За годы работы в энергетике и IT я не раз сталкивался с необходимостью обрабатывать огромные массивы данных и ворох документов. Это отнимало массу времени - и я решил использовать ИИ, чтобы автоматизировать рутину.

📌 Представьте: нужно проанализировать несколько таблиц с данными, связать их между собой, составить сводку. Если таблиц две-три - ещё можно справиться с помощью ВПР. Но когда их десятки, а ключей для сопоставления - несколько, процесс затягивается на дни или даже недели. Ошибки неизбежны, нервы на пределе, а сроки поджимают.

⚡ Решение нашлось в ИИ-сервисах: они позволяют создать мини-инструменты под конкретные задачи - и резко сократить время обработки данных.

1️⃣ Что делаем: определяем типовые рутинные задачи (заполнение актов, обработка счетов, составление сводок). 2️⃣ Что делаем: подготавливаем и обезличиваем данные (чтобы не нарушать NDA). 3️⃣ Что делаем: формулируем чёткий промпт для нейросети - задаём задачу максимально конкретно. 4️⃣ Что делаем: получаем от нейросети код или шаблон, дорабатываем его при необходимости (например, в Notepad++) и запускаем простой браузерный сервис. 5️⃣ Как часто: используем ИИ-инструменты для каждой повторяющейся задачи - как только появляется новый пакет документов или данных. 6️⃣ Что получаем: ускорение процессов в разы. Например, обработка счёта с более чем сотней позиций раньше занимала 3 часа, а теперь - всего 9 секунд.

Раньше команда тратила рабочие дни на рутину: выверку данных, заполнение форм, сопоставление таблиц. Сейчас эти задачи решаются за минуты - сотрудники освободились для более стратегических задач, а ошибки из-за человеческого фактора почти исчезли.

Это обобщённый опыт из нескольких проектов. Конкретные цифры, названия компаний и детали не раскрываются в связи с обязательствами по конфиденциальности.

А как вы используете ИИ в работе? Делитесь в комментариях - интересно узнать ваши кейсы и подходы!

#энергетика #цифроваятрансформация #управлениепроектами #операционнаяэффективность #GR