Привет, Хабр! Это Илья Петухов, руководитель проектов развития ИИ-решений в Directum.

В первой части статьи мы разобрались, чем отличаются ИИ-агенты от чат-ботов и ассистентов, а еще выяснили, по каким причинам компании пока не готовы массово внедрять агентов. Сегодня речь пойдет о решении, которое здесь и сейчас cможет дать бизнесу результат с понятным ROI и предсказуемым уровнем надежности.  

Привет, Хабр! Это Илья Петухов, руководитель проектов развития ИИ-решений в Directum. Сегодня я продолжу рассказывать, как чувствует себя крупный и средний бизнес в период внедрения искусственного интеллекта, для чего ему ИИ-агенты, и что сдерживает их массовое внедрение.

Предыдущие статьи можно прочитать здесь:

Бдительное око нормоконтроля: как мы применили LLM для анализа договоров

Нормоконтроль на максималках, или Куда еще мы прикрутили LLM

В предыдущей статье я уже делился опытом, как большие языковые модели (LLM) помогают юристам не утонуть в рутине проверки договоров, взяв на себя анализ внутренних правил и рисков.

Но этого уже мало: LLM выходят за привычные рамки и начинают активно участвовать в оптимизации внутренних процессов, становясь тем самым драйвером эффективности и качества на всех этапах документооборота. Давайте рассмотрим на примере двух кейсов эволюцию LLM от «стража правил» к «интеллектуальному проводнику» документа.

Юристы крупных корпораций ежедневно обрабатывают примерно 30-50 договоров. Каждый документ нужно проверить на соответствие внутренним правилам компании, выявить потенциальные риски и убедиться, что все условия соблюдены и все необходимые пункты присутствуют. У человека такой анализ занимает часы, LLM справится с проверкой за считанные минуты.