если сигнал с камеры должен останавливать станок, это отдельный проект с инженерами.
• Контроль качества. Обзорная камера цеха для него обычно не годится. Нужны своя камера над линией, ровный свет и примеры брака, поэтому считать такую задачу лучше отдельно.
• Отношение людей. Камеру над рабочим местом легко принять за слежку. Заранее объясните, зачем она нужна и что попадает в журнал. Если всё сводится к штрафам, люди могут начать прятаться от камер, а правила соблюдать не станут.

Хороший первый проект на заводе выглядит так: один участок с погрузчиками, одна опасная зона, один получатель сигналов, например мастер смены. За время пилота видно, сколько сигналов приходит за смену и сколько из них верных. Похожие задачи на стройке описаны на странице Flexvision Стройнадзор.

Какие камеры подходят

Новые камеры покупать обычно не нужно. Базовые требования простые: IP-камера с RTSP-потоком. Дальше всё зависит от задачи.

Обзорная камера на столбе может отлично считать людей на площадке и совершенно не годиться для чтения номера. Поэтому начинать стоит с записи с ваших камер: на ней сразу видно, какие задачи они закрывают.

Что проверить в камерах перед подключением

Вот для примера требования Flexvision ТЦ и БЦ. У других систем цифры могут отличаться, но список вопросов тот же.

• Поток. RTSP, желательно ONVIF Profile S. Второй поток 1280×720, не меньше 960×540, 10⁠–⁠15 кадров в секунду, H.264 или H.265. Поток можно брать прямо с регистратора.
• Размер человека в кадре. Не меньше 80 пикселей для подсчёта посетителей и 50 для обходов.
• Доступ. Учётная запись только на чтение.
• Время. Часы камер по NTP, иначе время в журнале разойдётся с записью.
• Свет. Ночью годится ИК-подсветка, для входа против света нужен WDR.

Виды видеоаналитики: в камере, в программе или отдельной системой

Видеоаналитика бывает встроенной в камеру, частью регистратора или программы видеонаблюдения, отдельной системой и облачным сервисом. Они различаются тем, где работает анализ и кто его развивает.

Если нужно находить что-то своё, например вашу спецодежду или упаковку, спросите, дообучают ли модель и на чьих данных. У отдельной системы остаётся ещё один вопрос: где физически идёт анализ.

Где идёт анализ

Если важно, чтобы видео не покидало объект, анализ ведут на месте, а наружу уходят только события и отчёты, и то если это нужно. Систему можно развернуть и в закрытом контуре, без выхода в интернет.

Если важно, чтобы видео не покидало объект

• Остаётся на месте: Видео и сам анализ
• Может уйти наружу: Только события и отчёты, и то если это нужно

Что с персональными данными

Вопрос, который надо задать в самом начале. Для большинства задач распознавать лица не требуется: чтобы посчитать людей или заметить каску, неважно, кто это. В ТЦ, БЦ и на объектах города Flexvision считает людей обезличенно: лица не распознаются и не хранятся. На стройке в журнале хранятся кадры нарушений. Камеры всё равно снимают людей, поэтому порядок видеонаблюдения на объекте стоит согласовать с юристом.

Два ориентира для разговора с юристом. Это пересказ документов, а не юридическое заключение.

• Биометрия. Письмо Роскомнадзора от 10.02.2020 № 08АП-6782 разбирает биометрию посетителей при пропускном режиме и подключение образовательных учреждений к системам распознавания лиц. В нём изображение человека отнесено к биометрическим данным при трёх условиях, одно из них: оператор использует его для установления личности. Образовательным учреждениям рекомендовано прекратить обработку биометрии учащихся и уничтожить такие данные. Письмо 2020 года, поэтому действующие правила проверьте с юристом. Распознавание лиц стоит включать, только если без него задача не решается.
• Камеры на рабочих местах. Роструд в разъяснении, о котором писал buh.ru в 2023 году, допускает такую съёмку при трёх условиях. Цели соответствуют статье 86 Трудового кодекса, контроль закреплён локальным актом, с которым работников ознакомили под подпись, и работники письменно согласились на обработку персональных данных.

Внедрение видеоаналитики: пошаговый план

Внедрение обычно начинается с одной задачи на нескольких камерах. Примерный порядок такой.

1. Назовите событие и получателя. Например, «человек без каски в зоне крана» и конкретный мастер смены. Если результат некому получать, начинать рано.
2. Решите, что происходит после сигнала. Что делает получатель и за какое время, кто разбирает журнал и как часто.
3. Соберите сведения о камерах и сети. Список камер с адресами потоков, доступы, где будет стоять вычислитель.
4. Зафиксируйте, как есть сейчас. Сколько нарушений находят вручную и сколько часов уходит на просмотр записей. Без этого не с чем будет сравнивать.
5. Проверьте на записи и проведите пилот. Как это сделать, разобрано в следующем разделе. С записи начинается и запуск Flexvision: вы присылаете фрагмент с камеры, а в ответ видите, что система на нём находит и подходит ли ракурс.
6. Встройте в работу. Настройте уведомления, отчёты по расписанию и выгрузку туда, где данными уже пользуются.
7. Расширяйте постепенно. Новые камеры и события добавляйте, когда первую задачу уже решают и сигналы читают.

Как проверить, что система работает

Точность из презентации не перенесётся на ваш объект: другие камеры, свет и ракурсы. Правильный порядок такой:

1. Проверка на записи с ваших камер, ещё до договора.
2. Пилот с согласованными критериями: что считаем верным срабатыванием, какая точность нужна. На ТЦ и БЦ у нас это 14 дней, и лицензии оплачиваются, только если система проходит критерии.
3. Контрольная выборка: вручную размеченные события, по которым считается точность и полнота.
4. Работа с ложными срабатываниями. Если система кричит на всё подряд, уведомления через неделю перестанут читать. Зоны, маски и пороги настраиваются на каждую камеру.

Точность и полнота простыми словами

Точность показывает, сколько сигналов оказались верными. Полнота показывает, сколько настоящих событий система нашла. Условный пример: в контрольной выборке 100 настоящих нарушений, система подала 90 сигналов, из них 72 верных. Точность 80 %, полнота 72 %.

Обычно одно улучшают за счёт другого: если поднять порог срабатывания, ложных сигналов становится меньше, но пропусков больше. В охране труда пропуск обычно дороже, но и там поток ложных сигналов отучает читать уведомления. Поэтому порог подбирают на пилоте, по записи с этого участка.

Спрашивайте и о составе выборки. Цифра на дневных кадрах ничего не скажет о ночной смене.

Типичные ошибки при внедрении

• Включить всё сразу. Все функции из списка дают поток сигналов, которые никому не нужны.
• Слать сигнал в общий чат. Каждый думает, что отреагирует другой. У сигнала должен быть конкретный адресат.
• Настроить и забыть. Камеру сдвинули, на площадке появилась новая зона, а разметка осталась старой. Нужен человек, который следит за журналом и качеством.
• Наказывать по любому сигналу. Ошибка системы превращается в конфликт. Спорные нарушения сначала смотрит человек, по кадру.
• Сравнивать только цену лицензии. Настройка, вычислитель, поддержка и время сотрудников на разбор сигналов тоже стоят денег.

Как выбрать систему видеоаналитики: что спросить у поставщика

Выбирайте по ответам на вопросы ниже, и лучше до договора.

• Покажете результат на записи с наших камер?
• Как считаете точность и полноту и кто размечает контрольную выборку?
• Заработает ли система с нашими камерами и регистратором? Какие требования к потоку?
• Где идёт анализ и уходит ли видео из здания?
• Что будет при обрыве связи?
• Кто настраивает зоны и пороги и что делать, если камеру сдвинули?
• Как забирать данные: Excel, API, отчёты по расписанию?
• Лицензия бессрочная или подписка? Что перестанет работать, когда подписка закончится?
• Как обновляются модели и можно ли дообучить их под наш объект?
• Распознаёт ли система лица и можно ли это выключить?

Если ответ сводится к цифре точности из презентации, считайте, что ответа нет. Ответы Flexvision на большинство этих вопросов есть на странице продукта.

