GrandCrown | В законе Деловой навигатор: налоги, бухучет и право для бизнеса
Сегодня мы находимся в интересной фазе цифровой трансформации. Несколько лет назад искусственный интеллект воспринимался как узкая область, касающаяся только IT-специалистов, а сейчас он начинает активно внедряться в бухгалтерский учет, юридические и кадровые процессы.
431 просмотр1Автор
• Валерий Ляшенко
Эксперт по цифровой трансформации и ИИ обучению
Как искусственный интеллект влияет на обучение бухгалтеров, HR и юристов
Сегодня мы находимся в интересной фазе цифровой трансформации. Несколько лет назад искусственный интеллект воспринимался как узкая область, касающаяся только IT-специалистов, а сейчас он начинает активно внедряться в бухгалтерский учет, юридические и кадровые процессы.
Однако в стремлении внедрять инновации многие компании допускают серьезную ошибку: они обучают сотрудников правильно задавать вопросы чат-ботам, забывая объяснить, как работает механизм и где заканчивается его компетенция. Парадокс в том, что ИИ меняет не столько инструменты, сколько саму культуру принятия решений. Для не IT-специалистов это означает переход от исполнительской дисциплины к интеллектуальной ответственности. Как ИИ влияет на корпоративную культуру, расскажем в статье.
Иллюзия всемогущества ИИ
Сегодня любой линейный руководитель должен понимать основы работы ИИ: откуда модель получает данные, почему она ошибается и кто отвечает за итоговое решение. Сотруднику важно знать, что ИИ не «думает» и не гарантирует правильный ответ. Он прогнозирует наиболее вероятный результат на основе данных и может уверенно выдавать ошибочную информацию.
Нейросеть не обладает критическим мышлением. Она анализирует тысячи примеров, находит в них повторяющиеся закономерности и на их основе дает ответ, порой в ущерб логике, что и порождает эффект галлюцинаций. Для бизнеса это самый опасный сценарий: чем убедительнее выглядит информация, тем выше риск принять ее без проверки. Первое, чему надо учить сотрудников, — это здоровое недоверие к ИИ.
Бухгалтер и ИИ: комфортный помощник, но не главный финансист
Учет и аудит — это классическая среда для автоматизации. Однако здесь ИИ выступает не как замена специалисту, а как мощный ускоритель рутины. Бухгалтеру ИИ помогает, но не заменяет профессиональное суждение. Он может сверять документы, искать расхождения, формировать пояснения, классифицировать расходы и готовить черновики отчетности. Но ответственность за налоговые риски, проводки и итоговые цифры остается на человеке.
Например, ИИ может обнаружить нетипичный платеж или дублирующий акт. Но если модель не знает контекста договора, она может отметить корректную операцию как подозрительную или пропустить реальную ошибку. Бухгалтер должен уметь проверить логику вывода, а не просто нажать кнопку «принять».
Российский пример: «1С:Распознавание первичных документов» позволяет загрузить сканы счетов, актов и накладных, распознать их и подготовить документы для учетной базы. Сервис сопоставляет контрагентов и номенклатуру со справочниками, а сомнительные значения выделяет красным. В предусмотренном разработчиком порядке работы пользователь проверяет результат перед созданием документов. Это дает понятную основу для практикума: сотрудник задает вопрос по рабочей ситуации, открывает предложенные источники и проверяет, подтверждают ли они вывод ассистента.
Отдельно нужно сверить редакцию документа и условия применения нормы. Цель такого занятия — научиться выстраивать проверяемое обоснование: наличие ссылки в ответе еще не означает, что вывод подходит к конкретному случаю.
Как бизнесу учить сотрудников работе с ИИ
Стратегия обучения работе с ИИ в корпорациях не должна сводиться к курсу по написанию промптов. Сотрудникам нужно объяснять следующие вещи:
• как работает модель на уровне архитектуры;
• как она строит суждение и решает задачи;
• какие данные ей нельзя передавать;
• как верифицировать результат;
• решение всегда должен принимать человек.
Российский пример: «Северсталь — ЦЕС» в той же публикации рассказала об ассистенте по индивидуальному плану развития: он помогает превращать общие пожелания сотрудника в конкретные цели и пошаговые действия. По этой логике можно построить учебное упражнение: вместо запроса «хочу лучше вести переговоры» описать рабочую задачу, попросить ИИ предложить план и вместе с руководителем проверить его реалистичность. Например, выбрать переговорную ситуацию для практики и заранее договориться, по каким результатам будет виден прогресс. Здесь ИИ помогает подготовить план, а сотрудник и руководитель определяют его смысл и критерии успеха.
У каждой функции должны появиться собственные сценарии применения ИИ. Бухгалтеру не нужны миллионы курсов о нейросетях — ему необходима база для практики проверки первичных документов и поиска аномалий. Кадровику — отбор кандидатов, аналитика текучести и подготовка программ развития. Суть в том, чтобы каждый специалист научился переводить свои профессиональные задачи на язык данных, понятный машине, и интерпретировать ее ответы через призму своей экспертизы.
Российский пример: МТС в ноябре 2024 года сообщила, что после первого пилота использовала цифровые аватары в программе развития региональных HR-команд. Аватары руководителей сопровождали участников курса, а для создания видеоурока требовался подготовленный лектором текст. Компания ожидала трехкратного ускорения производства и обновления лекционных материалов. Этот пример показывает еще одно изменение в работе корпоративного обучения: эксперту нужно уметь готовить точный сценарий и проверять готовый урок. При этом скорость выпуска видео и качество усвоения материала — разные показатели, которые следует оценивать отдельно.
Ставки повышаются
Сегодня офисный труд переживает новую революцию. И главный риск не в том, что ИИ заменит человека, а в том, что профессионал, который понимает возможности искусственного интеллекта, заменит специалиста, который продолжает работать только по старым инструкциям.
В итоге базовое понимание ИИ становится такой же обязательной грамотностью, как работа с электронными таблицами и корпоративными системами. Не все сотрудники должны стать программистами, но каждый должен понимать, что именно он поручает машине, как проверить ее вывод и за какое решение продолжает отвечать лично.
Похожие статьи: