Классическая ситуация.
Приходит заказчик и говорит: «Хочу автоматизировать согласование договоров. У нас есть регламент на страничку — сделайте AI-агента, который будет по нему работать».
Звучит просто. Регламент есть, логика понятна, осталось «просто написать промпт».
Через месяц — провал. Агент делает ерунду, сотрудники его игнорируют, деньги потрачены.
Почему?
Потому что инструкция для человека и инструкция для AI — это два совершенно разных документа. И разница не в формате. Разница в том, что человек додумывает, а машина — нет.
Пример: согласование договора
Возьмём типичный процесс — согласование договора с контрагентом.
Инструкция для менеджера обычно выглядит так:
- Получить договор от контрагента
- Проверить реквизиты
- Отправить юристу на проверку
- Получить правки, отправить контрагенту
- После согласования — на подпись директору
- Подписанный скан — в архив
Шесть пунктов. Полстраницы текста. Любой менеджер с опытом справится.
Но попробуйте дать эту инструкцию AI-агенту…
Что «знает» человек, но не написано в инструкции
Менеджер с опытом автоматически понимает кучу вещей, которых нет в регламенте.
Про получение договора:
- Договор может прийти на почту, в мессенджер, через ЭДО или вообще в бумажном виде
- Если прислали не договор, а «рыбу» — это другой процесс
- Если контрагент новый — сначала проверка через службу безопасности
Про проверку реквизитов:
- Что именно проверять? ИНН, КПП, адрес, банковские реквизиты
- Где брать эталонные данные для сверки?
- Что делать, если реквизиты изменились с прошлого договора?
Про юриста:
- Какому именно юристу отправлять? У нас их трое
- В какой форме? Письмо, задача в CRM, сообщение в чат?
- Сколько ждать ответа? День? Неделю?
- Что делать, если юрист в отпуске?
Про правки:
- Как оформлять правки? Режим рецензирования? Комментарии? Отдельный файл?
- Сколько итераций допустимо?
- Когда эскалировать на руководителя?
И это я ещё не дошёл до подписи и архива…
Инструкция для AI-агента: реальный объём
Чтобы AI-агент мог реально работать, нужно описать всё это явно.
Вот примерная структура:
1. Входные данные и их валидация
- Список каналов получения (почта, ЭДО, мессенджеры)
- Форматы файлов (docx, pdf, скан)
- Правила определения типа документа
- Критерии «это договор» vs «это не договор»
2. Классификация договора
- Типы договоров (поставка, услуги, аренда, NDA и т.д.)
- Критерии определения типа
- Маршрут согласования для каждого типа
3. Проверка контрагента
- Алгоритм проверки «новый/существующий»
- Источники данных для проверки (ЕГРЮЛ, внутренняя база)
- Критерии «можно работать» / «нужна доп. проверка»
4. Проверка реквизитов
- Полный список проверяемых полей
- Источники эталонных данных
- Правила сопоставления (с учётом опечаток, сокращений)
- Действия при расхождениях
5. Маршрутизация на юриста
- Правила выбора юриста (по типу договора, по загрузке)
- Формат передачи задачи
- SLA на каждом этапе
- Правила эскалации при просрочке
- Обработка отсутствия (отпуск, болезнь)
6. Работа с правками
- Формат фиксации правок
- Лимит итераций
- Правила эскалации при разногласиях
- Критерии «согласовано» / «не согласовано»
7. Подписание
- Правила выбора подписанта (сумма, тип договора)
- Интеграция с ЭЦП или процесс бумажного подписания
- Обработка отказа в подписании
8. Архивация
- Правила именования файлов
- Структура папок
- Метаданные для поиска
- Связь с карточкой контрагента в CRM
9. Исключительные ситуации
- Срочные договоры (ускоренный маршрут)
- Типовые договоры (упрощённый маршрут)
- Рамочные соглашения и допники к ним
- Ошибки на любом этапе
Это не полстраницы. Это 10-15 страниц минимум. И это ещё без описания интеграций с конкретными системами.
Почему так?
Человек использует контекст, опыт и здравый смысл.
Когда в регламенте написано «отправить юристу» — менеджер знает, что Иван Петрович занимается арендой, Мария Сергеевна — поставками, а к Алексею лучше не попадать в пятницу после обеда.
AI-агент не знает ничего из этого. Ему нужно явно сказать: «Если тип договора = аренда, то юрист = Иван Петрович, канал = задача в Битрикс, срок = 2 рабочих дня».
И так — по каждому решению, которое человек принимает «на автомате».
Чеклист: готов ли ваш процесс к автоматизации
Прежде чем вкладываться в AI-агента, проверьте:
1. Есть ли детальное описание процесса? Не регламент «для людей», а пошаговый алгоритм со всеми ветвлениями. Если нет — сначала нужно его создать. Это отдельный проект.
2. Описаны ли все исключения? Что делать, если контрагент не отвечает неделю? Если юрист нашёл критичные риски? Если директор в командировке? Каждое «а если…» должно быть явно обработано.
3. Определены ли интеграции? С какими системами агент будет работать? Почта, CRM, ЭДО, файловое хранилище? Есть ли API? Какие права доступа нужны?
4. Есть ли эталонные данные? Где агент возьмёт правильные реквизиты для проверки? Актуальный список юристов? Правила маршрутизации? Данные должны где-то храниться и поддерживаться в актуальном состоянии.
5. Определены ли границы автономности? Что агент делает сам, а где запрашивает подтверждение человека? Для договоров это критично — цена ошибки высока.
Если на три и более вопроса ответ «нет» — вы не готовы к автоматизации. Сначала нужна подготовительная работа.
Выводы
Автоматизация через AI — это не «взять регламент и скормить нейросети».
Это инженерная работа по переводу человеческих знаний в явные алгоритмы. Регламент на страничку превращается в спецификацию на 10-15 страниц.
И это нормально. Так работает любая автоматизация — от конвейера до ERP-системы.
Разница AI в том, что он может обрабатывать неструктурированные данные (текст договора, письма) и принимать решения в неоднозначных ситуациях. Но логику принятия этих решений всё равно нужно описать явно.
Если интегратор обещает «автоматизировать за неделю по вашему регламенту» — он либо не понимает задачу, либо сделает демо-версию, которая развалится на первом реальном кейсе.
Подписывайтесь на канал:
Telegram @futex_ai