Как считать выгоду

Посчитайте то, что уже стоит денег: сколько часов уходит на просмотр записей и ручные журналы, что происходит при нарушении техники безопасности, сколько стоит спор с подрядчиком без доказательств, что дадут данные о трафике в переговорах с арендаторами. Не каждая из этих сумм реальна для вашего объекта, поэтому считайте только те, что сами готовы защитить перед руководством.

Частые вопросы

Нужно ли менять систему видеонаблюдения?

Обычно нет. Аналитика подключается к существующим камерам и работает рядом с ней, не мешая записи.

Как быстро можно запустить?

Зависит от задачи. На стройке у нас от доступа к камерам до рабочего режима проходит 4 недели, а настройка одной камеры занимает 2⁠–⁠4 часа. Пилот на камерах торгового центра занимает 14 дней.

Можно ли передавать данные в другие системы?

Да: выгрузка в Excel и по API, отчёты по расписанию. Интеграцию с вашими системами и региональными платформами делаем на внедрении.

Чем видеоаналитика отличается от обычного видеонаблюдения?

Видеонаблюдение записывает и показывает картинку, а выводы делает человек. Видеоаналитика сама находит события и пишет их в журнал. Обычно она работает рядом с той же системой.

Хватит ли аналитики, встроенной в камеру?

Для простого сигнала на одной-двух камерах может хватить. Если нужны общий журнал, отчёты и задачи вроде касок или обходов, встроенных функций обычно мало.

Заменит ли видеоаналитика охрану или оператора?

Чаще нет. Шлагбаум по белому списку может работать без оператора, но спорные случаи и там разбирает человек. В остальных задачах видеоаналитика обычно сокращает просмотр записей и ручные журналы, а на сигналы реагирует человек.

Подойдёт ли видеоаналитика небольшому объекту?

Да, если есть частое событие, которое стоит денег: нарушения, простой, пропущенные обходы. Если нарушение случается раз в год, система вряд ли окупится.

Как работает распознавание автомобильных номеров

1. Камера передаёт видеопоток. Обычно IP-камера с потоком RTSP, смотрящая на линию проезда.
2. Система находит машину и номер в кадре. Обычно берут несколько кадров: так проще выбрать самый чёткий.
3. Номер читается по символам. Результаты с разных кадров обычно сравнивают между собой.
4. Принимается решение. Номер сверяется со списком, и контроллер получает команду.
5. Проезд записывается. Кадр, вырезанный номер, видеофрагмент и запись в журнале.

Всё это должно занимать секунды: водитель не станет ждать у шлагбаума. В нашей системе от появления машины в кадре до решения проходит до 1,5 секунды.

От машины в кадре до решения: до 1,5 секунды

• Камера передаёт поток
• Система находит машину и номер
• Читает номер по символам
• Сверяет со списком и даёт команду контроллеру
• Проезд записан в журнал

Столько проходит в нашей системе от появления машины в кадре до решения, то есть до шага 4.

Где применяют распознавание номеров автомобилей

Обычно там, где есть шлагбаум и список своих машин. Но у каждого объекта свои сложности.

Что влияет на точность

Цифры точности из рекламы получены на чьих-то данных. Единственная цифра, которой можно верить, замерена на вашем въезде.

Что делает система при сомнении

Системы сильно различаются вот в чём. Номер распознан с ошибкой в одном символе. Открыть или нет?

Мы придерживаемся принципа «при сомнении закрыто». Если машины нет в списке и это не спецтехника, шлагбаум не откроется, а проезд сохранится в журнале с кадром и видеофрагментом. Лишний отказ исправить легко, а вот чужую машину обратно не вернуть.

При сомнении закрыто

• Машина в списке или это спецтехника?
• Да: Шлагбаум открывается. Режим «Спецтранспорт» пока пилотный
• Нет или есть сомнение: Шлагбаум не откроется, проезд сохранится в журнале с кадром и видеофрагментом

Лишний отказ исправить легко, а вот чужую машину обратно не вернуть.

В прогоне по архиву реального объекта на 1394 проездах система не дала ни одного ложного срабатывания. Это результат на конкретном объекте, поэтому на новом въезде точность всё равно замеряем заново.

Скорая и спецтехника

Белый список решает вопрос со своими машинами, но что делать со скорой, пожарной и аварийными службами? Номеров заранее не внести, а держать их перед шлагбаумом нельзя.

Здесь помогает распознавание типа машины по виду. Наш режим «Спецтранспорт» узнаёт 18 типов техники без базы номеров. Он пока работает как пилотный, и его качество мы проверяем на проездах конкретного объекта.

Что нужно для установки: камера и железо

• Камера: IP-камера с RTSP-потоком 1080p, смотрящая на линию проезда.
• Вычисления на объекте: мини-компьютер с ИИ-ускорителем примерно на 20 Вт или ваш сервер.
• Подключение к шлагбауму: сухой контакт на открытие, подходят CAME, Nice, FAAC, Doorhan и другие приводы. Если есть система доступа с HTTP-интерфейсом, например Росдомофон, можно подключиться к ней.
• Интернет не обязателен. Решение принимается на объекте, и обрыв связи ничего не ломает. Облачная панель с журналом по всем въездам подключается по желанию.

Простая проверка до покупки. Снимите въезд днём и ночью и остановите запись на кадре с номером. Если человек не может прочитать номер на стоп-кадре, система, скорее всего, тоже не сможет. При засветке от фар или низкого солнца сначала попробуйте другую точку установки и снимите такой же кадр снова.

Распознавание номеров и СКУД

В системе контроля доступа (СКУД) номер работает как пропуск: вместо карты водитель предъявляет машину. Схемы подключения обычно три, и в первой СКУД не участвует.

• Сухой контакт. Система распознавания сама сверяет номер и замыкает контакт на приводе. Это самый простой путь, но СКУД о проезде не узнает, а список придётся вести отдельно.
• HTTP и API. События и команды идут по сети, а журнал можно забирать к себе.
• Wiegand. Сервер распознавания передаёт код в контроллер СКУД так, будто это считыватель карт, например через преобразователь. Права на въезд тогда можно вести в самой СКУД. Поддерживают такой путь не все системы, поэтому уточните это заранее.

Flexvision Шлагбаум подключается по сухому контакту или по HTTP, например к Росдомофону.

Перед выбором выясните четыре вещи: где лежит главный список машин, как он сочетается с пропусками сотрудников, что будет при обрыве связи между системами и попадёт ли проезд в общий журнал.

Модуль, программа или готовый комплект

Выбор зависит от числа въездов, надёжности связи и от того, есть ли свой сервер.

Из чего складывается цена

Цена зависит от числа въездов и интеграции, поэтому единой цифры нет. Обычно платят за:

1. Оборудование: камера и вычислитель, если своего нет.
2. Подключение каждой точки проезда: настройка, калибровка, связь со шлагбаумом.
3. Подписку: обновления моделей, поддержка, облачная панель.

Спросите у поставщика, что случится, когда подписка закончится. У нас софт продолжит работать, а шлагбаум открываться.

Покупка только камеры со встроенным распознаванием бывает дешевле на старте, но смотрите, что с журналом, белыми списками на нескольких въездах и обновлениями.

Типичные ошибки при запуске

• Забыли про гостей и доставку. Если разовый пропуск оформляется долго, у шлагбаума встаёт очередь, и охрана начинает открывать вручную.
• Списком никто не занимается. Уволенные и съехавшие продолжают проезжать. Назначьте ответственного, а временным записям ставьте срок действия.
• Одна полоса на въезд и выезд. Системе нужно понимать направление, иначе журнал запутается. Проверьте это на пилоте.
• Фуры с прицепами. Камера спереди видит номер тягача, а сзади номер прицепа. Прицепы меняются, поэтому по возможности читайте номер тягача.
• Надежда на распознавание там, где нужна механика. Система решает, открывать ли шлагбаум. За то, чтобы стрела не опустилась на машину, отвечают датчики и настройки привода. Машина, идущая вплотную, всё равно может проскочить, поэтому проверьте на пилоте, как быстро стрела закрывается после проезда.

Как проверить систему

Попросите пилот на вашем въезде с контрольной разметкой. Наш пилот выглядит так: подготовка камеры и доступов, две недели на монтаж и калибровку, неделя в боевом режиме с замером точности и итоговый отчёт с метриками на ваших данных. На одной точке проезда на вашем железе это бесплатно. Подробности на странице Flexvision Шлагбаум.

