Почему важен образ результата при внедрении?
При подготовке ТЗ, выборе решения и управлении проектом легко потерять из виду то, ради чего запускается внедрение, — образ результата. То есть понимание того, что должно измениться после внедрения.
Например, при внедрении инструмента для сбора и аналитики данных образ результата может выглядеть так: пользователь получает аналитику автоматически, без ручной загрузки и обработки данных.
К образу результата важно регулярно возвращаться.
Он помогает:
• отсекать преждевременный функционал;
• избегать лишних затрат;
• приоритизировать требования к решению;
• принимать решения по доработкам.
Без него проект может превратиться в бесконечный процесс улучшений, где появляется всё новый функционал, но не достигается даже минимально работающий результат.
Образ результата помогает не потерять цель внедрения за списком задач и доработок.
#LegalTech
При подготовке ТЗ, выборе решения и управлении проектом легко потерять из виду то, ради чего запускается внедрение, — образ результата. То есть понимание того, что должно измениться после внедрения.
Например, при внедрении инструмента для сбора и аналитики данных образ результата может выглядеть так: пользователь получает аналитику автоматически, без ручной загрузки и обработки данных.
К образу результата важно регулярно возвращаться.
Он помогает:
• отсекать преждевременный функционал;
• избегать лишних затрат;
• приоритизировать требования к решению;
• принимать решения по доработкам.
Без него проект может превратиться в бесконечный процесс улучшений, где появляется всё новый функционал, но не достигается даже минимально работающий результат.
Образ результата помогает не потерять цель внедрения за списком задач и доработок.
#LegalTech
1❤4👨💻3👍1
PowerShell: что это и чем может быть полезен?
Не все задачи автоматизации требуют использования ИИ.
Если нужно обрабатывать файлы и данные внутри корпоративного контура, одним из инструментов может стать PowerShell.
Это встроенный инструмент Windows, который позволяет автоматизировать повторяющиеся действия без ручной обработки файлов.
Например, с его помощью можно:
• автоматически создавать копии файлов; • переименовывать и перемещать документы; • собирать данные из файлов; • запускать обработку документов по заданным правилам; • выполнять действия в составе процессов автоматизации.
Как здесь может помочь ИИ?
Если вы не знаете PowerShell, можно попросить ИИ подготовить скрипт под конкретную задачу.
Например:
• обработать файлы в папке;
• извлечь данные из документов;
• переименовать файлы по шаблону;
• выполнить действие, которого нет среди стандартных возможностей Power Automate.
После проверки такой скрипт можно встроить в процесс в Power Automate и расширить возможности автоматизации.
PowerShell не заменяет ИИ и Power Automate. Но в сочетании с ними позволяет решать задачи, для которых стандартного функционала недостаточно.
#LegalTech
#ИИ
Не все задачи автоматизации требуют использования ИИ.
Если нужно обрабатывать файлы и данные внутри корпоративного контура, одним из инструментов может стать PowerShell.
Это встроенный инструмент Windows, который позволяет автоматизировать повторяющиеся действия без ручной обработки файлов.
Например, с его помощью можно:
• автоматически создавать копии файлов; • переименовывать и перемещать документы; • собирать данные из файлов; • запускать обработку документов по заданным правилам; • выполнять действия в составе процессов автоматизации.
Как здесь может помочь ИИ?
Если вы не знаете PowerShell, можно попросить ИИ подготовить скрипт под конкретную задачу.
Например:
• обработать файлы в папке;
• извлечь данные из документов;
• переименовать файлы по шаблону;
• выполнить действие, которого нет среди стандартных возможностей Power Automate.
После проверки такой скрипт можно встроить в процесс в Power Automate и расширить возможности автоматизации.
PowerShell не заменяет ИИ и Power Automate. Но в сочетании с ними позволяет решать задачи, для которых стандартного функционала недостаточно.
#LegalTech
#ИИ
❤2👍2
Почему важны условия подписки при использовании ИИ в работе?
Сегодня сотрудник может самостоятельно оформить подписку на ИИ-сервис или получить доступ к нейросети за несколько минут.
Но для компании важно не только наличие инструмента, а условия его использования.
Один из способов снизить риски — предоставить сотрудникам доступ к корпоративной подписке.
В зависимости от сервиса это может позволять:
• исключить обучение моделей на данных компании; • централизованно управлять доступами;
• получать аналитику использования;
• применять единые настройки безопасности.
Однако доступа недостаточно.
