Автор: Юрий Хейзе, Управляющий партнер Emet
Внедрение искусственного интеллекта чаще всего не удаётся не из-за технологий, а из-за неверного выбора задач. Компании начинают с самых заметных или самых сложных процессов, а не с тех, где эффект можно быстро измерить и где риски ниже.
Методика отбора помогает выстроить порядок: сначала описать процессы, затем оценить эффект, данные, риски и готовность сотрудников, после чего выбрать несколько задач для пилота. Юридическая проверка нужна на раннем этапе, так как работа с персональными данными и коммерческой тайной накладывает ограничения.
Разбираем критерии, которые используются при отборе, и показываем, как провести пилот так, чтобы по его итогам можно было принять решение.
Критерии отбора задач
Повторяемость. Задача выполняется регулярно по схожему алгоритму.
Объём. Достаточное число операций, чтобы эффект был заметен.
Доступность данных. Есть документы, обращения или записи, на которых можно обучать и проверять решение.
Низкая цена ошибки. Результат проверяется человеком до использования.
Измеримость. Можно сравнить время и качество до и после.
Юридическая чистота. Нет данных, которые нельзя передавать внешним сервисам.
Типичные задачи для начала
Работа с документами. Первичная проверка договоров, поиск рисков и подготовка резюме.
Поддержка клиентов. Ответы на типовые вопросы и маршрутизация обращений.
Внутренний поиск. Поиск по базе знаний компании.
Подготовка текстов. Черновики писем, описаний и отчётов.
Аналитика. Обобщение данных и подготовка сводок.
Как оценить эффект
Эффект оценивается по трём группам показателей: время, затраты и качество. Для каждой задачи фиксируется исходное значение, целевое и способ измерения. Полезно заложить в расчёт стоимость проверки результатов человеком и стоимость внедрения, чтобы не завысить экономию.
Юридические вопросы на старте
Если ИИ-сервис обрабатывает персональные данные, действуют требования Федерального закона № 152-ФЗ: основание обработки, согласие, локализация баз данных и условия передачи за рубеж. Коммерческая тайна и конфиденциальная информация требуют отдельных мер: договоров с поставщиком, ограничений на передачу и контроля доступа. Федеральный закон № 243-ФЗ о поддержке развития технологий искусственного интеллекта, подписанный 26.07.2026, вступает в силу в основном с 01.09.2026, часть норм — с 01.03.2027; по публикациям, он касается в первую очередь крупных фундаментальных моделей, поэтому для большинства компаний прямых обязанностей немного, но следить за подзаконными актами стоит.
Как провести пилот
Выбрать одну-две задачи. Не распылять ресурсы.
Определить метрики. Время обработки, доля ошибок, удовлетворённость пользователей.
Назначить ответственных. Бизнес-владелец задачи и юрист.
Ограничить данные. Использовать только допустимые наборы.
Подвести итоги. Сравнить результаты и принять решение о масштабировании.
Типичные ошибки
Старт со сложных задач. Результат неочевиден, а риск высок.
Отсутствие метрик. Невозможно понять, окупился ли пилот.
Игнорирование данных. Нет прав на использование информации.
Отсутствие правил для сотрудников. Данные попадают во внешние сервисы без контроля.
Условный пример
Юридический отдел компании тратит значительную часть времени на первичную проверку типовых договоров. Для пилота выбирается именно эта задача: договоры однотипны, результат проверяет юрист, а эффект измеряется временем обработки. До запуска оформляются правила работы с данными. Пример условный.
Расскажите о вашей задаче — определим возможную стратегию и дальнейшие действия.