Что почитать дальше: видеоаналитика для бизнеса и как внедрить ИИ в бизнес.

Частые вопросы

Подойдёт ли уже установленная камера?

Если она даёт RTSP-поток и смотрит на линию проезда, скорее всего да. Обзорные камеры, снимающие двор издалека, обычно не подходят: номер в кадре слишком мелкий.

Нужен ли оператор?

Нет. Система сама решает и открывает. Разбирать спорные случаи помогает журнал: в нём сохраняются кадры и видео. Ручное управление шлагбаумом при этом никуда не девается.

Что будет, если отключится интернет?

На локальной системе ничего: решение принимается на объекте, и обрыв связи ничего не ломает.

Можно ли обойтись бесплатной программой распознавания номеров?

Для пробы можно: открытые библиотеки существуют. Для работающего въезда нужны ещё журнал, списки, связь с приводом и человек, который разберётся, почему шлагбаум не открылся.

Номера машин считаются персональными данными?

Лучше считать, что да: белый список обычно хранит номер рядом с фамилией, поэтому ограничьте к нему доступ и срок хранения. Как это оформить, решает ваш юрист: наш совет не юридическое заключение. Общие правила разобраны в статье про персональные данные.

Какие поля нужны в реестре договоров: форма и образец

Не пытайтесь описать в реестре весь договор. Нужны поля, по которым вы ищете, контролируете сроки и считаете деньги.

Значения в примере условные. Для договоров аренды обычно добавляют площадь, ставку за метр, обеспечительный платёж и порядок расторжения.

Как вести реестр договоров: правила, которые сохраняют его живым

1. Одна строка на один договор. Допсоглашения не заводят отдельными договорами, а привязывают к основному.
2. Единые значения. Типы и статусы выбирают из списка, контрагента вводят с ИНН. Иначе «Ромашка» и «ООО Ромашка» станут двумя компаниями.
3. Срок окончания считают с учётом допсоглашений. Самая частая ошибка: в реестре дата из первоначального договора.
4. Скан привязан к записи. Запись без документа через год никто не сможет проверить.
5. У записи есть ответственный. Без него реестр устаревает за несколько месяцев.

Одна компания или две

• Без единых значений: «Ромашка» и «ООО Ромашка» становятся двумя компаниями
• Контрагент с ИНН: ООО «Ромашка», 7700000000: одна компания, по ней можно группировать и сверять

Название и ИНН условные, как и в таблице выше.

Реестр договоров в Excel: когда таблицы перестаёт хватать

Таблица нормально работает на старте. Пора менять её, если вы узнаёте хотя бы два признака:

• договоров больше, чем один человек может держать в голове;
• файл живёт в нескольких версиях, и никто не знает, какая верная;
• напоминания об окончании приходится ставить в календарь вручную;
• чтобы ответить на вопрос об условии договора, нужно открывать скан и читать;
• реестр заполняет один сотрудник, и на время его отпуска всё останавливается;
• вы уже платили за пропущенное автопродление или забытую индексацию.

Три способа автоматизировать реестр договоров

Модуль в учётной системе. Подходит, если вся работа идёт в 1С и договоров немного. Минус: поля заполняют вручную, а условия договора в системе не найти.

Система документооборота. Даёт маршруты согласования и хранение. Минус: это отдельный проект внедрения, а поля всё равно часто заносят люди.

Реестр, который собирается из документов. Вы загружаете архив, нейросеть достаёт стороны, сроки, ставки и индексацию, сотрудник подтверждает значения. Новое допсоглашение само находит свой договор и предлагает изменения. Плюс такого подхода: не нужно заново вбивать годы накопленных договоров.

Кто заполняет поля реестра

• Модуль в учётной системе: Заполняют вручную, условия договора в системе не найти
• Система документооборота: Часто всё равно люди, и это отдельный проект внедрения
• Реестр из документов: Нейросеть достаёт поля, сотрудник подтверждает значения

Как перенести старый архив

1. Соберите договоры в одном месте в любом виде: сканы, PDF, фото.
2. Договоритесь о минимальном наборе полей, не больше десятка на старте.
3. Прогоните небольшую пачку и проверьте результат вручную, чтобы понять качество по каждому полю.
4. Загрузите остальное и проверяйте записи начиная с самых дорогих и с ближайшими сроками.
5. Настройте напоминания об окончании и непродлении и назначьте ответственных.

Подробно о том, как работает чтение сканов, рассказываем в статье про распознавание документов.

Как это устроено у нас

Flex Документы ведут реестр из самих документов: архив загружается пачкой, поля проверяет сотрудник. Напоминания об окончании и непродлении приходят в системе и в Telegram, отчёт показывает расхождения между документами, а по архиву можно спрашивать обычными вопросами и получать ответ со ссылкой на пункт. Контрагенты и договоры передаются в 1С. Внедрение занимает от двух недель.

Реестр из самих документов

• Архив загружается пачкой
• Нейросеть достаёт стороны, сроки, ставки и индексацию
• Сотрудник проверяет поля
• Напоминания приходят в системе и в Telegram

Что почитать дальше: распознавание документов и ИИ для юристов.

Частые вопросы

Обязательно ли вести реестр договоров?

Общей обязанности для коммерческих компаний нет, реестр нужен для внутреннего контроля. Заказчики по закупочным законам передают сведения в реестры в ЕИС: о контрактах по 44-⁠ФЗ и о договорах по 223-⁠ФЗ. На практике реестр окупается первым же непропущенным сроком.

Можно ли скачать образец реестра?

Таблица выше подходит как образец: перенесите колонки в Excel или Google Таблицы и оставьте только те поля, которые вы реально будете поддерживать.

Кто должен вести реестр?

Удобнее, когда запись создаёт тот, кто заключил договор, а контролирует один ответственный: юрист, бухгалтер или офис-менеджер. Если поля заполняет система, человеку остаётся проверка.

Как работает распознавание: четыре шага от скана до данных

От скана до данных: четыре шага

• Подготовка изображения: Выровнять, убрать наклон и шум
• Распознавание текста: Строки на картинке становятся буквами
• Понимание структуры: Где таблица, реквизиты, подпись
• Извлечение полей: Стороны, сроки, суммы, ставки

Ошибиться можно на каждом шаге, поэтому важно, где стоит проверка.

1. Подготовка изображения

Страницу выравнивают, убирают наклон и шум, определяют поворот. Плохая подготовка портит всё остальное: кривой скан с тенью от корешка распознаётся заметно хуже ровного.

2. Распознавание текста (OCR)

Программа находит на картинке строки и превращает их в буквы. На чистой печати это давно решённая задача. Сложности начинаются там, где есть печать поверх текста, рукописные пометки, мелкий шрифт или копия копии.

3. Понимание структуры

Текст ещё не данные. Нужно понять, где таблица, где реквизиты, где подпись. Без этого шага сумма из строки «штраф» легко окажется в поле «сумма договора».

4. Извлечение полей

Система достаёт то, что нужно бизнесу: стороны, номер и дату, срок, суммы, ставки, условия индексации. Здесь работает языковая модель.

Чем нейросети отличаются от старых систем

Классические системы распознавания работают по шаблонам: для каждой формы документа описывают, в какой области лежит каждое поле. Для типовых форм с постоянной вёрсткой это быстро и надёжно, но новая форма требует новой настройки.

Языковая модель читает документ почти как человек и находит «срок действия», где бы он ни стоял и как бы ни был сформулирован. Это особенно полезно для договоров, которые у каждого контрагента свои.

Последняя строка важнее всех. Пустое поле видно сразу. Правдоподобная ошибка незаметна, поэтому нейросетевому распознаванию нужна другая организация проверки.

Главное отличие: типичная ошибка

• Шаблоны: пустое поле: Видно сразу
• Нейросеть: правдоподобное неверное значение: Незаметно, поэтому нужна другая организация проверки

Откуда берутся ошибки

• Качество исходника. Фото под углом, бледная копия, обрезанный край.
• Похожие значения. В договоре несколько дат и сумм, и система выбрала не ту.
• Допсоглашения. Срок и ставка изменились, а в основном договоре осталось старое значение.
• Таблицы. Строка съехала, и значение попало в соседнюю колонку.
• Рукопись. Подписи и пометки от руки читаются значительно хуже печати.

