ИИ всех не заменит: почему человек остается центром любой системы

В статье расскажем, почему даже в таких задачах как анализ документов, где нейросети ускоряют процессы в 1,5-2 раза, поддержка человека нужна на каждом этапе.

ИИ – помощник, а не замена

Разговоры о том, что ИИ заменит реальных специалистов, звучат давно. Но чем дальше, тем меньше причин для опасений. Нейросети не работают без человека, они помогают там, где много однотипных задач. Например, документооборот: в компанию поступают десятки похожих договоров на 300–500 страниц, и юристу приходится вычитывать документы, вручную искать потенциальные риски и отмечать спорные формулировки. На это уходят дни. Система интеллектуального анализа текстов помогает справиться с той же работой специалисту за десятки минут.

Но без человека здесь все равно никак. Именно он формирует правила, по которым оценивается документ. Универсально загруженных “из коробки” критериев здесь нет, потому что перечень и логика зависят от роли сотрудника, которому помогает ИИ: у юристов они одни, у бухгалтеров — другие, у специалистов по информационной безопасности — третьи. Даже если проверка идет по одному и тому же документу, кто-то проверяет корректность формулировок, а кто-то — соблюдение закона о персональных данных.

Здесь важно отметить еще два момента:

Поскольку нейросеть берет на себя рутину, которая раньше занимала большую часть рабочего времени специалиста, его роль также меняется. Вместо ручного анализа документов теперь человек управляет знаниями: задает логику, формулирует запросы, помогает обучать модель. Когда ИИ неправильно выявил ошибку, эксперт может уточнить контекст, скорректировать трактовку и тем самым сделать систему умнее. Так пополняются базы знаний, повышая качество следующих проверок.

В результате формируется новая модель взаимодействия: ИИ становится рабочим инструментом, а человек — носителем и куратором экспертных знаний. Вместо конкуренции здесь формат сотворчества.

Иногда внедрение ИИ неоправданно. Такие случаи обычно связаны с процессами, где объем задач небольшой и каждое решение требует глубоких экспертных знаний. Например, если компания работает с несколькими уникальными инвестиционными соглашениями в месяц, автоматизация не принесет выгоды: методику анализа придётся разрабатывать отдельно под каждый случай, а затраты на настройку превысят эффект.

ИИ лучше использовать там, где объем данных велик, а логика повторяется. Если в процессе задействован сотрудник на полставки и количество документов исчисляется единицами в месяц, автоматизация станет лишним расходом. Зато когда поток измеряется тысячами файлов за тот же период, система действительно разгружает команду и сокращает время проверки.

Любое внедрение начинается с понимания, какой процесс в компании самый болезненный. Обычно это те участки, где сосредоточен большой объем однотипных действий и рутинной проверки.

Дальше важно описать процесс. Как сейчас работает человек, какие данные ему нужны, какие документы участвуют в цикле, где чаще всего появляются ошибки. Из этого формируется методика. По сути, она представляет собой инструкцию, по которой ИИ будет обучаться. Потом собирается корпус знаний, модель обучается, проходит тестирование и только после запускается в работу. На этом обучение не заканчивается. Каждый новый документ и уточнение специалиста помогают работать точнее. Со временем ИИ начинает лучше понимать контекст и внутренние процессы компании.

Часто автоматизацию начинают с одного направления, где нагрузка максимальная, например, с операционного департамента или бухгалтерии. После успешного запуска решение масштабируют на другие службы: производственный персонал, юристы, закупки. Методика для всех похожа, поэтому тиражирование проходит быстро. В итоге компания получает измеримый эффект: сокращается время проверки документов, повышается точность, снижается риск ошибок.

Даже при ясных целях проекты с ИИ сталкиваются с трудностями. Основная причина, по которой внедрение может затянуться, связана с организацией работы. Чтобы всё было корректно, системе нужны структурированные данные и понятная методика. Но во многих компаниях процессы до сих пор описаны только частично, а знания хранятся в головах сотрудников или старых неоцифрованных архивах.

Есть и человеческий фактор. Сотрудники часто не хотят затрачивать дополнительные усилия на изучение новых инструментов и обучение правильному их применению. Из-за этого возникают сложности с правильным применением новой технологии и получением максимальной отдачи от нее. Процесс идет быстрее там, где эксперты видят в ИИ помощника, который помогает становиться им эффективнее. На этом этапе важно участие HR: специалисты по кадрам могут показать сотрудникам перспективы роста и обновить их карьерные треки, чтобы показать важность развития в динамично изменяющейся среде.

Есть и технические ограничения. Для стабильной и быстрой работы систем нужны мощные вычислительные ресурсы. Сегодня для крупной компании наличие хотя бы одной производительной видеокарты для целей ИИ уже стало нормой. Без неё даже обученная модель будет выдавать ответы с задержками и терять качество. Поэтому расходы на инфраструктуру стоит предусматривать заранее, как обязательную часть проекта. И за всё это тоже отвечают люди.

Человек все равно остается в центре любого процесса с ИИ. Он принимает решения, несет юридическую ответственность, описывает методики, обучает систему, контролирует ее точность и обеспечивает инфраструктуру. Даже при высокой эффективности модели без специалиста невозможно ни внедрение, ни развитие. ИИ не заменит человека, потому что именно он задаёт ему контекст, цели и смысл.