Что AI-агент делает с документами сам, а что проверяет человек?

Прораб пишет в рабочую группу как получится: «Иванова на обучение, Петров вышел на объект». Бухгалтер вечером перебивает номенклатуру из накладных в 1С руками, строка за строкой. В строительной компании с десятью объектами работа с AI-агентами началась отсюда. Не с чат-бота на сайте, а с двух мест, где текст каждый день переписывают из одного окна в другое.

Вышло то же, что и в других публичных внедрениях. Агент читает и раскладывает: скан — в строки учёта, сообщение — в запись CRM, вопрос — в ответ по базе документов. Запись в учёт, ответ клиенту и решение о деньгах остаются за человеком.

Четыре разные вещи, которые называют агентом

Разговор про агентов путается, потому что одним словом называют четыре уровня самостоятельности. Разница между ними не в модели, а в том, что система имеет право сделать без человека.

В подборке тринадцати российских внедрений, собранной по публичным сообщениям компаний, агент-исполнитель нашёлся ровно один — у Т-Технологий, для разработчиков; масштаб использования и эффект компания не раскрыла. Остальные двенадцать — второй и третий уровни: поиск по внутренним знаниям, подготовка ответов, рекомендации специалисту.

Документы — участок, где агент уже работает

Штатного юриста и специалиста по охране труда в этой компании нет второй год. На претензии генподрядчика отвечает человек без юридического образования. Директор сам пробовал собрать бота в конструкторе, не собрал и нанял программиста. Первым появился не умный помощник на все случаи, а три узких бота в рабочем мессенджере.

Первый превращает свободное сообщение прораба в структурированную запись — кого отправить учиться, кто вышел на объект — и заводит её в CRM. Второй распознаёт сканы удостоверений и достаёт оттуда человека и тип документа. Проверка по охране труда занимала около часа в день, теперь минуту; это оценка самого программиста, замера «до и после» с методикой он не делал. На первого бота ушло две недели, на следующих — по одному-два дня.

Потом взялись за бухгалтерию. Скан счёта или накладной уходит в модель, она достаёт наименование, количество и цену по строкам, данные попадают в 1С. Месяц ушёл на подбор запросов, и выяснилось главное: точность падает, если отправить в одном запросе две страницы и больше. Отправляют по одной. Персональные данные перед отправкой в облачную модель обезличивают. Готовые решения программист смотрел — «либо медленно, либо неточно, либо дорого».

С первым ботом он сначала перемудрил. Начинал с агентской схемы: набор инструментов, модель сама решает, что вызвать. «Толку оказалось ноль, только работы прибавилось». Задачу закрыл один запрос, который приводит сообщение к нужной форме.

Таблицы и 1С: доступ только на чтение

Технический директор b2b-дистрибьютора с 1С, Битриксом и почти двадцатью восемью тысячами контрагентов описал, как у них агента допускают к учёту. Правила короткие и переносятся на компанию любого размера.

• Агент и человек обращаются к одному и тому же коду. Тогда цифра в интерфейсе и цифра в ответе агента сходятся по построению, а не по удаче.
• Учётная запись у агента отдельная и только на чтение.
• ИНН, БИК и контрольные суммы из распознанного счёта проверяет обычный код, а не модель.
• Необратимые операции проходят через утверждение человеком, каждое действие пишется в журнал.

Ту же границу держат и те, кто продаёт такие решения. У вендора BPM-системы агент по данным 1С работает только на чтение под отдельной учётной записью, а любой его ответ должен прослеживаться до документа. На официальной странице самой 1С про ИИ речь идёт о подсказчиках и распознавании первички — про автономных агентов там ни слова.

Почта и сообщения: агент раскладывает, отвечаете вы

С перепиской агент делает ровно одно — приводит свободный текст к форме. Письмо «заберём в четверг, счёт выставьте на другое юрлицо» превращается в две понятные задачи: перенести отгрузку и выставить счёт. Кто из менеджеров их возьмёт и что ответит клиенту, решают в компании. Так же устроен и первый бот строительной компании: сообщение из рабочей группы становится записью, которую человек видит и правит.

Чего агенту не отдают: правку документа целиком

Исследователи Microsoft взяли девятнадцать моделей и настоящие рабочие документы из пятидесяти двух профессиональных областей. Модель просили вносить правку за правкой, а потом сравнивали результат с исходником. К концу длинного сценария передовые модели портят в среднем 25% содержания документа, у моделей послабее выходит хуже. Тяжелее всего идёт естественный язык и узкие области, легче — код и базы данных.

Из замера следуют две вещи, которые касаются любого, кто собирается отдать агенту договоры. Потери растут с размером документа, длиной сессии и числом посторонних файлов рядом. Агентный режим с инструментами результат не улучшает: токенов тратит в разы больше, а документ портит так же.

Сколько стоит работа с AI-агентами

Небольшая консалтинговая компания, которая сама консультирует по внедрению AI, поставила эксперимент на себе. Завела реестр из тринадцати агентов-ролей — аналитик, разработчики, тестировщик, критик, маркетолог — и отдала им ведение задач в трекере. Человек создаёт карточку, даёт ссылку, включает автоматический режим; дальше агенты дробят задачу на дочерние карточки и пишут результаты в комментарии.

Директор компании назвал три точки, где остаётся человек: постановка задачи на старте, приёмка прототипа и решение о запуске. Цену он назвал тоже. Токенов уходит вдвое больше, чем в обычном чате, при нескольких кругах проверки — втрое; недельный лимит тарифа кончался за два-три дня, пришлось перейти на самый дорогой. Оценивать время агенты не умеют. В автоматическом режиме один из них убрал с прототипа весь русский текст — формально логично, решение принято без спроса.

За десять дней компания провела двенадцать проектов и закрыла около двухсот карточек. Самый оценённый комментарий под разбором бьёт ровно в это место: агент сам создаёт карточку, сам выполняет, сам закрывает — а результат где? Директор отвечает прямо: до рабочего результата дошёл один продукт в минимальной версии и несколько внутренних сервисов, статистики по ошибкам после запуска он не ведёт.

Как проверить, что агент работает

Считайте принятое, а не закрытое. Закрытые карточки, обработанные обращения и готовые черновики — это объём активности. Результат — то, что человек принял без переделки, и то, что вернул на доработку. Второе число обычно не ведут, а оно и показывает, сколько стоит проверка.

И спрашивайте, от чего считается процент. В «Технологиях Доверия» ассистент ИТ-поддержки за первые три месяца закрыл без специалиста 80% обращений — из тех, что до него дошли. Это доля от части потока, а не от всех обращений компании.

1. Начните с одной задачи с повторяемым входом Входящие документы, сообщения с объекта, типовые обращения. Во всех трёх разобранных компаниях первым отдали разбор входящего потока.
2. Агенту — чтение, коду — проверку, человеку — подтверждение Отдельная учётная запись только на чтение; ИНН, БИК и суммы сверяет обычный код; необратимые операции проходят через человека.
3. При распознавании отправляйте по одной странице Программист строительной компании выяснил это опытным путём: с двух страниц в одном запросе точность падает.
4. Не отдавайте правку живых документов По замеру Microsoft передовые модели теряют в среднем 25% содержания за длинный сценарий правок, и инструменты агента этого не лечат.
5. Считайте принятый результат и возвраты Закрытые карточки показывают активность. Сколько человек принял и сколько вернул на доработку — показывает, работает ли связка.
6. Спрашивайте, от чего считается обещанный процент «80% без специалиста» обычно означает 80% от той доли потока, что дошла до агента.