В начале июля я писал, как передал ИИ первичный отбор тендеров. Тогда специально оставил себе месяц двойной работы: нейросеть делает свою выборку, а я параллельно просматриваю те же фильтры B2B вручную и проверяю, не потерялось ли что-нибудь важное.

Почти два месяца спустя могу сказать: отбор работает не хуже моего. За контрольный месяц я не нашёл профильных тендеров, которые нейросеть отбросила. Единственное заметное отличие — письмо от B2B иногда приходит на несколько часов позже появления процедуры на площадке. Для моей работы это несущественно. Сейчас я примерно раз в месяц всё равно открываю B2B и отдельно просматриваю лист с отклонёнными процедурами. Пока причин возвращаться к ежедневному ручному поиску не было.

Раньше на него уходило около часа в день. Причём дело даже не только в часе. Рассылки висели в голове: надо не забыть открыть, проверить несколько фильтров, понять, есть ли что-то срочное. Сейчас я читаю короткий отчёт на почте и открываю B2B только если нашлось что-то по нашему профилю.

Во-первых, очень хорошо показали себя коннекторы ChatGPT с Google Workspace. Манифест с правилами отбора лежит в Google Docs, а результаты нейросеть сама записывает прямо в нашу рабочую Google-таблицу. Не в отдельный «ИИ-отчёт», который потом надо куда-то переносить, а туда, где мы и так ведём тендеры. Отдельно оставил ей колонку с комментарием: почему конкретная процедура попала в мониторинг. Это оказалось очень полезно. Я вижу не только решение, но и логику, по которой оно принято, и могу быстро заметить, если модель начала трактовать какое-то правило не так.

Сам файл сейчас устроен в четыре слоя: — сырые процедуры, извлечённые из писем; — журнал работы парсера; — статистика всего увиденного рынка; — рабочий мониторинг с теми тендерами, которые действительно требуют внимания.

При этом сам «мозг» системы оказался довольно небольшим. Манифест отбора — всего несколько страниц. В нём описано, что считать профильным и непрофильным, отдельные правила по ДПТ, дорогам и изысканиям, география, финансовые и договорные риски, статусы процедуры и то, как нейросеть должна объяснять своё решение.

За всё время я изменил его по сути один раз — уточнил отношение к мостам и искусственным сооружениям. Первая редакция сразу оказалась достаточно хорошей.

А вот технически слабым местом неожиданно стал не ChatGPT и не правила отбора, а получение исходных данных. Сначала нейросеть сама читала рассылку через коннектор Gmail. Иногда письмо читалось не целиком или терялся контекст. Несколько неудачных запусков системы были связаны именно с этим.

В итоге я убрал этот участок из зоны ответственности нейросети. Google Apps Script внутри самой экосистемы Google забирает текст писем и складывает его в таблицу. ChatGPT уже читает подготовленный текст. После этого сбоев стало почти не видно. При трёх запусках в день за всё время было всего 3–4 проблемных запуска, причём о каждом система сама присылает мне уведомление.

Есть и ограничение, которое автоматизацией не исправить: B2B сам не всегда присылает в рассылку все процедуры, хотя фильтры у меня настроены максимально широко. Если тендер не попал на вход, нейросеть его, разумеется, не найдёт. Наверное, это и есть мой главный вывод после эксплуатации. Научить нейросеть отбирать тендеры оказалось проще, чем обеспечить ей стабильный и полный входящий поток. Двух-трёх страниц нормальных правил ей хватило. Основная работа была в том, чтобы правильно организовать данные, контроль и обработку сбоев.