Как ловить ошибки до 1С или другой учётной системы

Стопроцентной точности не будет ни у кого, поэтому цель другая: понятная проверка.

Проверка вместо ручного ввода

• Система предлагает значение
• Показывает подсвеченное место в документе
• Сотрудник сверяет и подтверждает
• Данные уходят в учётную систему

1. Сотрудник подтверждает вместо ручного ввода. Система предлагает значения, человек сверяет их с подсвеченным местом в документе. Это быстрее ручного ввода и надёжнее автомата.
2. Ссылка на источник у каждого значения. Если видно, откуда взята цифра, проверка занимает секунды.
3. Проверка арифметикой и логикой. Сумма сходится с НДС, срок окончания позже начала, ИНН проходит контрольное число. Такие правила пишутся обычным кодом и не зависят от модели.
4. Сверка документов между собой. Отчёт о расхождениях между договором, допсоглашением и актом находит то, что глазами пропускают.
5. Контрольная выборка. На пачке документов, которую проверили вручную, считают точность по каждому полю. Так видно, какому полю можно доверять больше.

Как устроено у нас

Во Flex Документах архив загружается как есть, пачкой: сканы, PDF, фото. Документы раскладываются по договорам со статусами обработки. Нейросеть достаёт стороны, сроки, ставки и индексацию, а сотрудник проверяет и подтверждает. Загруженное допсоглашение находит свой договор и предлагает изменения в карточку. По архиву можно спрашивать обычными словами: ответ приходит со ссылкой на пункт и подсвеченной страницей скана. Контрагенты и договоры передаются в 1С.

Что почитать дальше: реестр договоров, ИИ для юристов и как внедрить ИИ в бизнес.

Частые вопросы

Какое качество скана нужно?

Чем выше, тем лучше. Плохие сканы система тоже обрабатывает, но проверять вручную придётся больше. Лучше всего взять пачку настоящих документов и посмотреть результат на них: так сразу видно, на что рассчитывать.

Можно ли распознавать без передачи документов в интернет?

Систему с документами можно развернуть на сервере компании или в российском облаке. Нейросети для распознавания и ответов в типовом проекте подключаются как внешний сервис. Если документы нельзя выпускать наружу, на аудите оцениваем оборудование и подбираем модели под вашу инфраструктуру.

Заменит ли это бухгалтера или юриста?

Нет. Система снимает ручной ввод и поиск, а решения и проверка остаются за специалистом. Экономия приходит из того, что человек смотрит только на нужное место, а не перечитывает всё.

Чем это отличается от распознавания первичных документов в 1С?

В 1С есть собственный сервис на базе ИИ для первичных документов: счетов, актов, накладных. Он удобен, если документы типовые и вся работа идёт в 1С. Отдельная система вроде Flex Документов нужна, когда документы нестандартные, например договоры и приложения, или когда данные надо сверять с другими источниками. Перед выбором проверьте оба варианта на своих документах.

Какие задачи бизнеса нейросети уже закрывают

Тексты и переписка

Черновики ответов клиентам, сжатие длинной переписки, разбор обращений по темам. Работает хорошо, если у человека остаётся последнее слово: модель экономит время на первом варианте, а за результат отвечает он.

Документы

Здесь эффект проще всего посчитать: часы на поиск и ручной ввод видны сразу. Нейросеть читает договор и отвечает на вопрос со ссылкой на пункт, достаёт стороны, сроки и суммы в реестр, готовит акт по шаблону и проверяет реквизиты. Об этом подробнее в статье про распознавание документов.

Поиск по знаниям компании

Сотрудник спрашивает обычными словами, система находит ответ в регламентах и показывает источник. Польза особенно заметна там, где много документов и новых людей. Как это устроено, рассказываем в статье что такое RAG.

Речь

Расшифровка звонков и встреч, краткие итоги, поручения из разговора. Речь распознаётся хорошо, если запись чистая. Самое ценное здесь в том, что разговор становится доступен для поиска.

Изображения и видео

Камеры, которые уже стоят, можно превратить в журнал событий: нет каски на стройке, охрана пропустила точку обхода, какой номер у машины на въезде. Это отдельный класс задач и отдельные модели, не те, что пишут тексты. Подробно в статье про видеоаналитику.

С каким материалом работаем и что получаем

• Тексты и переписка → Черновики ответов, сжатие переписки, разбор обращений по темам
• Документы → Ответ со ссылкой на пункт, реестр, акт по шаблону
• Знания компании → Ответ из регламента и его источник
• Звонки и встречи → Расшифровка, краткие итоги, поручения
• Камеры → Журнал событий: нет каски, пропущена точка обхода, номер машины

Какие бывают нейросети для бизнеса

Под словами «ИИ для бизнеса» лежит несколько разных технологий. Модель, которая хорошо пишет письма, обычно не подойдёт для разбора камер и прогноза спроса. Поэтому сначала определите вид, а затем способ подключения.

Последнюю строку часто упускают. Для прогноза по таблицам обычный чат плохой помощник. Такую модель обучают на вашей истории, и это отдельный проект. С документами обычно наоборот, об этом в частых вопросах ниже.

Какие нейросети подходят для бизнеса

Сначала стоит выбрать не модель, а способ подключения. От него зависят и цена, и то, куда уходят данные.

Сами модели меняются каждые несколько месяцев. Как сравнить их на своих задачах, рассказываем в статье какую нейросеть выбрать.

Лучшие нейросети для бизнеса: почему нет общего топа

Общего топа нейросетей для бизнеса нет. Подборки быстро устаревают и сравнивают модели в целом, а вам важно, как они работают на вашей задаче. Поэтому вместе с качеством проверьте то, о чём обзоры обычно молчат.

Сервисы, которые обычно пробуют для текстов, кода и картинок, собраны в отдельной статье. Российские платформы для сборки агентов перечислены в статье про ИИ-агентов.

Как применяют нейросети в разных отделах

• Продажи. Разбор заявок, черновики ответов, тренировка менеджеров: ИИ в продажах и ИИ-тренажёр.
• HR. Первичный разбор резюме и обучение новичков: ИИ в HR и адаптация сотрудников.
• Юристы. Поиск в договорах и сверка расхождений: ИИ для юристов.
• Поддержка. Ответы на повторяющиеся вопросы: чат-боты для бизнеса.
• Разработка. Прототипы и внутренние инструменты: вайбкодинг.

Нейросети для работы и бизнеса: что поручить сотрудникам уже сейчас

Для личных задач разработка не нужна. Хватит сервиса, который компания разрешила для таких данных, и привычки проверять результат.

Как ставить задачу нейросети

Результат сильно зависит от постановки. В хорошем запросе есть контекст, задача, формат и ограничения.

• Слабо: «Напиши письмо клиенту о задержке».
• Лучше: «Мы поставляем оборудование. Поставка постоянному клиенту задерживается на неделю из-за таможни. Напиши письмо на пять предложений: извинись, назови новую дату, предложи созвон. Пиши просто, скидок не обещай».

Если ответ не подошёл, скажите в том же диалоге, что именно не так. Обычно это быстрее, чем начинать заново.

Какие правила дать сотрудникам

1. Договоры, персональные данные и другие данные компании и клиентов в публичные сервисы не отправляем.
2. Цифры, имена и ссылки проверяем перед отправкой.
3. За результат отвечает тот, кто его отправил.
4. Удачными запросами делимся с коллегами.

Нейросети для бизнес-процессов: как их встраивают

В бизнес-процесс нейросеть ставят отдельным шагом, рядом с обычным кодом и проверкой человека. Например, счёт от поставщика приходит на почту, нейросеть достаёт поставщика, сумму и реквизиты, код сверяет их с договором и считает итог, бухгалтер смотрит расхождения и подтверждает, а данные уходят в учётную систему.

Нейросеть как шаг процесса

• Счёт приходит на почту
• Нейросеть достаёт поставщика, сумму и реквизиты
• Код сверяет с договором и считает итог
• Бухгалтер смотрит расхождения и подтверждает
• Данные уходят в учётную систему

Считает здесь код, решает человек, а нейросеть разбирает неоднородный материал. Такую цепочку проще проверять по шагам, чем одну большую просьбу к модели «обработай счёт». Если модель сама выбирает следующие шаги и ходит в системы, это уже ИИ-агент.

