ИИ для технической и пользовательской документации. Какие нейросети помогут

Любая человеческая деятельность, любой проект порождает информацию. Ей нужно делиться, но не всей. Желательно обработать поток данных, прежде чем предоставить его кому-то. На этом принципе построено любое обучение ^[1], вербальное и даже невербальное взаимодействие — тот, кто отправляет информацию, учитывает возможности и особенности того, кто её принимает.

Искусственный интеллект ^[2] в целом и большие языковые модели (LLM) в частности быстро этому научились. Обобщить информацию и сделать простой и понятный продукт — это самый развитый навык нейросетей. А раз так, грех не пользоваться возможностями для создания документации и её анализа.

Дисклеймер: статья — это субъективное экспертное мнение, основанное на анализе и осмыслении множества источников, не претендующее на истину в последней инстанции.

Какие виды документации можно доверить ИИ. Сферы применения

На поверхности лежат основные сферы, в которых ИИ уверенно помогает человеку: 

• IT и разработка ПО

• производство

• финансы и юриспруденция

• маркетинг

• поддержка клиентов

Типы документации варьируются от технических инструкций и спецификаций, до шаблонов договоров и обучающих гайдов. Особенно заметно присутствие ИИ в создании интеграционных сценариев, FAQ, автоматизации отчетности и управлении знаниями. Подробнее в статье Как внедрить искусственный интеллект в работу с документами ^[3]. 

IT и разработка ПО

В IT-сфере искусственный интеллект используется для автоматизации процессов документирования кода, написания API-документов, интеграционных гайдов, ченджлогов и внутренних вики. Наиболее успешные примеры внедрения. Сейчас даже далёкий от программирования человек назовёт нейросети, которые он бы попробовал в первую очередь для документирования в разработке ПО:

• ChatGPT

• Claude

• DeepSeek

Все эти нейронки помогут в генерации пользовательских гайдов, инструкций по интеграции, оформление разделов «Справка». Забегая вперёд, они же сформируют ЧАВО или FAQ для службы поддержки пользователей.

Вишенка на торте — GitHub Copilot. Он помогает создавать целые фрагменты документации для кода по запросу и автоматически комментирует сложные участки программы.

Главное и основное: ИИ сокращает время на рутинные задачи. Нейросети взяли на себя «обезьянью работу»: анализировать немалые объёмы информации, извлекать основные смыслы и излагать их в соответствии со стандартами оформления того или иного документа. 

Отсюда и спектр применения:

• актуализация пользовательской документации в соответствии с ченджлогами;

• актуализация API-гайдов;

• ИИ-редактура документации — проверка на скрытые противоречия, поиск повторов и т.д.

Многие команды уже делегировали генерирование и обновление разделов документации моделям, а также доверяют ИИ промежуточную редактуру API-гайдов. Основные риски — необходимость ручной проверки важных спецификаций и сложных интеграционных сценариев.

Производство

Производственные компании могут делегировать ИИ поддержку документации по стандартным операционным процедурам (SOP), описание компонентов, технические регламенты. Пусть и не полностью. В этом помогут:

• Docsie ^[4] — это платформа для корпоративного документооборота на базе ИИ. Функции: автоматический перевод спецификаций, генерация SOP и инструкций.

• DeepSeek — обрабатывает и структурирует технические требования, помогает формировать спецификации компонентов.

• YandexGPT и другие отечественные решения — применяются для распознавания документов, формирования отчетов и поиска ошибок.

• Perplexity — это интегратор нейросетей для решения различных задач, самостоятельно подбирающий нужный инструмент.

Например, стоит задача сформировать документ «Политика в области качества». Путь решения: загрузить все документы компании по менеджменту качества в нейросеть и попросить её сгенерировать нужное. Допустим, из всех доку��ентов есть только описание стандарта  в файлах PDF. Загружаем файлы в Perplexity и пишем промпт.

Продолжаем диалог.

Готовый документ можно скачать в удобном формате. 

«Политика в области качества» — документ небольшой, но важный и основополагающий. Его разработка в компаниях занимает от двух дней (и то, если есть кто-то понимающий в сертификации по ISO 9001:2015). Perplexity же выдала годный результат за 1 минуту. 

Вернёмся от примера к обзору.

Функциональность решений, построенных на этих системах, может включать:

• классификацию документов;

• тегирование и каталогизацию документов;

• распознавание документов в растровых форматах (PDF, сканы);

• генерацию текста и содержимого полей в зависящих от обрабатываемой информации документах и базах данных;

• автоматизированная отправка новых или изменённых сущностей на ревизию редактору-человеку.

Финансы и юриспруденция

ИИ активно применяется для генерации и анализа юридических шаблонов, документов сопроводительной отчетности и актов, автоматизации процессов согласования. 

Разумеется, о полной автоматизации здесь не может идти речи, по крайней мере пока. Но проанализировать договор или другой юридический документ на предмет противоречий, двойных толкований или каких-то иных расхождений, ИИ вполне способен. Даже сделать новый договор и дать на редакцию юристу — и с этим нейросеть справится.

Лучшие нейросети для этой сферы:

• YandexGPT/Claude — генерация, проверка и поиск ошибок в договорах, формирование актов и отчетов.

• GigaChat — анализ сложных юридических текстов, конструирование шаблонов документов.

Однако контроль качества здесь критически важен: только человек может гарантировать юридическую и этическую точность документации. ИИ используется как вспомогательный инструмент: автоматическая редактура, компиляция из нескольких источников (здесь очень кстати пришлась бы RAG — генерация не только на информации «из интернета», но и, в первую очередь, на основе собственной базы знаний), ускорение обработки, первичная разметка и выделение сомнительных участков.