Важно также определить:
• через кого запрашивается доступ;
• какие сервисы могут использовать сотрудники;
• какие сценарии использования допустимы;
• куда обращаться при возникновении вопросов или инцидентов.
Такие меры не исключают полностью использование сторонних сервисов, но помогают направить сотрудников в более безопасную среду для решения рабочих задач.
Корпоративная подписка — это не только доступ к инструменту, но и один из механизмов управления рисками при работе с ИИ.
#LegalTech
#ИИ
Сегодня сотрудник может самостоятельно оформить подписку на ИИ-сервис или получить доступ к нейросети за несколько минут.
Но для компании важно не только наличие инструмента, а условия его использования.
Один из способов снизить риски — предоставить сотрудникам доступ к корпоративной подписке.
В зависимости от сервиса это может позволять:
• исключить обучение моделей на данных компании; • централизованно управлять доступами;
• получать аналитику использования;
• применять единые настройки безопасности.
Однако доступа недостаточно.
Важно также определить:
• через кого запрашивается доступ;
• какие сервисы могут использовать сотрудники;
• какие сценарии использования допустимы;
• куда обращаться при возникновении вопросов или инцидентов.
Такие меры не исключают полностью использование сторонних сервисов, но помогают направить сотрудников в более безопасную среду для решения рабочих задач.
Корпоративная подписка — это не только доступ к инструменту, но и один из механизмов управления рисками при работе с ИИ.
#LegalTech
#ИИ
1🔥4
It’s LegalTechTalk 2026, baby!
Сегодня счастливый руководитель проектов ЛигалТех и ИИ открывает серию постов о LegalTechTalk 2026 :)
Первый день конференции и несколько тенденций, которые обсуждали спикеры:
• консалтинг стремится уходить от почасовой модели. Клиенты заинтересованы в фиксированной стоимости услуг, а юристы опасаются, что внедрение ИИ приведёт к сокращению выставляемых клиенту часов. Один из вендоров предлагает модель отбора фирм по заявкам на оказание услуг с фиксированной стоимостью;
• ИИ будет забирать административные задачи: вычитку и сравнение формулировок, проверку по плейбукам и рутинную работу, но не заменит специальные юридические знания;
• метрики сокращения времени и затрат постепенно уступают место более широкой метрике — влиянию на бизнес;
• среди спикеров звучали прогнозы о возможном появлении механизмов налогообложения использования ИИ в ближайшие годы;
• вайбкодинг рассматривается как инструмент для проверки гипотез, мелкой автоматизации и создания MVP, но не как способ запуска и масштабирования полноценного продукта.
Остальное — в следующих постах. Не переключайтесь :)
P.S. Болельщицкая культура здесь настолько сильна, что к девяти вечера участники и вендоры дружно отправились болеть за свою команду на чемпионате мира.
#LegalTech
#ИИ
Сегодня счастливый руководитель проектов ЛигалТех и ИИ открывает серию постов о LegalTechTalk 2026 :)
Первый день конференции и несколько тенденций, которые обсуждали спикеры:
• консалтинг стремится уходить от почасовой модели. Клиенты заинтересованы в фиксированной стоимости услуг, а юристы опасаются, что внедрение ИИ приведёт к сокращению выставляемых клиенту часов. Один из вендоров предлагает модель отбора фирм по заявкам на оказание услуг с фиксированной стоимостью;
• ИИ будет забирать административные задачи: вычитку и сравнение формулировок, проверку по плейбукам и рутинную работу, но не заменит специальные юридические знания;
• метрики сокращения времени и затрат постепенно уступают место более широкой метрике — влиянию на бизнес;
• среди спикеров звучали прогнозы о возможном появлении механизмов налогообложения использования ИИ в ближайшие годы;
• вайбкодинг рассматривается как инструмент для проверки гипотез, мелкой автоматизации и создания MVP, но не как способ запуска и масштабирования полноценного продукта.
Остальное — в следующих постах. Не переключайтесь :)
P.S. Болельщицкая культура здесь настолько сильна, что к девяти вечера участники и вендоры дружно отправились болеть за свою команду на чемпионате мира.
#LegalTech
#ИИ
1❤6👍3🔥2
Привет!
Делюсь еще одной подборкой авторских каналов про ЛигалТех и ИИ.
Все каналы разные, но объединяет их одно - опыт авторов.
Выбирайте, что вам ближе, читайте и делитесь с коллегами.
