Снова революция в документообороте
Внедрение ИИ во многом напоминает предыдущую технологическую перемену — массовый переход к электронному документообороту. Тогда тоже казалось, что после перевода документов в цифровой вид роль делопроизводителя постепенно отойдёт на второй план. Однако практика показала, насколько многое зависит именно от его опыта: без понимания порядка работы с документами автоматизация могла обернуться «цифровым хаосом».
Успешные проекты строились на совместной работе специалистов по документообороту из ведомств и экспертов-интеграторов. Одни знали содержание процессов, полномочия участников и особенности согласования, другие умели реализовать эти требования в СЭД. При внедрении ИИ такое взаимодействие будет не менее важным. Чтобы модель стала полезным помощником, нужно определить её задачи, предоставить подходящие данные и выстроить проверку результатов.
Новый этап обозначил Федеральный закон от 26 июля 2026 года № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Его основные положения действуют с 1 сентября 2026 года. С 1 марта 2027 года вступают в силу пункты 3–5 части 2 статьи 5, части 2–5 статьи 6 и статьи 8–10. Они касаются, в частности, требований к суверенным и национальным моделям, правил их применения, доступа к данным для обучения и обязанностей разработчиков.
Это не означает, что ИИ одномоментно заменит делопроизводителей и исполнителей в ведомствах. Но привычные процессы потребуется пересмотреть: определить, какие операции можно ускорить, где нужна дополнительная проверка и кто отвечает за итоговый документ. Как и при переходе к СЭД, результат будет зависеть от качества этой организационной работы.
Что думают в госорганах
В отношении ИИ можно условно выделить три основных лагеря: скептики, тревожники и мечтатели. Каждый по-своему оценивает масштаб предстоящих изменений.
Скептики. Их позиция — дождаться подзаконных актов, утверждённых порядков и конкретных поручений. Они сомневаются, что ИИ можно быстро встроить в сложившуюся работу с документами. Осторожность понятна, однако она не должна останавливать подготовку. Если отложить даже обследование процессов и данных, после появления поручения с пометкой «срочно» придётся одновременно разбираться в требованиях и решать организационные вопросы.
Тревожники. Они видят в ИИ потенциального конкурента, способного взять на себя регистрацию, подготовку резолюций, проектов ответов и справок. Особенно беспокоит возможность директивного изменения привычной работы. Но автоматизация отдельных операций не равнозначна выполнению всей профессиональной задачи. Кто-то должен оценить обстоятельства обращения, проверить применимость нормы и полноту ответа. Поэтому при внедрении важно заранее обсуждать с сотрудниками изменение обязанностей и необходимые навыки.
Мечтатели. Они рассчитывают на полную автоматизацию: одно нажатие — и система сама запросит сведения в других ведомствах, обработает ответы и подготовит документ для гражданина. Такой сценарий привлекателен, но за ним стоит цепочка действий с разными полномочиями, основаниями доступа и правилами согласования. Способность модели написать связный текст ещё не означает готовности самостоятельно пройти всю эту цепочку.
Задача специалиста по делопроизводству и ответственного за цифровую трансформацию — перевести эти ожидания в конкретный проект. Определить полезные сценарии, границы автоматизации и критерии качества. Именно так можно направить интерес к ИИ в практическую работу.
О чём закон
Остановлюсь на положениях, которые непосредственно важны для выбора ИИ‑решений и организации работы с документами.
Большие фундаментальные модели
Статья 3 вводит понятие большой фундаментальной модели искусственного интеллекта — БФМ. Это программа, обученная или обучающаяся на данных, содержащая не менее одного миллиарда параметров, применяемая для широкого круга задач и служащая основой для создания и доработки другого программного обеспечения. В законе эти признаки рассматриваются в совокупности.
Параметры — числовые величины, которые настраиваются при обучении модели и определяют её работу. Миллиард параметров не означает миллиард документов в памяти или гарантию достоверности ответа. Практический ориентир для понимания таких технологий — знакомые многим российские языковые модели YandexGPT и GigaChat. На их основе можно создавать помощников для анализа и подготовки текстов. Соответствие конкретной версии модели критериям закона необходимо оценивать отдельно.