Где нейросети пока подводят

• Точные расчёты без проверки. Языковая модель может красиво ошибиться в цифрах. Считать должен код, а модель только разбирает условия.
• Факты без источника. Спросите нейросеть о вашей компании, и она правдоподобно придумает ответ. Поэтому в рабочих системах модель отвечает по документам и показывает, откуда взяла.
• Редкие события без примеров. Если нужную ситуацию почти не видно на данных, проверить качество не на чем.
• Решения с высокой ценой ошибки. Отказать клиенту, уволить, подписать: здесь система готовит материал, но решает человек.

Где подводят и как это обходят

• Точные расчёты → Считает код, модель только разбирает условия
• Факты без источника → Модель отвечает по документам и показывает, откуда взяла
• Высокая цена ошибки → Система готовит материал, решает человек

Как понять, стоит ли пробовать

Задайте четыре вопроса о процессе.

Если три ответа из четырёх хорошие, задача годится для пробы.

Как проверить пользу за неделю

Не начинайте с разработки, на первую проверку хватит недели. Возьмите настоящие примеры из своей работы, включая самые неудобные: плохие сканы, длинные письма, нестандартные формулировки. Пусть несколько десятков примеров обработает нейросеть, а результат оценит сотрудник, который делает эту работу каждый день.

Средний результат мало что скажет. Смотрите на три вещи:

1. На скольких примерах ответ можно использовать сразу.
2. На скольких его легко поправить, и сколько на это уходит времени.
3. Есть ли ошибки, которые трудно заметить. Они опаснее всего.

Важно: не отправляйте в публичные сервисы договоры и персональные данные. Для проверки используйте обезличенные примеры или систему, развёрнутую у себя.

ИИ для малого бизнеса: с чего начать

В небольшой компании обычно хватает готовых сервисов, потому что своя разработка при малом объёме окупается реже.

1. Обращения клиентов. Соберите ответы на частые вопросы в один документ и подключите бота, который передаёт сложное человеку.
2. Звонки и встречи. Расшифровка и итоги заменяют часть ручных записей.
3. Тексты. Карточки товаров, письма и посты можно начинать с черновика от модели, а факты проверять самому.

Сравните цену подписки с часами, которые она экономит. Свою систему есть смысл заказывать, когда объём вырос или нужна связка с вашими данными и программами.

Типичные ошибки при работе с нейросетями

• Купили доступ всем и не поставили задач. Вскоре сервисом пользуются несколько энтузиастов. Начните с одной задачи и одного ответственного.
• Выбрали по демонстрации. На подготовленных примерах хорошо работает почти всё. Проверяйте на своих неудобных.
• Считают только скорость. Если проверка занимает столько же, сколько сама работа, пользы нет.
• Всё держится на одном человеке. Он ушёл, и запросы с настройками ушли с ним. Храните их в общем месте.
• Настроили и забыли. Модели обновляются, документы меняются. Время от времени прогоняйте контрольные примеры.

Что дальше

Если проба показала пользу, следующий вопрос уже про экономику. Сколько часов это экономит, сколько стоит внедрение и эксплуатация, и что станет с высвобожденным временем. Порядок действий описан в статье как внедрить ИИ в бизнес.

Частые вопросы

Какие нейросети лучше для бизнеса?

Общего лидера нет. Для текстов, документов, речи и камер нужны разные модели, и сильная на одной задаче может проиграть на другой. Выбирайте по своим примерам, цене на ваш объём и требованиям к данным.

Сколько стоит ИИ для бизнеса?

Зависит от способа подключения. Готовый чат или сервис оплачивают подпиской, API по объёму, а своя система добавляет разработку, поддержку и, возможно, оборудование. Считайте эти расходы вместе с экономией времени. Как это делать, показано на примере ИИ-агентов.

Есть ли бесплатные нейросети для бизнеса?

Для пробы обычно хватает бесплатных тарифов. Для работы с данными компании сначала прочитайте условия: что сервис делает с запросами и есть ли договор.

Можно ли просто дать сотрудникам ChatGPT?

Для черновиков и личных задач это неплохое начало, если сотрудники не загружают туда данные компании и клиентов. Для работы с документами и системами нужна отдельная настройка: права, источники, контроль качества. Кроме того, у публичных сервисов может не быть доступа из России и договора с вашей компанией.

Нужно ли обучать нейросеть на наших данных?

Обычно нет. Чаще всего модель не дообучают, а дают ей нужные фрагменты документов прямо в момент вопроса. Это дешевле, быстрее и проще обновлять.

Можно ли использовать нейросети, не отправляя данные наружу?

Да, модели можно развернуть на серверах компании. Это требует оборудования и подбора модели под него, зато данные остаются внутри.

Что мешает внедрению ИИ чаще всего

Проблемы внедрения ИИ в компании обычно не технические. Вот самые типичные и шаги плана, которые их закрывают.

Порядок один и для небольшой компании, и для крупной организации. Меняются объём данных и число согласований.

Барьеры внедрения ИИ в организации

Проект может встать и при хорошей задаче с готовыми данными, если мешают люди и порядок согласований.

• Сотрудники боятся замены. Тогда они не показывают исключения и не дают примеры. Скажите заранее, что будет с освободившимся временем, и позовите в пилот тех, кто делает эту работу.
• У проекта нет хозяина. ИТ считает его задачей бизнеса, бизнес считает задачей ИТ. Назначьте одного руководителя, которому нужен результат.
• Служба безопасности узнаёт последней. Позовите её уже на шаге 3, пока решение можно поменять.
• Рабочие данные уходят в личные чаты. Запрет обычно только прячет это. Дайте разрешённый сервис и короткие правила, какие данные в него нельзя отправлять.

Шаг 1. Выберите один процесс, а не «внедрение ИИ»

Запрос «нам нужен ИИ» не даёт ни задачи, ни критерия успеха. Начните с конкретной операции, которую люди делают руками и регулярно. Например, отдел несколько дней проверяет закупочную документацию, менеджеры по часу ищут пункт в договорах, поддержка отвечает на одни и те же вопросы.

Хороший кандидат для первого проекта выглядит так:

• операция повторяется каждый день или неделю, а не раз в квартал;
• на входе текст, документы, звонки или видео, то есть то, с чем нейросети работают лучше всего;
• результат можно проверить: человек быстро видит, верно или нет;
• цена ошибки терпима, потому что на первом этапе за системой всё равно смотрит сотрудник.

Плохой кандидат: редкая задача, для которой нет примеров, или решение, где ошибка стоит дорого, а проверить её нечем.

Шаг 2. Измерьте, как есть сейчас

Без исходных цифр вы не докажете эффект даже себе. До начала работ запишите четыре показателя по выбранному процессу:

1. Время обработки одной операции.
2. Ручные трудозатраты: сколько часов сотрудников уходит на процесс в месяц.
3. Затраты на ФОТ, которые приходятся на эти часы.
4. Стоимость одной операции с учётом всего выше.

Хватит таблицы и недели наблюдений. Точность до процента не нужна, нужен порядок величин.

Сразу разделите два вида экономии. Высвобождённые часы и фактическое сокращение ФОТ не одно и то же: если у сотрудника освободилось два часа в день, но он остался в штате, деньги компания не сэкономила, пока не загрузила его другой работой. Считайте их раздельно, иначе расчёт окажется красивым и неверным.

Высвобождённые часы ещё не экономия

• У сотрудника освободилось два часа в день
• Он остался в штате
• Деньги компания пока не сэкономила
• Экономия появится, когда его загрузят другой работой

Часы и фактическое сокращение ФОТ считайте раздельно.

Шаг 3. Проверьте данные и ограничения

Здесь проект чаще всего меняет форму. Ответьте на вопросы:

• Где лежат нужные документы и данные, и можно ли их выгрузить?
• Это текст или сканы? Есть ли рукописные пометки?
• Есть ли персональные данные и как с ними поступать по 152-⁠ФЗ?
• Можно ли передавать данные во внешний сервис, или всё должно остаться на ваших серверах?

Если данные нельзя выпускать за контур, это не приговор. Модели можно разместить в инфраструктуре заказчика, но это меняет требования к оборудованию и бюджет. Узнать об этом лучше сейчас, а не на приёмке.