Маркетинг и поддержка клиентов

В маркетинге и службах поддержки ИИ упрощает создание и поддержание баз знаний, FAQ, инструкций и шаблонов писем:

• Docsie — ведёт базы знаний, составляет инструкции, автоматически наполняет разделы FAQ.

• TEAMLY ^[5] — серверная платформа с AI-ассистентом для корпоративных знаний: быстро отвечает на вопросы на основе своей базы, не «галлюцинирует», интегрируется с различными корпоративными платформами. И, кстати, реализует RAG.

• ChatGPT — оптимизация гайдов, генерация статей, автоматизация ответов чат-ботов.

Платформы Docsie и Тимли позволяют загружать большие архивы материалов, вытаскивать знания из предыдущих систем, централизованно структурировать инструкции и использовать ИИ для поиска, проверки и автоматического обновления маркетингового контента. И это не говоря уже о таких штуках, как генерация контент-планов, проверка рабочих графиков, генерация самих маркетинговых текстов.

Уровни сложности и границы возможностей ИИ

Границы автоматизации определяются уровнем сложности контента:

• Начальный уровень: полностью автоматизируемые инструкции, базовые статьи и шаблоны, перевод текста, формирование простых чек-листов. Компиляция из нескольких источников по шаблону.

• Средний уровень: ИИ работает как основной автор, а человек — редактор. Например, API-гайды, интеграционые кейсы, регламенты SOP.  На этом же уровне можно разместить, например, генерацию тестов в обучающих курсах — например в Teamly курсы собираются очень быстро, у них ссылочная природа. А тест для подтверждения знаний может собрать ИИ.

• Высокий уровень: человек — автор, ИИ — ассистент. Это сложные интеграционные инструкции, юридические документы, сценарии нестандартных ситуаций. Человеческий контроль остается главным для качества, полноты, уникальности и юридической корректности.

Главная задача редактора — обеспечить верификацию и соответствие профессиональным стандартам предметной области. В качестве дополнительной точки зрения ^[6] можно рекомендовать статью Определение места и роли человека как вида: влияние эволюции видов вычислительных систем ^[7].

Пользовательская докуме��тация от ИИ

ИИ меняет работу с живой пользовательской документацией, экономя время технических писателей и разработчиков мануалов.

• Быстрые ответы на основе базы знаний, автоматизация FAQ, обновление инструкций при релизах и изменениях продукта.

• Быстрое создание статей и черновиков для новых функций: простые инструкции «шаг за шагом», оформление интерактивных чек-листов.

• Ответы чат-ботов поддержки теперь могут закрывать до 70% запросов пользователей — по крайней мере ВТБ смог добиться таких чисел, о чём заявлял в одной из статей в отраслевом журнале (к сожалению, публикация сделана в разделе с платным доступом).

• ИИ способен выявлять «слепые зоны» в корпоративных знаниях. Подробнее Как AI ищет пробелы в знаниях. Стратегия и инструменты, чтобы корпоративная слепота не довела до кризиса ^[8]. 

В результате, создание обучающих сценариев для видео, гайдов по онбордингу, черновиков для обучающих курсов стало простой задачей для ИИ, оставляя человеку творческую доработку и финишный контроль.

Систематизация и хранение: почему единая платформа — обязательное условие

Глупо сформировать хорошую документацию и тут же рассовать её по общим папкам, в которые никто никогда не заходит, потому что просто не знает, где что лежит. Разрозненная документация приводит к потерям времени, ошибкам при поиске и сложностям интеграции. Единая платформа ^[5] обеспечивает:

• Централизованное хранение всех материалов.

• Контроль версий и прозрачность изменений.

• Интеграцию с системами работы компании: CRM, Helpdesk, внутренние порталы — опционально, но очень желательно.

Можно написать много красивых слов, пропагандирующих нормальную базу знаний вместо файловых помоек и бесконечных приставаний к экспертам. А можно написать три слова «единый источник правды» — и это 80% функциональности платформы для совместной работы.

Ограничения ИИ и роль человека в контроле

Выше было описание трёх уровней, трёх ролевых моделей в создании документации с помощью нейросетей. Остановимся подробнее на роли человека в процессе.

Несмотря на потенциал автоматизации, риски ИИ очевидны:

• Галлюцинации и придумывание несуществующих источников информации.

• Неэтичность.

• Ошибки ^[9]: в использовании терминологии, в использовании иностранных и даже «полуиностранных» слов; «йода-стайл» — хаотичный порядок слов в предложениях.

• Использование реалий других стран и придуманных реалий.

ИИ способен увеличить производительность компании в задачах подготовки документации, но не заменить человека полностью. И, тем более, не вытягивает пока уровень эксперта в заданиях высокого уровня.

Вкалывают роботы — счастлив человек

В заглавии — завершающая строка песни из фильма «Приключения Электроника». А начинается эта песня словами «До чего дошёл прогресс!» 

И это правда — бумерам, поколению X, миллениалам и зумерам пришлось стать свидетелями и участниками начала расцвета искусственного интеллекта. Незаметно нейросети проникли не только на производство, но и в дома — и это не только Алиса с Марусей.

Несомненно, ИИ будет развиваться, совершенствоваться, ему найдут множество применений, в которых он полностью освободит человека от «обезьяньей» работы и даст возможность заняться чем-то более творческим. 

ИИ в создании технической и пользовательской документации оправдывает себя там, где нужны скорость, автоматизация, широкий охват и рутинность. Но чем сложнее вопрос, тем значимее участие человека: медицина, юриспруденция,  нестандартные ситуации.