Внедрение и методическая поддержка
В части 4 статьи 5 используется формулировка «осуществляют внедрение». Она относится к государственным органам, органам местного самоуправления и другим перечисленным в норме участникам в пределах их компетенции. Закон тем самым задаёт направление практической работы. При этом он не устанавливает единого срока оснащения каждой СЭД ИИ‑модулем и одинакового перечня функций для всех ведомств.
Пункт 2 части 3 статьи 5 предусматривает методическую поддержку госорганов и муниципалитетов со стороны уполномоченного федерального органа в сфере ИТ — Минцифры России. Она призвана помочь ведомствам в разработке, внедрении и применении БФМ. Ожидание рекомендаций не мешает уже сейчас анализировать собственные процессы и формулировать задачи будущего проекта.
Суверенные и национальные модели
Статья 6 предусматривает два статуса БФМ — суверенной и национальной. Различие связано с контролем над разработкой и возможностью воспроизводить и развивать технологию.
Для суверенной модели предусмотрен российский разработчик, который ведёт разработку и определяет её характеристики на всех стадиях жизненного цикла. Он должен обеспечивать полную техническую и технологическую воспроизводимость цикла, включая обучение. Поэтому сводить суверенность только к размещению готовой модели на российских серверах неверно.
В национальной модели могут использоваться сторонние компоненты, в том числе зарубежные модели, распространяемые по открытой лицензии. При этом существенные характеристики, определяемые Правительством, включая структуру, программное обеспечение и настраиваемые параметры, должен определять и изменять российский разработчик.
Для обеих категорий установлены общие условия: подготовка ответов и хранение данных в российских центрах обработки данных, принадлежащих российским юридическим лицам, а также подтверждение соответствия законодательству и традиционным российским духовно-нравственным ценностям. К российскому юридическому лицу закон предъявляет отдельные требования, в том числе к контролю над ним. Порядок учёта и присвоения статусов определяет Правительство.
Правительство также устанавливает случаи применения исключительно суверенных и (или) национальных моделей и исключения из них — это предусмотрено пунктом 3 части 2 статьи 5. Для ведомства практический вывод прост: при выборе решения нужно выяснять, какая модель используется, каков её статус и какие требования распространяются на конкретный сценарий. Для уже используемых решений следует учитывать переходные положения статьи 13.
Данные для обучения
Пункт 5 части 2 статьи 5 предусматривает установление Правительством по согласованию с ФСБ России порядка доступа к данным федеральных и других перечисленных в норме информационных систем для обучения суверенных и национальных моделей. Ведомственная информация может стать ресурсом для развития ИИ, но доступ к ней должен предоставляться в установленном порядке.
Это требует заранее разобраться в составе данных: какие документы содержат персональные данные, сведения ограниченного доступа, устаревшие решения или неутверждённые проекты. Закон № 152-ФЗ «О персональных данных» и другие требования к защите информации продолжают действовать. Передача архива разработчику не становится допустимой только потому, что заявлена цель обучения модели.
Не менее важно качество материалов. Ответ, подготовленный несколько лет назад, мог быть правильным при другой редакции закона или иных обстоятельствах. Поэтому отбор данных требует участия специалистов по документообороту: им предстоит помочь отделить актуальные источники и подходящие образцы от материалов, которые могут привести модель к неверным выводам.
Как изменятся типовые процессы в СЭД с применением искусственного интеллекта
Подготовка ответов и справок. ИИ может выделить основные вопросы входящего документа, найти связанную переписку, предложить структуру и подготовить черновик. Это сокращает объём первоначальной работы, если результат не требует несоразмерных исправлений. Исполнителю необходимо проверить факты, полноту ответа и нормативные ссылки: убедительная формулировка модели сама по себе не подтверждает её правильность.
Исполнение поручений и контроль. Отслеживание сроков и напоминания уже можно организовать обычными средствами СЭД. Дополнительная возможность ИИ — анализ содержания: подготовка промежуточной сводки, сопоставление поручения с отчётом, выявление вопросов, оставшихся без ответа. Например, наличие отчёта ещё не означает исполнения всех пунктов поручения. Окончательную оценку и решение о снятии с контроля следует оставлять уполномоченному сотруднику.
Хранение документов. Закон № 243-ФЗ не регулирует архивное дело напрямую и не вводит общего требования об отдельном учёте всех текстов, подготовленных с помощью ИИ. Существующие правила хранения продолжают действовать. Вместе с тем уже при внедрении стоит определить, как фиксируются участие модели, проверка и утверждение результата. Это поможет восстановить историю подготовки документа при возникновении вопросов.
