9 ошибок внедрения ИИ в документообороте — и как их избежать

Многие компании хотят внедрить ИИ — но 95% пилотных проектов застопориваются на старте. Почему? Не из-за плохих технологий, а из-за типичных ошибок в подходе.

На основе анализа реальных кейсов и отчётов (включая недавно опубликованное исследование МТИ) мы собрали 9 критических ошибок, которые сводят на нет внедрение ИИ в организациях. И покажем, как сделать всё правильно.

1. Создают ИИ с нуля вместо использования готовых решений

Многие компании тратят месяцы и миллионы на собственные разработки. Но внутренние ИИ-решения успешны лишь в 1/3 случаев.

Решение: Используйте проверенные технологии.
Например, DIRECTUM Ario — это модуль на основе машинного обучения и нейросетей, уже интегрированный с ECM, ERP и CRM. Он не требует внешних зависимостей и может работать как в составе DIRECTUM, так и автономно.

2. Тратят бюджет на маркетинг, а не на автоматизацию

Более 50% бюджетов на ИИ уходит на продажи и маркетинг. А главная отдача — в оптимизации внутренних процессов.

Пример: Ario автоматизирует приёмку входящих писем, счетов-фактур, договоров и УПД.
Извлекает до 15 ключевых фактов из одного документа: номер, дату, контрагента, сумму, НДС, позиции и др.

3. Не обучают ИИ на своих данных

Готовые алгоритмы без обучения дают низкую точность. Без адаптации — до 30% ошибок.

DIRECTUM Ario обучается на ваших документах.
Для качественного обучения достаточно 100 документов каждого типа. Система учится на исторических РКК и повышает точность извлечения фактов до 95–98%.

4. Не встраивают ИИ в процессы

ИИ «висит отдельно» — и не влияет на реальную работу.

Ario интегрируется напрямую:

• с почтой, сканерами, системами обмена с контрагентами,
• через REST API — с любыми внешними системами.
   Обработанные документы автоматически попадают в карточки и маршрутизируются по настроенным правилам.

5. Централизуют внедрение

Решения принимают IT, а сотрудники не участвуют.

В DIRECTUM Ario настройка доступна через понятный интерфейс:
линейные специалисты могут контролировать источники, классификаторы и правила извлечения — без помощи программистов.

6. Игнорируют «теневой ИИ»

Сотрудники используют ChatGPT — но это создаёт риски утечек.

Ario — легальное, защищённое решение.
Работает в корпоративной сети, не передаёт данные на внешние серверы, соответствует требованиям информационной безопасности.

7. Не видят результат

Нет метрик — нет понимания, работает ли система.

Ario фиксирует всё:

• статус обработки,
• извлечённые факты,
• ошибки.
   В интерфейсе факты выделяются цветом:
   🟢 — высокая уверенность,
   🟡 — требуется проверка.

8. Масштабируют без тестирования

Хотят охватить всё сразу — и терпят неудачу.

Начните с одного источника: почта, сканер или система обмена.

Ario позволяет настроить отдельные источники для каждой организации — и постепенно масштабироваться.

9. Выбирают решения без отказоустойчивости

Система падает под нагрузкой.

Ario поддерживает гибкие схемы развертывания:

• один сервер — для средней нагрузки,
• несколько DTES с балансировкой — при высоком объёме сканов,
• кластеризация и резервирование — для отказоустойчивости.

Вывод: автоматизация с ИИ — это не эксперимент, а стратегия

Успешные проекты начинаются с конкретной задачи, качественных данных и проверенного решения.

DIRECTUM Ario — это:

• распознавание текста в PDF, сканах и офисных файлах,
• классификация документов (письмо, счёт, договор, УПД и др.),
• извлечение фактов,
• автоматическая регистрация и маршрутизация.

Лучше доверить внедрение экспертам.
ЦВД — команда с десятками успешных кейсов по автоматизации документооборота с использованием ИИ.
Мы поможем запустить работающее решение, а не очередной пилот, который так и останется на бумаге.