ИИ & Право - актуальные новости регулирования искусственного интеллекта в мире. Новые законы, судебные кейсы, международные инициативы, статьи об ИИ-комплаенсе и управлении рисками ИИ, вопросы этики и правовые казусы - со ссылками на первоисточники и документы, которые авторы канала ищут специально для вас.
Право и инновации - юридический экспертный канал на стыке права и технологий. Анализируем судебную практику, инициативы и законодательные новеллы в сфере ИИ, персданных, финтех, интеллектуальной собственности и развития электронного правительства. Для юристов, предпринимателей и всех, кто следит за инновациями.
Канал есть также в ВК и в MAКС
Дамасские чернила | AI и M&A — гид по тому, как ИИ меняет юридические команды и M&A сделки - со всех сторон. Как грамотно и безопасно внедрять ИИ в работу команды через призму бизнеса, а также как совершать сделки M&A с AI/ML активами.
Автор - советник корпоративной практики в ведущей юрфирме и директор по Legal Tech, эксперт в M&A.
EvangeLegal - канал экспериментаторов юридической автоматизации и LegalTech-евангелистов.
Наша миссия: "Дать юристам цифровые инструменты и навыки работы с ними".
Пишем про ИИ, LegalTech, автоматизацию, Legal Ops и данные: разбираем, какие инструменты реально помогают юристам сокращать рутину, лучше управлять процессами и говорить с бизнесом на языке технологий.
Diakoff in Law Life - канал in-house юриста компании, разработчика программных продуктов с ИИ. Канал про искусственный интеллект и право: регулирование ИИ в России и за рубежом, IP, судебные кейсы и правовые риски внедрения ИИ.
AI_Reformer: Образовнию нужен AIR — о том, как ИИ и новые технологии меняют образование, науку и работу со знанием. Здесь разбираются исследования, университетские реформы, образовательная политика, новые инструменты и практики, которые сегодня кажутся экспериментом, а завтра становятся нормой.
Pattern AI - разбор манипулятивных паттернов и алгоритмических практик в ИИ-продуктах, а также правовых и регуляторных рисков их применения в разных юрисдикциях. Чек-листы по комплаенсу, подборки стандартов, рекомендаций и обучающих материалов по ответственному использованию ИИ.
Делюсь еще одной подборкой авторских каналов про ЛигалТех и ИИ.
Все каналы разные, но объединяет их одно - опыт авторов.
Выбирайте, что вам ближе, читайте и делитесь с коллегами.
ИИ & Право - актуальные новости регулирования искусственного интеллекта в мире. Новые законы, судебные кейсы, международные инициативы, статьи об ИИ-комплаенсе и управлении рисками ИИ, вопросы этики и правовые казусы - со ссылками на первоисточники и документы, которые авторы канала ищут специально для вас.
Право и инновации - юридический экспертный канал на стыке права и технологий. Анализируем судебную практику, инициативы и законодательные новеллы в сфере ИИ, персданных, финтех, интеллектуальной собственности и развития электронного правительства. Для юристов, предпринимателей и всех, кто следит за инновациями.
Канал есть также в ВК и в MAКС
Дамасские чернила | AI и M&A — гид по тому, как ИИ меняет юридические команды и M&A сделки - со всех сторон. Как грамотно и безопасно внедрять ИИ в работу команды через призму бизнеса, а также как совершать сделки M&A с AI/ML активами.
Автор - советник корпоративной практики в ведущей юрфирме и директор по Legal Tech, эксперт в M&A.
EvangeLegal - канал экспериментаторов юридической автоматизации и LegalTech-евангелистов.
Наша миссия: "Дать юристам цифровые инструменты и навыки работы с ними".
Пишем про ИИ, LegalTech, автоматизацию, Legal Ops и данные: разбираем, какие инструменты реально помогают юристам сокращать рутину, лучше управлять процессами и говорить с бизнесом на языке технологий.
Diakoff in Law Life - канал in-house юриста компании, разработчика программных продуктов с ИИ. Канал про искусственный интеллект и право: регулирование ИИ в России и за рубежом, IP, судебные кейсы и правовые риски внедрения ИИ.
AI_Reformer: Образовнию нужен AIR — о том, как ИИ и новые технологии меняют образование, науку и работу со знанием. Здесь разбираются исследования, университетские реформы, образовательная политика, новые инструменты и практики, которые сегодня кажутся экспериментом, а завтра становятся нормой.
Pattern AI - разбор манипулятивных паттернов и алгоритмических практик в ИИ-продуктах, а также правовых и регуляторных рисков их применения в разных юрисдикциях. Чек-листы по комплаенсу, подборки стандартов, рекомендаций и обучающих материалов по ответственному использованию ИИ.
🔥4👍1🥰1
Продолжение обзора LegalTechTalk 2026.
Еще несколько тем и тезисов с конференции.
Стоит ли уведомлять клиента об использовании ИИ?
Клиенты делятся на несколько групп: • не хотят, чтобы их консультанты использовали ИИ; • допускают использование ИИ, но просят уведомлять об этом; • сами активно используют ИИ и ждут от консультантов примеров и сценариев применения.
В результате фирмы подстраивают подход под требования конкретного клиента.
Вред от ИИ или от его использования?
Один из тезисов конференции: сам по себе ИИ вреда не несет. Риски возникают из-за того, как его используют люди.
Поэтому компании делают ставку на обучение сотрудников: • инструкции и политики; • тренинги; • тестирование знаний; • практические сценарии использования.
При этом универсальной инструкции по работе с ИИ по-прежнему нет. Понять, где технология полезна именно для ваших задач, можно только через практику.
Как работают с сопротивлением?
Интересный подход коллег: фокус смещается с убеждения всех сотрудников на поддержку тех, кто готов пробовать новое.
Вместо того чтобы тратить основные усилия на самых скептически настроенных пользователей, компании делают ставку на инициативных сотрудников и формируют внутренние примеры успешного использования.
Еще один любопытный способ передачи знаний внутри компании — обратиться к эксперту с просьбой помочь сохранить его опыт:
«У вас уникальные знания и огромная загрузка. Давайте зафиксируем ваш подход и используем ИИ, чтобы передавать его младшим коллегам».
Такой подход помогает не только собирать экспертизу, но и снижать сопротивление со стороны опытных специалистов.
P.S. Если не знаете, что надеть на конференцию, у меня есть беспроигрышный вариант
#LegalTech
#ИИ
Еще несколько тем и тезисов с конференции.
Стоит ли уведомлять клиента об использовании ИИ?
Клиенты делятся на несколько групп: • не хотят, чтобы их консультанты использовали ИИ; • допускают использование ИИ, но просят уведомлять об этом; • сами активно используют ИИ и ждут от консультантов примеров и сценариев применения.
В результате фирмы подстраивают подход под требования конкретного клиента.
Вред от ИИ или от его использования?
Один из тезисов конференции: сам по себе ИИ вреда не несет. Риски возникают из-за того, как его используют люди.
Поэтому компании делают ставку на обучение сотрудников: • инструкции и политики; • тренинги; • тестирование знаний; • практические сценарии использования.
При этом универсальной инструкции по работе с ИИ по-прежнему нет. Понять, где технология полезна именно для ваших задач, можно только через практику.
Как работают с сопротивлением?
Интересный подход коллег: фокус смещается с убеждения всех сотрудников на поддержку тех, кто готов пробовать новое.
Вместо того чтобы тратить основные усилия на самых скептически настроенных пользователей, компании делают ставку на инициативных сотрудников и формируют внутренние примеры успешного использования.
Еще один любопытный способ передачи знаний внутри компании — обратиться к эксперту с просьбой помочь сохранить его опыт:
«У вас уникальные знания и огромная загрузка. Давайте зафиксируем ваш подход и используем ИИ, чтобы передавать его младшим коллегам».
Такой подход помогает не только собирать экспертизу, но и снижать сопротивление со стороны опытных специалистов.
P.S. Если не знаете, что надеть на конференцию, у меня есть беспроигрышный вариант
#LegalTech
#ИИ
1❤1🥰1
LegalTechTalk 2026: подходы вендоров к безопасности.
Вопрос безопасности ИИ-решений волнует не только российских коллег.
На конференции один из частых вопросов к вендорам звучал примерно так:
«Что происходит с данными и какие варианты развертывания решения доступны?»
Ответы сводились к одному из трех подходов:
• используется внешняя модель, но данные клиента не применяются для обучения модели;
• решение разворачивается полностью в контуре клиента (on-premise), что снимает вопрос обработки данных вне инфраструктуры компании;
• решение работает в облаке вендора, которое соответствует требованиям и стандартам безопасности, например SOC 2 и GDPR.
Интересно, что среди вендоров нет единого подхода к вопросу безопасности ИИ-решений.
Для одних клиентов достаточной мерой будет отказ от обучения модели на их данных.
Для других — только размещение решения в собственном контуре.
