Тема искусственного интеллекта (далее – ИИ) будоражит наши умы уже не первый год. И если ранее на различных конференциях и круглых столах мы больше мечтали о том, как ИИ освободит нас от рутинной работы, будет обрабатывать сам данные и жать на виртуальные кнопки за человека, то сейчас мы наблюдаем уже начало практической реализации технологии в нашей жизни.
Вряд ли кого-то сейчас можно удивить изображениями и текстами, созданными при помощи ИИ. Постепенно перестает быть вау-фактором и музыка, созданная машиной, которая уже умеет петь разными голосами на любых языках. ИИ-видео, ИИ-фейки, решение домашних заданий школьниками через умные камеры в смартфонах тоже становятся повседневной реальностью.
Но это все по большей части является индустрией развлечений и персональных ассистентов. А что же происходит в сфере корпоративного управления, которая традиционно была зоной личностного общения, требовала незаурядных soft skills и слабо зависела от обработки данных? Сегодня попробуем обобщить имеющийся у автора опыт работы с ИИ и поделиться с читателями.

Внедрение ИИ-технологий – довольно затратная задача. Если компания хочет полагаться только на собственные ресурсы и запускать ИИ не в облаке, а на собственных серверах (а именно такой подход превалирует пока в российской корпоративной инфобезопасности), то затраты могут составлять десятки и сотни миллионов рублей, доходя в некоторых случаях до миллиардных значений. Это означает, что компания, вступая на путь развития собственного ИИ, должна четко понимать цели внедрения и ожидаемые выгоды от проекта, например такие классические ожидания, как повышение производительности труда либо сокращение персонала. Исходя из корпоративных целей, вы как пользователь ИИ компании также должны понимать, принимать и помогать компании достигать поставленных целей, и в этом корпоративному секретарю могут помочь следующие примеры использования ИИ.

В корпоративном управлении, на взгляд автора, можно выделить следующие зоны, в которых применение ИИ несет наибольшие перспективы:

1. Распознавание речи и формирование протоколов заседаний и встреч

 Сейчас распознавание речи – вполне зрелая технология. Она есть во множестве публичных сервисов и видеоконференций. Однако корректно распознать речь – это всего лишь половина задачи для корпоративного секретаря, мечтающего об автоматизации. Важно потом обработать результат так, чтобы он мог быть положен на бумагу в виде официального текста. В этом как раз может проявить себя ИИ. Он вполне может взять на себя часть работы человека по очистке речи от междометий, повторов слов, перевести ее в речь от третьего лица и сделать саммаризацию – краткое изложение сути высказанного тезиса. Безусловно, машина не даст полностью правильный результат, но в любом случае это уже сейчас существенно облегчает работу коллег.

2. Распознавание текста

 Вероятно, все мы сталкивались с такой проблемой: нужно сделать выписку из очень старого протокола, который печатался еще на печатной машинке, либо если у нас утерян его исходный текст в редактируемом формате. Если ранее нам было необходимо установить специальное ПО, загрузить в него документ, нажать несколько кнопок и получить результат, который приходилось проверять на грамматические ошибки, то сегодня эта задача решается кардинально иначе. Достаточно просто бросить в чат с ИИ файл или картинку протокола и попросить сделать выписку по определенному вопросу или выдать в чат нужный кусок текста.

3. Подготовка писем, уведомлений, проверка документов

 Достаточно классическое направление использования ИИ – это помощь в написании различных текстов – деловых писем, претензий, уведомлений. Пользователь предоставляет ИИ набор фактов, которые должны быть изложены, а также описание стиля, например деловой, угрожающий, дружелюбный. Можно действовать и в обратном порядке – использовать ИИ в качестве «литературного критика» и корректора для ваших документов – попросить ИИ сделать коммуникацию более читаемой, менее эмоциональной, проверить ошибки в документе.
ИИ может использоваться как переводчик текстов, например, у вас имеется двуязычный совет директоров и нужно перевести на второй язык ваше уведомление о созыве заседания.

4. Поиск информации по внутренним документам компании

Одним из многообещающих видов ИИ-моделей является RAG (Retrieval Augmented Generation) – это метод работы с большими языковыми моделями, когда пользователь пишет свой вопросы, а вы программно к этому вопросу «подмешиваете» дополнительную информацию из каких‑то внешних источников и подаете все целиком на вход языковой модели. Другими словами, вы добавляете в контекст запроса к языковой модели дополнительную информацию, на основе которой языковая модель может дать пользователю более полный и точный ответ^[1].
RAG может использоваться в случаях, когда требуется работа с документами компании. Например, вы загружаете в модель все уставы и положения об органах управления вашей группы или холдинга и затем задаете интересующие вас вопросы, например: к компетенции какого органа и какой компании относится тот или иной вопрос; каковы лимиты одобрения сделок правлением одной из дочерних компаний; какие реквизиты должны быть в протоколе заседания совета директоров другой компании.
Такой способ использования ИИ потенциально может охватить всю документацию компании, чтобы предоставлять сотрудникам удобный поиск информации в многочисленных документах. Также можно организовывать изолированные наборы документов для конкретных подразделений и пользователей, если документы носят конфиденциальный характер.

5. Решение вопросов общего характера, перепроверка гипотез

Сила ИИ в том, что он обладает быстрым доступом к огромному количеству знаний человечества и может выдать их по запросу очень быстро. В этой связи ИИ полезно использовать как личного советника, вступая с ним в диалоги по интересующим вас проблемам. Например, вам нужно подготовить график корпоративных мероприятий. Вы можете обратиться к ИИ с просьбой подготовить детальный календарный план мероприятий для общего собрания акционеров либо, наоборот, попросить его проверить ваш собственный график.
Полезно вступать в дискуссии с ИИ при поиске альтернативных путей решения, дать оценку целесообразности ряду действий.
ИИ также будет полезен, если требуется подготовить иллюстрации к презентациям и иным материалам, обработать фотографии.

