Проект связан с автоматизацией проверки исполнительной документации на строительных объектах. Это всегда большой комплект документов: общие журналы работ, акты освидетельствования скрытых работ, исполнительные схемы, реестры, документы качества и многое другое. Их проверка требует много времени и внимания (особенно в периоды, когда от подрядчиков одновременно поступает большой объём документации, например, во время ввода объекта).

Мы разработали сервис, который загружает комплект исполнительной документации, распознаёт документы и автоматически проводит перекрёстные проверки. Например, сведения из акта могут сверяться с журналом работ, исполнительной схемой и другими документами. Сейчас система успешно распознаёт и анализирует более 90% поступающих документов.

По итогам проверки формируется наглядный отчёт: видно количество загруженных документов, выявленные нарушения и предупреждения. Система автоматически формирует перечень замечаний, который после проверки инженером можно направить подрядчику – вместо того чтобы каждый раз составлять такой документ вручную.

Одной из самых сложных задач стала работа с общим журналом работ. Дело в том, что подрядчики заполняют его в свободной форме, по-разному описывают одни и те же работы. Поэтому обычного поиска по ключевым словам оказалось недостаточно. Здесь мы подключили языковые модели, которые помогают системе понимать содержание записей и правильно классифицировать работы. Сейчас сервис проходит активное тестирование.

Один из важных этапов при покупке земельного участка – оценка финансовой модели будущего проекта. Компания выполняет порядка 200 таких расчётов ежегодно, поэтому для нас важны скорость и точность. Финансовая модель включает более тысячи параметров, и даже небольшая ошибка в исходных данных, сроках или стоимости может повлиять на итоговое решение. Поэтому часть проверок мы решили автоматизировать.

Так появился «Чек-лист финмодели» – внутреннее приложение для проверки комплекта документов и данных финансовой модели. Сотрудник планово-аналитического отдела загружает файлы по проекту, после чего система проверяет их комплектность и структуру, контролирует основные параметры, внутреннюю логику финансовой модели, следит за тем, чтобы данные по себестоимости и сроки были корректны, проверяет соответствие значений в разных файлах. Одна проверка может включать сразу десятки или сотни отдельных показателей. Пользователь видит в первую очередь ошибки и предупреждения – то, что требует дополнительного внимания человека.

Для меня было принципиально, чтобы сама финансовая проверка не зависела от свободной интерпретации, которая характерна для нейросети. Одинаковый запрос должен давать всегда одинаковый ответ, экономические расчёты требуют воспроизводимого результата. Поэтому приложение проверяет данные по заранее заданным жёстким правилам. А искусственный интеллект мы использовали прежде всего при создании и развитии самого инструмента: я описывал необходимую логику и правила, а ИИ помогал превращать их в программный код.

Если коллега обнаруживает ошибку в работе приложения или предлагает дополнить его ещё одним видом проверки, такое обращение к разработчику (то есть мне) можно создать прямо внутри приложения. Мы разбираем его, при необходимости корректируем правила и обновляем систему. Так инструмент постепенно развивается вместе с практикой работы подразделения. Сервис уже используется внутри нашей команды и размещён в корпоративном контуре.

Я хотела показать искусственный интеллект с другой стороны – не как рабочий инструмент, а как помощника в обычной жизни. Мне кажется, именно на таких простых бытовых задачах легче всего начать им пользоваться, увидеть результат и понять, как много возможностей он даёт! После этого применять ИИ в работе уже проще.

Один из первых моих экспериментов – с помощью ИИ я захотела написать песню ко дню рождения мужа. Задала основные факты о нём, музыкальный стиль и настроение – и примерно за 20 минут получила уже целый альбом в стиле рок! Теперь часто слушаем его в машине. Да и вообще ИИ прекрасно подходит как способ быстро придумать необычный подарок.

Ещё один сценарий – работа с фото. С помощью ИИ можно оживлять старые снимки, восстанавливать их, добавлять новые элементы или, наоборот, убирать лишних людей и предметы. Я, например, оживляла старую фотографию для своей бабушки. Отличный пример того, как технология может не только решать задачу, но и буквально создавать эмоции!

Или вот более серьёзный кейс: сын готовился к поступлению в инженерно-технологическую школу. До экзаменов оставалась всего неделя, репетитора найти не удалось, поэтому последние дни мы готовились вместе с ChatGPT. Я загружала задания, причём просила не просто дать ответ, а подробно объяснить ход решения. Оказалось, ИИ прекрасно справляется с такими задачами, может, например, показать и объяснить, как разложить математическое выражение на множители. Сын поступил! А заодно я показала ему важный принцип работы с нейросетью: не просить «реши за меня», а использовать её как инструмент, который помогает разобраться в логике.

Или вот пример практичного «бытового» применения. Когда мы решили продать старый детский велосипед, я сфотографировала его и попросила ChatGPT определить модель, оценить примерную рыночную стоимость и подготовить текст объявления для Avito. В результате на всю подготовку объявления ушло несколько минут. Ещё и велосипед удалось быстро продать.