Поэтому вопрос здесь не столько в наличии «правильного» подхода, сколько в том, какие требования к обработке данных и уровню риска установлены у конкретной компании.
«Достаточность» мер безопасности в итоге определяет клиент.
#LegalTech
#ИИ
Вопрос безопасности ИИ-решений волнует не только российских коллег.
На конференции один из частых вопросов к вендорам звучал примерно так:
«Что происходит с данными и какие варианты развертывания решения доступны?»
Ответы сводились к одному из трех подходов:
• используется внешняя модель, но данные клиента не применяются для обучения модели;
• решение разворачивается полностью в контуре клиента (on-premise), что снимает вопрос обработки данных вне инфраструктуры компании;
• решение работает в облаке вендора, которое соответствует требованиям и стандартам безопасности, например SOC 2 и GDPR.
Интересно, что среди вендоров нет единого подхода к вопросу безопасности ИИ-решений.
Для одних клиентов достаточной мерой будет отказ от обучения модели на их данных.
Для других — только размещение решения в собственном контуре.
Поэтому вопрос здесь не столько в наличии «правильного» подхода, сколько в том, какие требования к обработке данных и уровню риска установлены у конкретной компании.
«Достаточность» мер безопасности в итоге определяет клиент.
#LegalTech
#ИИ
1👍3🔥2
Завершающий пост про LegalTechTalk 2026
Двух дней конференции недостаточно, чтобы обойти все стенды вендоров. Но несколько интересных решений и тенденций удалось отметить.
Что запомнилось:
• решения на базе open source-моделей, полностью разворачиваемые в контуре компании с возможностью настройки под задачи заказчика;
• анонимайзеры данных с аналитикой по действиям пользователей, настройкой блокировки отправки необезличенной информации во внешние ИИ-сервисы и уведомлением администраторов о таких попытках;
• автоматический анализ рабочего дня и биллинг — система формирует записи о выполненной работе, после чего пользователю остается проверить их и подтвердить для последующего включения в отчет;
• платформы для анализа рынка LegalTech с возможностью первичного отбора решений по заданным критериям. Часть исследования вендоров уже выполнена, что позволяет быстрее сформировать короткий список для дальнейшей оценки.
Конференция показала смену фокуса: от демонстрации возможностей ИИ на отдельных задачах — к архитектуре решений, безопасности, системному подходу к внедрению, управлению данными и оценке их влияния на бизнес.
Это, на мой взгляд, сегодня становится определяющим при выборе и внедрении ЛигалТех-решений с ИИ.
#LegalTech
#ИИ
Двух дней конференции недостаточно, чтобы обойти все стенды вендоров. Но несколько интересных решений и тенденций удалось отметить.
Что запомнилось:
• решения на базе open source-моделей, полностью разворачиваемые в контуре компании с возможностью настройки под задачи заказчика;
• анонимайзеры данных с аналитикой по действиям пользователей, настройкой блокировки отправки необезличенной информации во внешние ИИ-сервисы и уведомлением администраторов о таких попытках;
• автоматический анализ рабочего дня и биллинг — система формирует записи о выполненной работе, после чего пользователю остается проверить их и подтвердить для последующего включения в отчет;
• платформы для анализа рынка LegalTech с возможностью первичного отбора решений по заданным критериям. Часть исследования вендоров уже выполнена, что позволяет быстрее сформировать короткий список для дальнейшей оценки.
Конференция показала смену фокуса: от демонстрации возможностей ИИ на отдельных задачах — к архитектуре решений, безопасности, системному подходу к внедрению, управлению данными и оценке их влияния на бизнес.
Это, на мой взгляд, сегодня становится определяющим при выборе и внедрении ЛигалТех-решений с ИИ.
#LegalTech
#ИИ
1👍5🔥2❤1
Что мы забываем при работе с ИИ?
При работе над повторяющейся задачей мы сосредотачиваемся на результате и забываем про сам процесс его получения. Например, вы несколько раз дорабатывали запрос для анализа документа и извлечения из него нужных данных. В итоге получили результат, который вас устраивает.
Что происходит дальше?
Диалог закрывается, а все замечания, исправления и выводы остаются в истории чата.
Если вы планируете использовать эту задачу регулярно, лучше сохранить не только итоговый запрос, но и опыт его доработки.
Лайфхак:
После получения нужного результата попросите ИИ:
• суммировать, какие ошибки возникали в ходе диалога;
• выделить, что пришлось уточнять и исправлять;
• сформулировать рекомендации для получения качественного результата.