Чем рискованна выжидательная позиция
Ожидание полной нормативной определённости может привести к тому, что требования к ИИ‑модулю сформируют без участия делопроизводителей. Тогда специалисту останется осваивать готовые функции, хотя именно его опыт должен был определить, какие из них нужны и как должны работать.
Есть и риск формального внедрения. Если заранее не установить критерии эффективности, оценка может свестись к количеству запросов к модели или подготовленных черновиков. Для ведомства гораздо важнее полнота ответов, соблюдение сроков и время на проверку. Эти показатели нужно определить до запуска, чтобы впоследствии можно было обоснованно оценить результат.
Ранняя подготовка даёт возможность выбрать подходящие задачи для пилотного проекта, оценить ресурсы и аргументировать необходимость развития СЭД. Выжидание сокращает время на такую работу и повышает вероятность внедрения в авральном режиме.
Какие возможности даёт ИИ в электронном документообороте
Для специалиста по документообороту появляется возможность стать архитектором цифровых процессов: участвовать в постановке задач, определять требования к результату и контролировать качество автоматизации. Для этого не обязательно становиться разработчиком. Важно понимать возможности модели и уметь связать их с реальной работой ведомства.
Сокращение рутины имеет смысл тогда, когда освобождает время для содержательной работы. Если первичный разбор входящих, поиск материалов и подготовка типовых черновиков занимают меньше времени, специалист может сосредоточиться на сложных обращениях, противоречиях в документах и оценке исполнения поручений. Именно в этом стоит искать практический эффект внедрения.
С чего начать внедрение
Уже сейчас полезно составить план подготовки на ближайшие шесть месяцев. Его содержание будет зависеть от готовности ведомства, но основные шаги можно определить заранее.
Первый шаг — изучить требования закона. Для начала особенно важны статьи 3, 5, 6 и 13: понятия, полномочия, статусы моделей и сроки. Статьи 8–10 помогут разобраться в обязанностях разработчиков, положениях о маркировке и использовании результатов интеллектуальной деятельности. Нужно установить, какие требования относятся к планируемым сценариям, и учитывать переходные положения.
Второй шаг — провести аудит СЭД. Определить доступные модули и возможности интеграции, места хранения данных и правила доступа. Одновременно выбрать процессы с высокой долей ручной работы и понятным результатом. Например, подготовку типовой справки можно проверить на ограниченном наборе утверждённых документов.
Третий шаг — подготовить внутренние правила. Зафиксировать разрешённые сценарии применения ИИ, допустимые данные, порядок проверки и полномочия сотрудников. Отдельно определить, кто утверждает итоговый документ и как действовать при ошибке. Проект регламента можно уточнять по мере появления нормативных требований и результатов пилота.
Четвёртый шаг — обучить сотрудников. Важно освоить постановку задач модели и проверку ответов, понять особенности работы с данными и различия между статусами БФМ. Практические занятия на типовых документах помогут увидеть, где ИИ полезен, а где его результат требует особенно внимательной оценки.
Пятый шаг — наладить совместную работу. Делопроизводители должны участвовать в проекте вместе с ИТ-подразделением, специалистами по информационной безопасности, юристами и интегратором СЭД. Такой состав позволит согласовать требования к содержанию документов, технической реализации и защите информации.
Шестой шаг — отслеживать подзаконные акты. Особого внимания требуют порядок подтверждения соответствия моделей, правила доступа к данным для обучения и случаи обязательного применения суверенных и национальных БФМ. По мере их принятия необходимо уточнять план внедрения и требования к поставщику.
Закон открывает новый этап автоматизации уже знакомых задач. Как когда-то переход к СЭД потребовал заново организовать движение документов, так внедрение ИИ потребует пересмотреть способы их подготовки и проверки. Человек, который формулирует задачу, оценивает результат и отвечает за документ в пределах своих полномочий, сохраняет ключевую роль.
Начать можно со своей СЭД: посмотреть, какие входящие документы дольше всего остаются без резолюции, где задерживается подготовка ответов и что отнимает время у исполнителей. Эти наблюдения помогут поставить ИИ конкретную задачу. Сам по себе новый инструмент порядок в документообороте не создаст.