Современные ИИ-ассистенты с генеративными возможностями помогают сэкономить до 30% времени при подготовке служебных записок и актов проверки охраны труда. Документы создаются быстро, а формулировки становятся четкими и корректными. Рассказываем, как реализовать такой инструмент в работе.
Предположим, вы — инженер по охране труда, и в вашей памяти должны умещаться десятки объемных нормативных актов, регулирующих все аспекты безопасности на производстве. Освоить их реально, но на это уйдут годы — ведь в среднем специалисту требуется знать порядка 50 документов, и их перечень зависит от специфики компании.
Причем речь не только о Трудовом кодексе, ГОСТах и СНиПах. В расчет нужно брать отраслевые стандарты для нефтегазовой сферы, горной добычи, энергетики и химической промышленности.
Ситуация: вам предстоит организовать проверку соблюдения норм безопасности на нескольких объектах компании. В распоряжении – группа из 10 инспекторов, срок – не более двух дней. Большинство сотрудников – недавние выпускники, досконально знающие регламенты, но не имеющие практического опыта в масштабных проверках.
Ключевые вопросы:
- Как избежать хаоса в собранной информации?
- Какие инструменты помогут ускорить обработку результатов?
- Как минимизировать рутинную работу с документами?
В первую очередь, чаще всего при подготовке документов возникают следующие сложности:
Размытость изложения – использование неформальных выражений, отсутствие конкретики или избыток общих фраз снижают ценность документа.
Недостаточная доказательная база – отсутствие фотофиксации, видеоматериалов или ссылок на нормативные требования ставит под сомнение достоверность информации.
Нарушение регламента оформления – пропуск обязательных реквизитов (даты, подписи, должности) или неточности в изложении фактов могут стать причиной отказа в рассмотрении.
Отсутствие рекомендаций – простое перечисление проблем без предложений по их устранению делает документ бесполезным для практического применения.
Критерии качественного документа:
точное описание нарушения с указанием возможных последствий;
ссылки на соответствующие нормативные акты;
конкретные меры по устранению выявленных недочетов.
Только комплексный подход обеспечит эффективность служебной записки или акта проверки.
Локальные GPT-модели: преимущества и вызовы
Глобальные языковые модели, такие как ChatGPT и DeepSeek, завоевали популярность среди пользователей в России. Но бизнес – крупные российские компании, особенно в критически важных информационных инфраструктурах (КИИ), проявляют большую осторожность при их использовании. Вместо этого они все чаще рассматривают локальные (on-premise) решения на базе отечественных разработок. Почему?
Ограничения глобальных моделей
- Угрозы безопасности данных
- Риск передачи конфиденциальной информации (персональные данные, финансовая отчетность) на иностранные серверы
- Повышенная уязвимость к кибератакам и несанкционированному доступу
- Ограниченная адаптация
- Закрытая архитектура международных платформ затрудняет их кастомизацию
- Проблемы интеграции с российскими корпоративными системами
- Правовые и репутационные риски
- Отсутствие механизмов контроля за достоверностью генерируемых данных
- Потенциальные нарушения законодательства и финансовые потери из-за ошибок ИИ
Развитие локальных решений
Перечисленные выше факторы стимулируют развитие отечественного рынка языковых моделей (LLM), которые могут быть развернуты локально. Такие решения особенно актуальны для компаний, которым необходимо внедрять copilot-ассистенты на базе моделей по типу GPT-3.5 для внутренних бизнес-процессов. Локальное развертывание позволяет:
- Обеспечить полный контроль над данными;
- Минимизировать риски утечек и комплаенс-проблем;
- Постепенно расширять функциональность модели в зависимости от потребностей бизнеса.
Гибридные подходы и будущее технологий
Эти решения особенно востребованы в сложных производственных процессах, где требуется точное управление технологическими операциями и расчетами. Однако для работы с более мощными моделями, такими как GPT-4, корпорациям может потребоваться создавать безопасные гибридные облака.
Место локального copilot-ассистента в процессах внутреннего аудита
Ежеквартальный аудит охраны труда — рутинная, но критически важная задача для предприятий. С появлением локальных copilot-ассистентов, внутренние проверки превращаются в управляемый и прогнозируемый процесс.
Автоматизация работы с нормативам
При проведении плановых проверок ИИ-ассистент мгновенно анализирует обширную нормативную базу и практические замечания, обеспечивая оперативный доступ к актуальным требованиям.
Анализ нарушений
Система автоматически классифицирует выявленные отклонения, определяет степень риска и предоставляет специалисту готовый анализ с ссылками на регулирующие документы и внутренние стандарты.
Автоматизированное документирование
ИИ генерирует проекты протоколов, включая описание нарушений, нормативные обоснования, прогнозируемые последствия, конкретные корректирующие меры.
Проактивные рекомендации
На основе анализа система предлагает превентивные меры:
- Актуализацию регламентов
- Целевое обучение персонала
- Оптимизацию процессов контроля
Ключевое преимущество: Комплексная автоматизация рутинных операций позволяет специалистам сосредоточиться на стратегических аспектах безопасности труда
Такие функции уже реализованы в Pro.ГенИИ — локальной платформе для работы с безопасными GPT-моделями. Благодаря развертыванию в периметре предприятия решение обеспечивает контроль над данными и гибкую адаптацию под бизнес-процессы. А чтобы узнать о решении подробнее, переходите по ссылке.