НаверхИИ-агенты тупят без контекста: 3 шага, чтобы нейросеть работала как профи
Корпоративная культура — это знания, которые сотрудники впитывают годами. Но ИИ-агентам нужно всё и сразу. Рассказываем, как подготовить данные для эффективной работы нейросетей.
Основные идеи
Мнение автора
Внедрение ИИ сегодня — это не покупка софта, а полноценный наем сотрудника. Главная проблема компаний в лишних ожиданиях. Без контекста и локализации под законы и стиль общения РФ даже топовые модели останутся бесполезными. ИИ нужно учить на примерах реальных сделок.
Представьте ситуацию. Вы наняли в команду настоящую «звезду», но на старте она работает хуже обычных сотрудников. Почему так? Всё дело в опыте и знании внутренних правил. Новичку нужно время. Ему надо понять культуру компании, изучить процессы и познакомиться с командой. В мире технологий это называют контекстом.
ИИ-агенты — те же «звездные» новички. Вы можете обучить их за минуты, а не за месяцы. Но чем больше контекста вы дадите, тем круче будет результат. Сейчас многие говорят, что ИИ работает лучше при точных данных. Но забудьте только о базе клиентов. Нейросети нужны знания о том, как именно живет и дышит ваша компания.
Разберемся в типах контекста. Контекстное окно моделей растет. У Claude оно достигло миллиона токенов, у ChatGPT 5.2 — около 400 тысяч. Но даже этого мало, чтобы вместить всё. Если загрузить настройки большой системы, они «съедят» весь лимит. Поэтому данные нужно выбирать с умом. Этот процесс называют контекстным проектированием.
Люди легко заполняют пробелы в информации. Мы используем здравый смысл и опыт. ИИ-агенты пока так не умеют. Если данные противоречат друг другу или в них есть двусмысленность, ИИ начинает галлюцинировать. Вам нужно сделать информацию полной и понятной для машины.
Разделите контент на три части. Первая — культура компании. Это отчеты, правила бренда и кодекс сотрудника. Вторая — бизнес-процессы. Сюда входят схемы работы и инструкции. Третья — настройки приложений. Это структура данных, логика и права доступа.
Чтобы понять, готовы ли ваши данные для ИИ, ответьте на пять вопросов. Существует ли информация и кто ей владеет? Актуальна ли она? Написана ли она понятным для ИИ языком? Где она хранится и защищена ли она? Как она структурирована?
Помните, что слова — это лишь малая часть общения. ИИ часто ошибается, потому что видит только текст. Ему не хватает «тональности»: отношений между клиентом и компанией, срочности задачи или ценности результата. Эту глубину вы должны передать через данные.
Вот ваш план действий. Сначала определите задачи вашего ИИ-агента. Пропишите все его действия и цели. Затем соберите важную информацию и проверьте её качество. В конце оформите эти знания так, чтобы нейросеть могла их легко усвоить.
Цена и доступность в России
Большинство продвинутых ИИ-моделей, о которых идет речь в статье (например, последние версии ChatGPT или Claude), официально не поставляются в Россию. Однако бизнес может получить к ним доступ через API-посредников или зарубежные аккаунты. Стоимость подписок для частных лиц составляет около 1,5–2 тыс. руб. в месяц (около 20 долларов). Для компаний затраты зависят от объема обрабатываемых данных. Также в России активно развиваются собственные решения, такие как YandexGPT и GigaChat от Сбера. Они доступны бесплатно или по корпоративным тарифам и лучше учитывают специфику российского законодательства.
Особенности использования ИИ в России
Главная особенность использования зарубежных ИИ-агентов в России — необходимость обходить географические ограничения. Для регистрации и оплаты часто требуются иностранные номера телефонов и банковские карты. При работе с корпоративными данными важно помнить о безопасности. Передача чувствительной информации на зарубежные серверы может нарушать закон о персональных данных. Специалисты рекомендуют использовать российские облачные платформы или развертывать локальные языковые модели (LLM) внутри защищенного контура компании. Это гарантирует, что контекст вашей организации не попадет в чужие руки.
Конец эры ChatGPT: Google Gemini стремительно отбирает аудиторию