Затем в новом чате попросите подготовить системную инструкцию для проекта, приложив:
• описание задачи;
• итоговый промпт;
• сводку ошибок и рекомендаций из предыдущего диалога.
Так системная инструкция будет учитывать не только удачный запрос, но и накопленный опыт его доработки.
Основа качественного результата — не только хороший промпт, но и итерации, которые помогли к нему прийти.
#LegalTech
#ИИ
При работе над повторяющейся задачей мы сосредотачиваемся на результате и забываем про сам процесс его получения. Например, вы несколько раз дорабатывали запрос для анализа документа и извлечения из него нужных данных. В итоге получили результат, который вас устраивает.
Что происходит дальше?
Диалог закрывается, а все замечания, исправления и выводы остаются в истории чата.
Если вы планируете использовать эту задачу регулярно, лучше сохранить не только итоговый запрос, но и опыт его доработки.
Лайфхак:
После получения нужного результата попросите ИИ:
• суммировать, какие ошибки возникали в ходе диалога;
• выделить, что пришлось уточнять и исправлять;
• сформулировать рекомендации для получения качественного результата.
Затем в новом чате попросите подготовить системную инструкцию для проекта, приложив:
• описание задачи;
• итоговый промпт;
• сводку ошибок и рекомендаций из предыдущего диалога.
Так системная инструкция будет учитывать не только удачный запрос, но и накопленный опыт его доработки.
Основа качественного результата — не только хороший промпт, но и итерации, которые помогли к нему прийти.
#LegalTech
#ИИ
1👍11🥰1
Решить задачу с помощью ИИ или написать скрипт?
Допустим, вам нужно собрать определённые данные из большого массива документов.
Какой подход выбрать?
Вариант 1. Использовать ИИ
Можно загрузить документы в чат или использовать ИИ-агента.
Такой вариант подходит, когда:
• данные не требуют анонимизации;
• важны скорость и гибкость анализа;
• результат не требует сложной технической настройки.
Но если документы содержат конфиденциальную информацию, использование внешнего ИИ может быть ограничено требованиями компании.
Вариант 2. Написать скрипт
Другой вариант — с помощью ИИ подготовить скрипт, который обработает документы локально.
Это позволяет:
• не передавать данные во внешний ИИ;
• автоматизировать повторяющуюся обработку;
• встроить решение в существующий процесс.
При этом стоит учитывать, что результат скрипта может потребовать дополнительной доработки, если есть требования к оформлению.
Что выбрать — зависит от контекста задачи.
Если задача повторяется регулярно, стоит подумать не только о её разовом решении, но и о дальнейшем использовании:
• сохранить промпт как системную инструкцию проекта;
• оформить его как Skill, если используемый ИИ поддерживает такую возможность;
• масштабировать скрипт на команду.
Повторно используемое решение сэкономит время при каждом запуске.
#LegalTech
#ИИ
Допустим, вам нужно собрать определённые данные из большого массива документов.
Какой подход выбрать?
Вариант 1. Использовать ИИ
Можно загрузить документы в чат или использовать ИИ-агента.
Такой вариант подходит, когда:
• данные не требуют анонимизации;
• важны скорость и гибкость анализа;
• результат не требует сложной технической настройки.
Но если документы содержат конфиденциальную информацию, использование внешнего ИИ может быть ограничено требованиями компании.
Вариант 2. Написать скрипт
Другой вариант — с помощью ИИ подготовить скрипт, который обработает документы локально.
Это позволяет:
• не передавать данные во внешний ИИ;
• автоматизировать повторяющуюся обработку;
• встроить решение в существующий процесс.
При этом стоит учитывать, что результат скрипта может потребовать дополнительной доработки, если есть требования к оформлению.
Что выбрать — зависит от контекста задачи.
Если задача повторяется регулярно, стоит подумать не только о её разовом решении, но и о дальнейшем использовании:
• сохранить промпт как системную инструкцию проекта;
• оформить его как Skill, если используемый ИИ поддерживает такую возможность;
• масштабировать скрипт на команду.
Повторно используемое решение сэкономит время при каждом запуске.
#LegalTech
#ИИ
1👍5🔥1
Что мы забываем при подготовке инструкций?
При создании инструкций фокус смещается с пользы для пользователя на описание самого решения. В результате появляются документы с подробным описанием технических возможностей, которые редко читают до конца и не всегда понимают, зачем вообще использовать инструмент.
Инструкция должна в первую очередь отвечать на вопросы пользователя.
