ИИ в документообороте: практические сценарии и ограничения

По данным различных исследований, большинство российских компаний верит в пользу ИИ, но до реального внедрения доходит лишь около трети из них. Во многом это связано с высокой сложностью таких проектов и необходимостью менять процессы и регламенты. На этом фоне интерес бизнеса к ИИ смещается от абстрактных экспериментов к тем областям, где ИИ можно начать использовать в работе сразу после запуска. Один из таких контуров — документооборот.

Где ИИ реально работает в СЭД

ИИ сегодня уже стал частью большинства российских СЭД. Речь не об отдельной умной кнопке, а о полноценном интеллектуальном слое внутри систем. В его основе — языковая модель (LLM), дополненная RAG-подходом: перед тем как сформировать ответ, система подтягивает релевантные фрагменты из корпоративных документов — договоров, переписки, базы знаний — и отвечает уже с опорой на этот контекст. Поверх этого слоя реализованы прикладные сценарии. В отличие от внешних ассистентов, здесь ИИ действует в рамках корпоративных регламентов, поэтому пользователь работает не с абстрактным ответом, а с результатом, включенным в действующий бизнес-процесс.

Самый простой сценарий – подготовка документов. Руководитель или сотрудник формулирует задачу в интерфейсе — например, просит подготовить официальный ответ партнеру, — а система предлагает несколько вариантов текста, которые дальше можно дорабатывать, согласовывать, утверждать. Еще один сценарий — поиск информации. Вместо того, чтобы искать по папкам и фильтрам, сотрудник просто задает вопрос в СЭД, а ИИ помогает найти нужные документы или данные в контексте. Третий сценарий — постановка задач. Руководитель создает запрос в свободной форме, — система оформляет его по рабочему шаблону: уточняет цель, сроки и ожидаемый результат.

Роль-ориентированная аналитика документов: от вычитки к управлению рисками

В СЭД ИИ анализирует документы по-разному в зависимости от роли пользователя и стоящей перед ним задачи. Например, для юристов сразу выделяет ключевые риски: штрафы, сроки, обязательства, условия расторжения. Для финансовых директоров фокус смещается на суммы, графики платежей, возможные штрафы и влияние условий на бюджет и денежные потоки. Для руководителей ИИ собирает общую картину по массиву договоров: где концентрируются риски, какие документы выбиваются по срокам или условиям и где могут возникнуть проблемы.

За этими пользовательскими сценариями ИИ в СЭД стоит сложная внутренняя логика обработки документов. Именно она и дает эффект на масштабе — там, где объемы измеряются тысячами и десятками тысяч документов.

Экономика и масштаб

Практика внедрений показывает, что автоматизация обработки входящей корреспонденции с применением распознавания и интеллектуальной классификации может сократить время работы с одним документом с пяти до двух минут. В процессах с распоряжениями на вывод ИИ может уменьшить время обработки одного документа с 15 до 1,5 минуты. В работе с договорной и закупочной документацией интеллектуальное сравнение версий позволяет сотрудникам экономить до двух часов в день и перераспределять это время на другие задачи.

В одном из проектов при годовом объеме около 50 тыс. документов использование ИИ для первичной вычитки и аналитики дало эффект, сопоставимый с работой двух штатных единиц — без организационных изменений и снижения качества.

При этом система не становится полностью автономной. Например, в пилотах по подготовке ответов на обращения граждан ИИ сократил время подготовки черновика с 15 до 5 минут, однако около 13% ответов потребовали полной переработки, а средняя оценка качества составила 63%. То есть система ускоряет работу, но ответственность за итоговый результат остается у специалиста.

Таким образом, разговор об экономическом эффекте ИИ в документообороте никогда не сводится к сокращению людей. Главное, что получает бизнес, — возможность обрабатывать растущий объем документов без пропорционального увеличения нагрузки на ИТ и бизнес-подразделения. ИИ в СЭД позволяет компании расти по числу договоров, партнеров и операций без потери управляемости и резкого роста издержек.

Ограничения и условия внедрения: где проходят границы ИИ

Важно также зафиксировать границы применения ИИ в документообороте. Не потому, что технология чего-то не умеет, а потому что понимание этих границ делает внедрение устойчивым.

Первое и самое важное — ИИ не принимает решения. Он может помочь подготовить документ, подсветить риски, собрать информацию, ускорить анализ. Но юридические, финансовые и управленческие решения остаются за человеком. В корпоративных процессах это принципиально: ответственность никуда не уходит.

Второй момент — ИИ работает в рамках заданной логики и разработанных сценариев. Эти сценарии фактически описывают, какие параметры и аспекты документа должны анализироваться в каждой роли. Если они заданы слишком широко или отсутствуют вовсе, ИИ будет отвечать общими словами. Поэтому для ИИ в СЭД не так важны формулировки разовых запросов, как качественная настройка сценариев анализа.

ИИ работает с теми же документами и правилами, что и сотрудники. За счет этого он обнажает реальное состояние процессов. Он не способен компенсировать отсутствие структурированных данных, несогласованные процессы или противоречивые регламенты работы с документами. Если процессы выстроены правильно — положительный эффект заметен сразу, если нет – проблемы становятся виднее.

ИИ в СЭД как управленческий инструмент

На практике ИИ в документообороте перестает быть экспериментом ровно в тот момент, когда от него не ждут универсальных решений и отводят ему понятную роль — помощника в уже существующих процессах. Поэтому успешные внедрения ИИ в СЭД выглядят совсем не как технологический прорыв, а как аккуратное усиление управляемости: меньше ручной рутины, быстрее доступ к информации, выше предсказуемость на масштабе. Все остальное — вопрос зрелости процессов и того, насколько компания готова работать с ними осознанно.

Следующий этап — переход от отдельных ИИ-функций к ИИ-агентам, которые не только анализируют документ, но и инициируют цепочку действий: создают задачи, формируют проекты резолюций, запрашивают данные из смежных систем. Такой подход требует еще большей зрелости архитектуры и четкого разграничения ответственности между системой и человеком.

Автор — Полина Дуйкова, директор направления СЭД/ECM «Софтлайн Решения»