Шаг 4. Сравните подходы

Разработка с нуля оправдана реже, чем кажется. Часто хватает настройки готового решения под ваши процессы и данные.

Шаг 5. Проведите пилот с критериями

Пилот отвечает на один вопрос: стоит ли внедрять. Поэтому критерии согласуют до начала, а не после.

Что важно:

• Настоящие данные. Демонстрация на подготовленных примерах не доказывает ничего.
• Сложные случаи. Включите в проверку плохие сканы, нестандартные формулировки и документы, на которых ошибаются люди.
• Сравнение с исходными цифрами из шага 2, а не ощущение «вроде работает».
• Понятное решение на выходе: внедряем, дорабатываем или останавливаемся. Остановка после пилота обходится дешевле, чем неработающая система.

Пилот заканчивается одним из трёх решений

• Пилот на настоящих данных: Со сложными случаями и сравнением с исходными цифрами
• Внедряем
• Дорабатываем
• Останавливаемся: Обходится дешевле, чем неработающая система

Критерии согласуют до начала пилота, а не после.

Шаг 6. Внедрите так, чтобы системой пользовались

Технически рабочая система может лежать без дела. Чтобы этого не случилось:

• встройте её в привычный путь сотрудника, а не отдельным окном, о котором забудут;
• назначьте ответственного за качество со стороны бизнеса;
• обучите команду и передайте документацию;
• оставьте человека на решениях с высокой ценой ошибки: система готовит, сотрудник подтверждает.

Шаг 7. Заложите поддержку

Документы меняются, появляются новые типы запросов, качество ответов может просесть незаметно. После запуска нужны регулярная проверка на контрольных примерах и разбор ошибок. Заранее решите, кто этим занимается: ваша команда или подрядчик. Стоимость эксплуатации считайте с самого начала вместе со стоимостью внедрения.

После запуска работа не заканчивается

• Документы и запросы меняются
• Качество может просесть незаметно
• Регулярная проверка на контрольных примерах
• Разбор ошибок

Как внедрить ИИ в работу команды без большого проекта

Внедрение ИИ в работу отдела можно начать без разработки, если задача небольшая, а данные компании наружу не уходят.

1. Выберите один разрешённый сервис и запишите, что в него нельзя отправлять.
2. Пусть каждый возьмёт одну свою повторяющуюся задачу без данных компании и клиентов, например шаблон письма или план встречи.
3. Раз в неделю обсуждайте, где вышло быстрее, а где пришлось переделывать.
4. Складывайте удачные запросы в общий документ.

Через несколько недель будет видно, какая задача есть у всех и отнимает больше всего времени. Это готовый кандидат для шага 1.

Внедрение ИИ на предприятии: что меняется

Шаги те же, но на производстве и в крупной организации обычно добавляются три условия.

• Закрытый контур. Данные часто нельзя выпускать наружу, поэтому оборудование считают уже на шаге 3.
• Нет компьютера на рабочем месте. Мастеру в цеху отдельное окно не поможет. Продумайте телефон, терминал или камеры.
• Безопасность людей. Там, где ошибка грозит травмой или остановкой оборудования, система только подсказывает.

Для первого проекта обычно подходят документы и поиск по инструкциям, потому что ошибку там легко заметить и производство она не останавливает.

Примеры внедрения ИИ: с чего начинают

Первый проект лучше выбирать там, где результат легко проверить. Вот несколько типовых вариантов, каждый разобран отдельно.

• Договоры и документы. Поиск условий в архиве и реестр договоров, распознавание сканов.
• Ответы сотрудникам. База знаний и ассистент по регламентам.
• Обращения клиентов. Чат-боты для бизнеса и разбор заявок.
• Продажи. Что можно отдать нейросети, мы описали в статье про ИИ в продажах.
• Камеры. Видеоаналитика на тех камерах, которые уже стоят.

Кейсы внедрения ИИ: чему они учат

В чужих кейсах полезнее всего то, что пошло не по плану.

• Klarna. В мае 2025 года глава компании сказал, что в поддержке слишком большой вес получила стоимость, и качество снизилось. Компания снова стала набирать людей, хотя бот по-прежнему вёл около двух третей обращений. Поэтому к показателям из шага 2 стоит добавить качество.
• McDonald's. В 2024 году сеть свернула тест голосового приёма заказов с IBM больше чем в 100 ресторанах. Среди проблем источники CNBC называли акценты и диалекты. От голосовых заказов компания не отказалась. Это нормальный исход пилота из шага 5.

Читая кейс, ищите четыре вещи: как было до внедрения, какую долю работы взяла система, кто проверяет результат и сколько она уже работает.

Частые вопросы

Можно начать без технического задания?

Да. Достаточно описать процесс, проблему и желаемый результат. Техническое задание удобнее писать после разбора данных и ограничений.

Сколько времени занимает внедрение?

Зависит от процесса и интеграций. Быстрее всего идут задачи, для которых есть готовое решение: например, Flex Документы внедряются от двух недель. Срок считают после аудита, когда понятны данные и ограничения.

Что делать, если данные нельзя передавать в облако?

Разворачивать систему в своей инфраструктуре. Сначала оценивают оборудование, данные и требования к безопасности, затем подбирают модели и архитектуру под них.

Сколько стоит внедрение ИИ?

Зависит от процесса, числа интеграций и того, где будут работать модели. Точную цифру называют после разбора данных и ограничений. Из чего складывается бюджет, мы разобрали на примере ИИ-агентов.

Что такое ИИ-агент простыми словами

Языковая модель сама по себе только пишет текст. Агент получается, когда модели дают инструменты: поиск по документам, доступ к CRM, отправку письма, создание задачи. Модель решает, какой инструмент нужен на этом шаге, получает результат и думает дальше, пока задача не закрыта.

Пример. Клиент пишет: «Пришлите акт за сентябрь». Обычный бот ответит инструкцией. Агент найдёт клиента, найдёт акт в системе документов, проверит, что он подписан, и подготовит ответ с файлом.

Клиент пишет: «Пришлите акт за сентябрь»

• Агент находит клиента
• Находит акт в системе документов
• Проверяет, что акт подписан
• Готовит ответ с файлом
• Человек подтверждает

Рабочая схема для старта: агент готовит, человек подтверждает.

Как работает ИИ-агент и из чего он состоит

Агент работает по кругу: получает задачу, выбирает шаг, вызывает инструмент, читает результат и решает, что делать дальше. Круг заканчивается, когда задача закрыта, исчерпан предел шагов или агент передал её человеку.

Модель в этой схеме только одна из частей. По всем пяти удобно расспрашивать подрядчика или поставщика платформы.

К рабочим системам агента подключают через их API. Для этого есть общий стандарт MCP. Если API нет, агент может работать через интерфейс программы, как человек. Такая связка легко ломается при изменении экрана, поэтому подходит скорее для пробы.

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота и автоматизации

Гибкость агента и есть его риск. Там, где процесс строгий и без исключений, обычная автоматизация надёжнее и дешевле. Агент нужен там, где входные данные разные и правила не описать полностью.

Агент нужен там, где входные данные разные

• Ведёт диалог, Только заданные правила: Бот по сценарию: Ломается на любом вопросе вне сценария
• Ведёт диалог, Понимает обычный текст: Чат-бот с нейросетью: Отвечает, но ничего не делает в ваших системах
• Выполняет действия, Только заданные правила: Автоматизация по правилам: Ломается, когда меняется форма или появляется исключение
• Выполняет действия, Понимает обычный текст: ИИ-агент: Может выбрать неверный шаг, поэтому нужны ограничения и контроль

Там, где процесс строгий и без исключений, обычная автоматизация надёжнее и дешевле.

Какие бывают ИИ-агенты

Словом «агент» сейчас называют очень разные системы. Для выбора полезно различать три вида.

• Помощник сотрудника. Работает внутри чата или браузера: ищет, сводит, готовит черновик. Каждое действие подтверждает человек. С него проще всего начать.
• Агент на один процесс. Закрывает конкретную цепочку: разбор заявок, сверку документов, ответ по заказу. Подключён к рабочим системам и действует в заданных границах.
• Несколько агентов вместе. Один разбирает задачу, другой ищет, третий проверяет результат. Такие системы называют мультиагентными. Они гибче, но их сложнее отлаживать и дороже запускать.