Например:
• что делает решение и чем оно полезно;
• как им пользоваться — на простом примере;
• как получить лучший результат — что стоит учесть при работе;
• куда обращаться, если возникли вопросы или проблемы.
Не менее важно не «замораживать» инструкцию. По мере обновления решения и получения обратной связи пользователей её стоит пересматривать и дополнять.
Хорошая инструкция — это не описание функционала, а инструмент, который помогает пользователю быстрее начать работать с решением и получать от него результат.
#LegalTech
При создании инструкций фокус смещается с пользы для пользователя на описание самого решения. В результате появляются документы с подробным описанием технических возможностей, которые редко читают до конца и не всегда понимают, зачем вообще использовать инструмент.
Инструкция должна в первую очередь отвечать на вопросы пользователя.
Например:
• что делает решение и чем оно полезно;
• как им пользоваться — на простом примере;
• как получить лучший результат — что стоит учесть при работе;
• куда обращаться, если возникли вопросы или проблемы.
Не менее важно не «замораживать» инструкцию. По мере обновления решения и получения обратной связи пользователей её стоит пересматривать и дополнять.
Хорошая инструкция — это не описание функционала, а инструмент, который помогает пользователю быстрее начать работать с решением и получать от него результат.
#LegalTech
👍1🥰1👌1
С чем не помогут автоматизация и ИИ?
Автоматизация и ИИ способны ускорить работу, но не решают все проблемы сами по себе.
Есть задачи, которые нужно решить до внедрения:
1. Логика процесса
Технология не определит, как должен работать процесс.
Например, если вы создали решение с помощью вайбкодинга, вам предстоит определить:
• кто будет пользоваться системой;
• какие роли и уровни доступа нужны;
• какую информацию должен видеть каждый пользователь;
• как процесс будет развиваться при дальнейшем обновлении решения.
2. Материалы плохого качества
Размытые сканы, неструктурированные документы и ошибки в исходных данных останутся проблемой.
Ни ИИ, ни скрипт не смогут обеспечить высокое качество результата, если исходные материалы требуют существенной доработки.
3. Проблемы до автоматизации
Автоматизация не исправляет неэффективный процесс.
Например, если договор согласуют пять человек, ИИ не сократит количество согласующих. Он лишь ускорит выполнение существующих этапов.
4. Организация информационной безопасности
Порядок использования ИИ, категории данных, которые допустимо обрабатывать, правила загрузки информации и реагирования на инциденты определяются компанией.
Автоматизация и ИИ работают внутри тех процессов и правил, которые для них создают.
Технологии ускоряют процесс, но не заменяют его проектирование, качественные данные и правила работы.
#LegalTech
#ИИ
Автоматизация и ИИ способны ускорить работу, но не решают все проблемы сами по себе.
Есть задачи, которые нужно решить до внедрения:
1. Логика процесса
Технология не определит, как должен работать процесс.
Например, если вы создали решение с помощью вайбкодинга, вам предстоит определить:
• кто будет пользоваться системой;
• какие роли и уровни доступа нужны;
• какую информацию должен видеть каждый пользователь;
• как процесс будет развиваться при дальнейшем обновлении решения.
2. Материалы плохого качества
Размытые сканы, неструктурированные документы и ошибки в исходных данных останутся проблемой.
Ни ИИ, ни скрипт не смогут обеспечить высокое качество результата, если исходные материалы требуют существенной доработки.
3. Проблемы до автоматизации
Автоматизация не исправляет неэффективный процесс.
Например, если договор согласуют пять человек, ИИ не сократит количество согласующих. Он лишь ускорит выполнение существующих этапов.
4. Организация информационной безопасности
Порядок использования ИИ, категории данных, которые допустимо обрабатывать, правила загрузки информации и реагирования на инциденты определяются компанией.
Автоматизация и ИИ работают внутри тех процессов и правил, которые для них создают.
Технологии ускоряют процесс, но не заменяют его проектирование, качественные данные и правила работы.
#LegalTech
#ИИ
1🔥5❤1
Сканы PDF и ИИ: как сократить время на обработку?
Представьте, что вам регулярно присылают сканы PDF, из которых нужно извлечь определённые данные.
Какие есть варианты?
1. Использовать облачный ИИ
Если документы не содержат конфиденциальной информации, можно загрузить их в ИИ и попросить:
• распознать текст;
• собрать нужные сведения;
• сформировать таблицу или файл для последующей проверки.
