Почему нейросети иногда дают блестящие ответы, а иногда ошибаются

Это вторая статья цикла об использовании искусственного интеллекта в работе бухгалтеров и финансистов.

Статья 1. ИИ не заберёт работу бухгалтера — но бухгалтер с ИИ обгонит тех, кто без него.

После первой удачной «встречи» с ИИ многие испытывают восторг: ответы быстрые, помогают готовить документы, объясняют сложное простым языком и подсказывают рабочие решения. А потом ожидания ломаются: на один запрос ИИ даёт отличный ответ, а на другой уверенно сообщает то, что при проверке оказывается ошибкой.

Отсюда и две крайности: одни кричат «ИИ заменит всех», другие — «ИИ постоянно ошибается». На самом деле ни одно, ни другое не отражает сути. Чтобы эффективно использовать ИИ в работе бухгалтера или финансиста, важно понять, почему ответы так отличаются.

Типичный запрос: «Подготовь ответ контрагенту». Для ИИ это почти ноль информации. Он не понимает, кто контрагент, о чём речь, какой стиль общения нужен, какие условия и сроки важны.
В итоге нейросеть начинает додумывать - и дает ответ не соответствующий вашим ожиданиям.
А теперь сравните: «Подготовь ответ контрагенту по договору поставки №15. Поставку нужно перенести на пять рабочих дней. Стиль - деловой, корректный, без лишних эмоций». Здесь уже есть чёткая задача, контекст и рамки. Разница в результате - не в “умности” нейросети, а в качестве запроса. Чем больше конкретики вы даёте, тем меньше ей приходится гадать и тем точнее получается ответ.

Вы задаёте слишком общий вопрос — и удивляетесь поверхностному ответу.

«Расскажи про НДС» звучит логично, но это огромная тема: ставки, льготы, экспорт, заполнение деклараций, судебная практика. Нейросеть выдаст обзор «обо всём сразу» — формально верно, но практически бесполезно.

Если же спросить конкретно: «Объясни порядок учёта входящего НДС при покупке основных средств» или «Какие риски при применении ставки 0% НДС при экспорте?» — ответ станет предметным и применимым.

Вопрос «Как сократить сроки закрытия месяца?» почти гарантированно вызовет общий список: автоматизировать, повышать эффективность, внедрять технологии. Всё правильно, но неприменимо.

А другой запрос — «Мы закрываем месяц в торговой компании. В процессе участвуют бухгалтерия, отдел продаж и склад. Подскажи конкретные шаги, чтобы сократить срок закрытия на два дня» — даёт контекст, цель и ограничения. Ответ в таком случае становится прикладным: конкретные шаги, распределение задач, короткие чек‑листы.

Нейросеть не превращает абстракции в решения. Она хорошо работает с реальными вводными и заметно хуже — с запросами в духе «сделай нормально». Чем конкретнее ситуация, тем больше шансов получить не советы «вообще», а шаги, которые можно взять и внедрить.

Так называемые «галлюцинации» — это не редкий баг, а особенность работы нейросетей. Особенно часто это проявляется на бесплатных тарифах: там модели часто «достраивают» ответы. В платных версиях такие ошибки встречаются заметно реже, но полностью не исчезают.

ИИ может выдать несуществующий факт так, будто он проверен и подтверждён. Например, сослаться на несуществующее письмо ведомства, «придумать» судебное решение, перепутать реквизиты нормативного акта или привести вымышленную статистику.

Поэтому всё, что касается законодательства, налогов, финансов и отчётности, нужно проверять по первоисточникам. Без исключений. Для бухгалтера это такая же базовая привычка, как перепроверка цифр перед сдачей отчётности.

Главная проблема не в том, что нейросеть ошибается, а в том, что делает это уверенно и без предупреждения.

Разница в результатах часто зависит не от модели, а от того, как сформулирована задача. Сравни: «Напиши инструкцию» и «Подготовь инструкцию для бухгалтера по авансовому отчёту: пошаговая структура, список документов и типичные ошибки сотрудников».
Во втором случае вы получаете почти готовый рабочий инструмент.

Эта логика подтверждается на практике: когда ИИ интегрируют в рабочие процессы (подготовка писем, анализ документов, инструкции), он экономит время. Пример — пользователи облачных сервисов вроде Альтап: при использовании ИИ в конкретных сценариях получают реальную экономию времени, а не разрозненные общие ответы.

ИИ - это не магия. Это инструмент, который требует чёткой постановки задачи. И чем она точнее, тем больше от него реальной пользы.

Все перечисленные проблемы — в зоне вашего контроля. Чем чётче вы формулируете задачу и критерии результата, тем полезнее окажется ИИ. Работа с нейросетями всё меньше про освоение технологий и всё больше про навык точной, эффективной коммуникации.

Темы, о которых я пишу в статье, подробно разбираем на практических вебинарах для бухгалтеров и финансистов. Участники получают реальные примеры запросов, учатся избегать типичных ошибок и осваивают сценарии использования ИИ в ежедневной работе.
👉 Программа курса и регистрация

А вы сталкивались с «удачными» и «провальными» ответами от нейросети на работе? Напишите ваш пример запроса, который сработал плохо.

Это вторая статья из серии материалов об использовании ИИ в работе бухгалтеров и финансистов.
Статья 1. ИИ не заберёт работу бухгалтера — но бухгалтер с ИИ обгонит тех, кто без него.

В следующих публикациях:
➡Статья №3. 5 задач бухгалтера, которые уже можно выполнять с помощью ИИ за минуты вместо часов
➡Статья №4. Безопасно ли отправлять документы в ChatGPT: что должен знать бухгалтер о персональных данных и коммерческой тайне
➡Статья №5. ChatGPT, Perplexity, DeepSeek или Qwen: какую нейросеть выбрать бухгалтеру и финансисту в 2026 году
Ссылки на опубликованные статьи цикла будут постепенно добавляться в этот раздел.