6. Персональный ассистент 

Сейчас последние разработки позволяют использовать ИИ как вашего персонального секретаря и помощника. Например, автор тестирует внутреннюю технологию такого ассистента, который имеет доступ к экрану ПК и при обращении понимает контекст запроса из скриншота. Например, вполне реально попросить написать формулу для подсчета нужных значений в редакторе таблиц, который открыт на экране, либо надиктовать примерное содержание письма голосом и попросить ИИ-ассистента оформить его в виде формального текста.

Практические советы по использованию

Пока ИИ не может выступать полноценным собеседником, он не поймет вас с полуслова, а если и попытается это сделать, то вряд ли будет переспрашивать. Поэтому пользователю важно правильно выстраивать диалог со своим ИИ-помощником.
В информатике есть любопытный принцип – GIGO (англ. garbage in, garbage out «мусор на входе – мусор на выходе»), который отлично передается поговоркой «что посеешь, то и пожнешь». Если ваш запрос сформулирован слишком обобщенно и неконкретно, то и ответ системы будет примерно таким же. Вы можете самостоятельно проверить этот тезис на двух похожих запросах: «подготовь график ГОСА» и «подготовь график ГОСА с датой проведения собрания не позднее 15.06.2026 в российском ПАО с золотой акцией, где 60% акционеров является иностранными компаниями, которые не могут голосовать из-за санкций».
Важно помнить, что ИИ не является вашим сотрудником, который держит в голове массу сведений о работе вашего отдела. Вероятно, следует относиться к ИИ как к некоему джинну из волшебной лампы, которого вы вызываете из небытия для решения конкретной задачи, о сути которой этот джинн может понять только из ваших рассуждений.
Не менее важной является и тонкая настройка ИИ под ваши нужды. Как правило, у ИИ-моделей есть промпт – свод правил и ограничений, которые позволяют ограничивать модель и фокусировать ее деятельность в нужном направлении, например, сообщить, что все ответы должны быть на русском языке, а сама модель является экспертом по корпоративному управлению и должна строить свои ответы на основе законодательства РФ, но не применять правила, предусмотренные для ООО. Написание системных промптов является отдельным навыком, который будет небесполезно развивать, если вы планируете тесно общаться с ИИ.

А что стоит предпринять, если ваша компания не обладает ресурсами для развития собственного ИИ либо не планирует этого делать или качество внутреннего ИИ вас не устраивает? Ответ тут один – использовать публичные модели, которые, безусловно, развиваются быстрее и обладают более широкими возможностями, чем внутрикорпоративные. Тем не менее стоит помнить, что такое использование в ряде случаев может создать угрозу разглашения конфиденциальной информации.
При направлении запросов не следует включать в них конкретику, которая бы указывала на вашу компанию, – наименования, ФИО, сведения о конкретных продуктах и другие данные, которые бы смогли связать суть запроса с конкретными лицами. Будет полезным всегда задавать себе вопрос до нажатия на «отправить» – а что будет, если этот запрос вдруг появится на первой странице газет? Не следует забывать и о корпоративных политиках по использованию ИИ. Ваши действия не должны противоречить внутренним правилам компании.

Важное предостережение

Людям свойственно очеловечивать ИИ и относиться к нему как к полноценному собеседнику. Тем не менее следует помнить, что ИИ – это всего лишь имитация, у него нет самосознания, самокритики и эмоций, его морально-этические границы являются искусственно запрограммированными ограничениями, которые далеко не всегда бывают эффективными и могут не совпадать с культурой пользователя. ИИ программируется специальным сводом правил – промптом – на максимальное услужение пользователю, что может в некоторых случаях толкать его ради достижения удовлетворенности пользователя на искажение и подгонку результатов выдачи к цели запроса.
В этой связи только человек может правильно оценить выдачу ИИ.
Не стоит безоговорочно доверять результатам работы этой технологии. Опыт автора свидетельствует о множестве ошибок, которые может выдавать ИИ: ложные уверения в несуществующих положениях законодательства, придумывание новых федеральных законов, арифметические ошибки и прочее. В мировом опыте после начала повсеместного доступа к ИИ возникло много трагичных и комичных примеров, когда ИИ давал ложную информацию. Энтузиасты даже учредили особую ИИ-премию Дарвина^[2] о худших примерах внедрениях технологии.
Важно, чтобы человек всегда сохранял критическое мышление. В эпоху информационного постмодерна, когда книга Дж. Оруэлла «1984» стала настольным руководством многих политических сил, а ИИ кратно усилил возможности манипуляции информацией и создания своей собственной версии истины, умение оценивать информацию и перепроверять ее правдивость является одним из ключевых навыков. В равной степени это относится и к оценке выдачи от ИИ на бытовом и рабочем уровне. Не стоит безоговорочно доверять мнению машины. Машина создана и обучена людьми на людском же опыте, а, как известно, человеку свойственно ошибаться, поэтому, пока технология ИИ находится в фазе активного развития, только человек может принять окончательное решение, пусть и основанное на подсказках искусственного интеллекта.
__________________________

[1] RAG (Retrieval Augmented Generation) — простое и понятное объяснение / Хабр

[2] https://aidarwinawards.org/index.html

https://habr.com/ru/news/945848/

Олег Волков
к.ю.н., директор по корпоративному управлению НКО НКЦ (АО), Группа «Московская Биржа»