Для повторяющихся задач можно использовать проект или ИИ-агента.
2. Автоматизировать обработку локально
Если документы содержат конфиденциальную информацию, можно попросить ИИ подготовить скрипт, который будет выполнять OCR (например, с использованием Tesseract), извлекать нужные данные и сохранять их в Excel.
При этом качество результата напрямую зависит от качества исходных сканов: чем хуже изображение, тем выше вероятность ошибок.
3. Использовать локальную модель
Если в компании развёрнута локальная модель, её можно использовать после распознавания текста для анализа и извлечения нужных данных. Однако потребуется отдельный OCR-инструмент, а также вычислительные ресурсы, настройка и поддержка.
Идеального решения здесь нет. Выбор зависит от требований к обработке данных, качества документов и того, сколько времени вы готовы потратить на настройку автоматизации.
Главная цель — не получить идеальный результат с первого раза, а сократить время на повторяющуюся обработку документов.
#LegalTech
#ИИ
Представьте, что вам регулярно присылают сканы PDF, из которых нужно извлечь определённые данные.
Какие есть варианты?
1. Использовать облачный ИИ
Если документы не содержат конфиденциальной информации, можно загрузить их в ИИ и попросить:
• распознать текст;
• собрать нужные сведения;
• сформировать таблицу или файл для последующей проверки.
Для повторяющихся задач можно использовать проект или ИИ-агента.
2. Автоматизировать обработку локально
Если документы содержат конфиденциальную информацию, можно попросить ИИ подготовить скрипт, который будет выполнять OCR (например, с использованием Tesseract), извлекать нужные данные и сохранять их в Excel.
При этом качество результата напрямую зависит от качества исходных сканов: чем хуже изображение, тем выше вероятность ошибок.
3. Использовать локальную модель
Если в компании развёрнута локальная модель, её можно использовать после распознавания текста для анализа и извлечения нужных данных. Однако потребуется отдельный OCR-инструмент, а также вычислительные ресурсы, настройка и поддержка.
Идеального решения здесь нет. Выбор зависит от требований к обработке данных, качества документов и того, сколько времени вы готовы потратить на настройку автоматизации.
Главная цель — не получить идеальный результат с первого раза, а сократить время на повторяющуюся обработку документов.
#LegalTech
#ИИ
1👍5❤1
Какая нейросеть лучше?
Довольно часто слышу вопрос: «Какие три нейросети вы бы рекомендовали?»
На мой взгляд, универсального ответа нет.
Выбор зависит не столько от популярности модели, сколько от ваших повторяющихся задач и инструментов, с которыми вы уже работаете.
Например:
• Claude — если важны глубокий анализ больших объёмов информации, работа с документами и длинным контекстом.
• Gemini — если вы активно используете экосистему Google: Docs, Gmail, Drive и другие сервисы.
• ChatGPT — если нужна широкая экосистема, проекты, GPT и работа с разными сценариями.
• GigaChat — если внутренние требования компании предусматривают использование национальной нейросети.
Предпочтения могут меняться с выходом новых моделей и обновлений. Но главное помнить: новейшая модель не всегда является лучшим выбором.
Разработчики указывают, для каких задач оптимизирована каждая модель. Если отталкиваться от этого, подобрать подходящий инструмент гораздо проще.
Не ищите лучшую нейросеть — ищите ту, которая лучше всего подходит под ваши задачи.
#LegalTech
#ИИ
Довольно часто слышу вопрос: «Какие три нейросети вы бы рекомендовали?»
На мой взгляд, универсального ответа нет.
Выбор зависит не столько от популярности модели, сколько от ваших повторяющихся задач и инструментов, с которыми вы уже работаете.
Например:
• Claude — если важны глубокий анализ больших объёмов информации, работа с документами и длинным контекстом.
• Gemini — если вы активно используете экосистему Google: Docs, Gmail, Drive и другие сервисы.
• ChatGPT — если нужна широкая экосистема, проекты, GPT и работа с разными сценариями.
• GigaChat — если внутренние требования компании предусматривают использование национальной нейросети.
Предпочтения могут меняться с выходом новых моделей и обновлений. Но главное помнить: новейшая модель не всегда является лучшим выбором.
Разработчики указывают, для каких задач оптимизирована каждая модель. Если отталкиваться от этого, подобрать подходящий инструмент гораздо проще.
Не ищите лучшую нейросеть — ищите ту, которая лучше всего подходит под ваши задачи.
#LegalTech
#ИИ
1🔥3