Собрать агента можно на готовой платформе из готовых блоков, это быстрее. Своя разработка нужна, когда процесс нестандартный или платформа не встаёт в ваш контур.

Когда компании нужен ИИ-агент, а когда рано

Агент обычно оправдан, если совпало несколько признаков:

• сотрудник ради одной задачи ходит в несколько систем и переносит данные руками;
• заявки приходят свободным текстом, и каждая немного отличается;
• таких задач много, и они повторяются каждую неделю;
• результат можно быстро проверить.

Лучше подождать, если:

• у систем нет API или выгрузки, а работать через интерфейс программы для этого процесса слишком ненадёжно;
• нет человека, который будет смотреть ошибки и править инструкцию;
• ошибка необратима, а проверить результат до выполнения нельзя;
• задач мало, и настройка с контролем не окупятся.

В таких случаях начните с базы знаний или обычного бота и вернитесь к агенту позже.

Какие задачи можно отдать агенту

• Разбор входящих обращений. Понять суть, определить тип, собрать недостающее, передать нужному сотруднику с готовым черновиком ответа.
• Работа с документами. Найти договор, сверить условия, подготовить проект акта или счёта по вашему шаблону, проверить реквизиты и согласованность данных.
• Закупки. Разобрать закупочную документацию, сравнить заявки и собрать выводы со ссылками на источники. Решение принимает специалист.
• Поиск в знаниях компании. Ответить сотруднику по регламентам и показать, на какой раздел опирается ответ.
• Сводки. Сгруппировать обращения и обсуждения по темам и подготовить отчёт руководителю с опорой на исходные материалы.

Общее у этих задач: на входе неоднородный текст, на выходе результат, который человек может быстро проверить.

Примеры ИИ-агентов для бизнеса

Это типовые сценарии, а не обещание результата. Что получится у вас, показывает только проверка на ваших данных.

Что нельзя отдавать без человека

Агент ошибается иначе, чем сотрудник: уверенно и без предупреждения. Поэтому границы задают заранее.

• Деньги и необратимые действия. Платежи, отправка официальных писем, удаление данных идут только после подтверждения человеком.
• Решения о людях. Подбор кандидатов: система может извлечь из резюме опыт и навыки, но решение остаётся за HR.
• Всё, где нельзя проверить результат. Если никто не заметит ошибку, она будет копиться.

Рабочая схема для старта: агент готовит, человек подтверждает. Когда статистика на контрольных примерах покажет стабильное качество, часть простых случаев можно перевести на полный автомат.

Где проходит граница

• Агент готовит: Находит договор и сверяет условия: Готовит проект акта или счёта: Собирает выводы со ссылками на источники
• Без человека нельзя: Платежи, официальные письма, удаление данных: Решения о людях: Всё, где нельзя проверить результат

Как создать ИИ-агента: пошаговый план

Создают агента в том же порядке, что и другие ИИ-системы, он описан в статье как внедрить ИИ в бизнес. Особенность агента в том, что право действовать ему выдают постепенно.

Право действовать агенту выдают постепенно

• Разбор процесса: Шаги сотрудника и настоящие примеры
• Только чтение: Поиск и просмотр, без изменений в системах
• Прогон примеров: После каждой правки инструкции
• Режим тени: Результат никуда не уходит
• Действия с подтверждением: Права на запись по одному инструменту

1. Разберите процесс. Запишите, как задачу делает сотрудник: откуда берёт данные, что проверяет, когда идёт к коллеге. Соберите несколько десятков настоящих примеров, включая неудобные.
2. Начните с чтения. Дайте агенту только поиск и просмотр. Пусть он пока предлагает решение текстом и ничего не меняет в системах.
3. Напишите инструкцию и прогоните примеры. Укажите границы и что делать при сомнении: передать человеку. Повторяйте прогон после каждой правки, потому что исправление одной ошибки может незаметно породить другую.
4. Включите режим тени. Агент работает на живых задачах рядом с сотрудником, но его результат никуда не уходит. Сравнивайте его с тем, что сделал человек.
5. Разрешите действия с подтверждением. Права на запись добавляйте по одному инструменту и следите за показателями.

Начинайте с одного агента. Несколько агентов имеет смысл собирать, когда один уже работает и видно, какую часть работы стоит выделить отдельно.

Типичные ошибки и риски ИИ-агентов

Вот что стоит предусмотреть до запуска.

• Широкие права с первого дня. Fortune писал в июле 2025 года, что агент Replit удалил рабочую базу данных у основателя SaaStr Джейсона Лемкина, хотя действовала заморозка изменений. После этого Replit, по словам главы компании, ввёл автоматическое разделение баз для разработки и для работы. Запрет в инструкции не заменяет запрета в правах.
• Чужой текст как команда. Агент читает письма, файлы и сайты, а в них может лежать вредная инструкция. Это называют инъекцией промпта, и она стоит первой в списке рисков OWASP для языковых моделей. Неясно, можно ли исключить её полностью, поэтому OWASP советует минимальные права и подтверждение человеком для важных действий. Например, агент, который читает входящие письма, не должен сам отправлять файлы наружу.
• Нет лимитов. Агент может зациклиться и тратить деньги на обращения к модели. Поставьте предел шагов и расходов на задачу.
• Нет журнала. Без записи шагов непонятно, почему агент так поступил, и ошибку не разобрать.
• Нет контрольных примеров. Модель обновилась или поменялся регламент, и качество падает незаметно.
• Нет запасного варианта. Поставщик модели может отключить доступ. Как это бывает, рассказано в статье про AI-first компанию.

Как понять, что агент работает

Средняя оценка мало что скажет. Смотрите на показатели по отдельности.

• Закрытые задачи. Сколько агент довёл до конца без правок человека.
• Передачи человеку. Сколько задач он отдал сам и были ли на то причины.
• Время на проверку. Сколько минут сотрудник тратит на один результат.
• Стоимость задачи. Расход на модель плюс проверка по сравнению с тем, как было.
• Опасные ошибки. Письмо не тому клиенту или неверная сумма. Считайте их отдельно, потому что среднее их скрывает.

Если время на проверку не падает или опасные ошибки повторяются, права агента не расширяйте, пока не разберёте причины.

Стоимость ИИ-агента: из чего складывается цена

Назвать цифру без разбора задачи нельзя: разница между агентом на одну систему и агентом на пять систем в закрытом контуре очень большая. Зато можно понять, что двигает бюджет вверх.

Разработка:

• сколько систем подключать и есть ли у них нормальный API;
• сколько сценариев и исключений в процессе;
• нужно ли разворачивать модели на ваших серверах;
• какая цена ошибки и, значит, сколько проверок и журналирования требуется.

Эксплуатация:

• оплата работы модели: за объём обработанного текста, если модель внешняя, или за оборудование, если своя;
• поддержка и контроль качества;
• изменения процессов и документов, под которые агента придётся донастраивать.

Хороший расчёт показывает стоимость внедрения и эксплуатации рядом с ожидаемой экономией времени и ФОТ. Если подрядчик называет цену, не спросив про данные и системы, он считает не вашу задачу.

Сколько стоит ИИ-агент в работе: как прикинуть самому

Расход на модель можно оценить ещё до разговора с подрядчиком. Это не вся стоимость, но порядок цифр станет понятен.

Задачи в месяц × обращения к модели на задачу × объём текста на обращение × тариф модели

• Обращения. Чат отвечает за одно обращение к модели. Агенту на задачу нужно несколько, а на длинной цепочке и десятки, и оплачивается каждое.
• Объём текста. В каждое обращение идут инструкция, найденные документы и история шагов. Поэтому расход на длинную цепочку растёт быстрее, чем число шагов.
• Тариф. Поставщики обычно считают в токенах, это кусочки слов. Входящий и исходящий текст часто стоят по-разному. Тарифы публикуют на своих сайтах.

Реальные цифры покажет только прогон на ваших примерах, поэтому заложите запас на повторы и ошибки. Снизить расход обычно помогает короткий контекст, когда модели отдают только нужные фрагменты документов. Ещё простые шаги можно поручить дешёвой модели, а на задачу поставить предел шагов.

