Когда GPT превратил 9 месяцев ада в 2 недели магии
Иногда смотришь на свою работу и думаешь: "Господи, как же мы раньше вообще жили без этого?"
Глава первая: Кабельный и не только апокалипсис
Десять лет назад я взялась за проект «Нормализация данных» в лучшей нефтехимической компании— команда мечты, проекты интересные, бюджеты приличные.
И вот дают мне задачу: навести порядок в номенклатуре. "Ну что там сложного?" — думаю я наивно.
А там... 200 тысяч позиций хаоса. Чистый, неразбавленный хаос.
"Кабель ВВГ 3х2,5 ГОСТ" соседствует с "ВВГ-32.5 кв.мм" и "Кабель силовой ВВГ3x2,5". Где-то сечения указаны в квадратных миллиметрах, где-то просто цифрой, где-то вообще отсутствуют. "Провод ПУНП 2х1,5" дублируется как"ПУНП 21.5" и "Провод уст. ПУНП 2х1,5мм2". Архивные марки кабелей вперемешку с действующими. Силовые, контрольные, связи — все водной куче.
И самое прекрасное — пока мы девять месяцев думали, как это все разгрести, каждый день инженеры добавляли новые марки, новые модификации, новые ТУ, а бухгалтерия на основании первички свои данные.
Представляете? Мы вычерпываем воду из тонущей лодки, а в это время кто-то продолжает сверлить новые дыры.
Команда супер, методологию выстроили железную, но работа была адская. Excel-таблицы до горизонта, регулярные выражения для поиска дублей по маркам и сечениям, скрипты на коленке и явно большое количество человеческих ошибок. По ночам снились мне эти проклятые обозначения.
А потом началась миграция... Бухгалтерия в истерике: "Где наш кабель ВВГнг 4х16? В первичке другое наименование!" Склады орут: "Провод не находится в системе!" Я помню те недели как страшный сон.
Глава вторая: Возвращение через десять лет
Больше года назад друзья-медики начали внедрение 1C ERP (как-нибудь поделюсь своим опытом внедрения). И снова та же песня: сложная номенклатура, дубли, миграция данных, времени мало.
"Слушайте," — говорю я, — "А что если я помогу? У меня большой опыт внедрения 1С ERP и нормализации данных. Попробуем GPT?"
А я уже вижу картинку. Год к тому времени плотно работала с языковыми моделями, понимала их возможности. И предложила создать специализированного помощника.
Глава третья: Магия настройки
Две недели ушло на настройку. Сформировала системный промт. Загрузила в GPTs примеры "до" и "после": как "Натрий фософрнокислый 1-зам.1-вод ЧДА 1 кг CAS 10049-21-5 NaH2PO4" должен превратиться в структурированную запись.
Научила его понимать контекст: что "Аспирин" и "Ацетилсалициловая кислота" — одно и то же, что у каждого препарата есть международное и торговое название, что дозировки нужно стандартизировать, что медизделия имеют свою классификацию.
Помню, как тестировала: загружаю ему килограмм хаотичных записей с лекарствами, расходниками, инструментами — а он мне через минуту выдает идеально структурированный справочник. С группировкой по фармакологическим группам, с правильными единицами измерения, без дублей.
И самое главное, можно использовать при частичной миграции данных, чтобы новые остатки переносились безболезненно и не генерили новые позиции. То, на что у нас когда-то ушло девять месяцев команды из пяти человек, GPT сделал за две минуты. И без нервов, без криков, без бессонных ночей.
Эпилог: Новая реальность
Спасибо друзьям, что дали решить задачку и мне удалось сэкономить немного времени в проекте. Номенклатура чистая, миграция без потерь. Тут главное порядок вести и после миграции, но это уже другая история).
А я теперь точно знаю: мы живем в удивительное время. Время, когда технологии могут реально повысить продуктивность не на 10-20%, а в разы. В десятки раз. В сто раз. Конечно, GPT не заменит экспертизу. Кто-то должен понимать специфику отрасли, что именно просить у машины, как настроить процесс, как проверить результат. Но когда эта синергия работает...
Это просто магия. Технологическая магия нашего времени.
P.S. Иногда ловлю себя на мысли: а сколько еще задач мы решаем дедовскими методами просто потому, что не пробовали подружить их с ИИ? Наверное, очень много.
Всем здоровья и добра!