Платформа, своя разработка или свои серверы: за что вы платите

Как сравнить с тем, что есть сейчас

Стоимость задачи с агентом складывается из расхода на модель, доли поддержки и времени человека на проверку. Время на проверку часто забывают. Если сотрудник проверяет результат столько же, сколько раньше делал работу сам, экономии нет.

В смете просите отдельными строками разработку, интеграции, подготовку контрольных примеров, оплату модели на ваш объём и поддержку. Когда всё сведено в одну цифру, сравнить предложения не получится.

ИИ-агенты в России: на чём их собирают

В России агента можно собрать на российской платформе или запустить на модели в своей инфраструктуре. OpenAI, Anthropic и Google (Gemini API) Россию официально не поддерживают, прямой договор с ними может быть недоступен, а требования к персональным данным остаются вашей заботой. Подробнее в статье про нейросети и персональные данные.

Вот семь платформ из обзора Anti-Malware.ru за октябрь 2026 года, для которых там указано размещение. Всего решений в обзоре больше. Порядок не означает места. Условия меняются, поэтому уточняйте их у поставщика.

Что проверить при выборе:

• Данные. Где хранятся запросы и журналы и что об этом скажет служба безопасности.
• Модели. Какие доступны на платформе и можно ли их поменять.
• Подключения. Есть ли готовая связка с вашей 1С, CRM и мессенджерами, или её придётся делать.
• Госзаказ. Госзаказчикам и подрядчикам стоит посмотреть разбор закона об ИИ 243-⁠ФЗ. Правительство определит случаи, где можно будет применять только суверенные и (или) национальные модели. Конкретный проект покажите юристу.

Спрос на такие системы есть, но смотрите на него трезво. По данным Яндекса на март 2026 года, российские компании запустили на его платформе больше 7,5 тысячи агентов, а около четверти запросов приходится на поддержку и консультации по финансам и HR. Это цифры поставщика, и они про запуски, а не про окупаемость.

Как выбрать подрядчика на разработку и внедрение ИИ-агента

Задайте четыре вопроса:

1. Как вы проверите качество на наших данных до полной оплаты?
2. Что агент сможет сделать без подтверждения человека и как это ограничено?
3. Где будут лежать данные и модель?
4. Кто будет следить за качеством после запуска и сколько это стоит?

Что почитать дальше: что такое RAG, галлюцинации нейросетей и ИИ-сотрудник.

Частые вопросы

Сколько стоит ИИ-агент?

Единой цены нет. Она зависит от числа систем, сценариев, цены ошибки и от того, где работает модель. Отдельно считайте разработку и ежемесячную эксплуатацию. Как прикинуть расход на модель, показано выше, в разделе о стоимости.

Нужен ли агент, если уже есть чат-бот?

Если бот отвечает на вопросы и этого хватает, нет. Агент нужен, когда после ответа сотрудник всё равно идёт в систему и делает несколько действий руками.

Можно ли запустить агента на своих серверах?

Да, модели можно разместить в инфраструктуре заказчика. Сначала оценивают оборудование и требования к безопасности, затем подбирают модель. Подробнее о подходе к внедрению ИИ.

С чего начать?

С одного процесса и замера, как он работает сейчас. Об этом подробно в статье как внедрить ИИ в бизнес.

Можно ли собрать ИИ-агента на российских моделях?

Да. Подойдут GigaChat и модели Яндекса, а если данные нельзя выпускать наружу, то их открытые версии на ваших серверах. Качество на конкретной задаче стоит проверять на своих примерах, а не по описанию.

Какие ИИ-агенты есть в России?

Российские поставщики предлагают платформы для сборки своих агентов, а под нестандартный процесс агента разрабатывают отдельно. Список платформ и вариантов размещения есть выше в этой статье.

Безопасно ли давать агенту доступ к данным компании?

Зависит от прав и границ, которые ему заданы. Обычно начинают с чтения, дают доступ только к нужным данным, ведут журнал действий, а важные действия оставляют человеку. Где будут лежать данные и модель, согласуйте со службой безопасности до разработки.

Можно ли подключить агента к 1С или CRM?

Обычно да, если у системы есть API или другой способ обмена данными. Старые и сильно доработанные конфигурации смотрят отдельно. На старте агенту хватает чтения, поэтому работе системы он не мешает.

Что такое RAG и зачем он нужен

Обычная языковая модель знает то, на чём её обучили, и не знает ваших регламентов. Спросите её, как у вас оформляется возврат, и она уверенно придумает правдоподобный ответ.

Аббревиатура RAG расшифровывается как Retrieval-Augmented Generation, то есть генерация с опорой на найденное. Идея простая: сначала найти нужный текст, потом отдать его модели вместе с вопросом. Похоже на экзамен с разрешённой шпаргалкой: всё помнить не нужно, важно быстро найти правильную страницу и грамотно пересказать.

Название закрепилось после работы Патрика Льюиса и соавторов 2020 года, где модель отвечала с опорой на векторный индекс Википедии. Сегодня этот подход применяют и к документам компаний.

Что такое RAG для LLM

Технология RAG добавляет к большой языковой модели (LLM) поиск по вашим данным. Сама модель при этом не меняется, меняется то, что она получает на вход. Поиск нужен ей по трём причинам:

• знания модели заканчиваются там, где закончилось обучение;
• внутренних документов компании она не видела;
• за один запрос она может прочитать ограниченный объём текста, и архив целиком туда не поместится.

Вот из чего состоит запрос к модели, когда поиск уже отработал. Текст условный.

Модель отвечает по тому, что ей принесли, но может пересказать неточно. Если нужного фрагмента в запросе нет, она его не увидит.

Как работает RAG-система, по шагам

RAG состоит из двух частей

• Подготовка: один раз и при каждом обновлении: Собрать документы
• Подготовка: один раз и при каждом обновлении: Прочитать текст
• Подготовка: один раз и при каждом обновлении: Нарезать на фрагменты
• Подготовка: один раз и при каждом обновлении: Построить индекс
• Ответ: на каждый вопрос: Сотрудник спрашивает
• Ответ: на каждый вопрос: Поиск близких по смыслу фрагментов
• Ответ: на каждый вопрос: Модель отвечает только по ним
• Ответ: на каждый вопрос: Ответ и ссылка на источник

Подготовка: один раз и при каждом обновлении

1. Документы собирают. Регламенты, инструкции, договоры, материалы проектов.
2. Читают текст. Сканы распознают, таблицы приводят к удобному виду.
3. Режут на фрагменты. Модель не может читать весь архив на каждый вопрос, поэтому документ делят на куски по смыслу: раздел, пункт, абзац.
4. Строят индекс. Каждый фрагмент превращают в набор чисел, отражающий его смысл (эмбеддинг), и кладут в поисковую базу.

Ответ: на каждый вопрос

1. Сотрудник спрашивает: «Что подготовить к запуску проекта?»
2. Система ищет самые близкие по смыслу фрагменты. Слова могут не совпадать: «запуск» найдётся и там, где написано «старт работ».
3. Модель получает вопрос и найденные фрагменты с инструкцией отвечать только по ним.
4. Сотрудник видит ответ и ссылку: «Регламент запуска, раздел 2».

Чем RAG отличается от обучения модели

Самое частое заблуждение: «Давайте обучим нейросеть на наших документах». В большинстве задач обучение не нужно, и вот почему.

RAG-поиск: чем он отличается от обычного и семантического

Обычный поиск даёт список документов, семантический находит близкие по смыслу фрагменты, а RAG на их основе пишет ответ. Поиск в такой системе остаётся первым шагом.

Если людям нужен сам документ, иногда хватает хорошего поиска без языковой модели. Это проще и дешевле. RAG нужен там, где человек хочет получить ответ на вопрос и не читать всё найденное.

Из чего состоит RAG-система

Если смотреть на архитектуру, компонентов обычно шесть, хотя переранжирование в простых системах могут не использовать. Знать их стоит, чтобы понимать, что именно предлагает подрядчик.

Поиск по смыслу и по словам часто совмещают, такой поиск называют гибридным. Поиск по смыслу находит «старт работ» по запросу «запуск», а поиск по словам находит номер приказа.

RAG-база: что в ней лежит

RAG-базой обычно называют поисковую базу с фрагментами документов. Часто это векторная база, которая ищет близкие по смыслу тексты по их числовым представлениям. Одних чисел мало, поэтому рядом хранят служебные поля.