Демо-версия

ИИ для работы с большими документами

Представьте ситуацию

Раньше в таких случаях оставалось два варианта, и оба так себе. Либо читать все 214 страниц вручную и рисковать не успеть к 18:00, либо бегло пролистать по ключевым словам и рисковать пропустить пункт, спрятанный где-то в допсоглашении № 2.

Сейчас есть третий путь: отдать поиск и сборку информации ИИ-ассистенту. И вот здесь начинается самое интересное.

ИИ-ассистент способен найти нужное в договоре за минуту. Но с той же скоростью он может уверенно ошибиться. Он не скажет «я не уверен» или «дайте подумать». Он выдаст ответ с номером пункта, официальной формулировкой и абсолютно спокойной интонацией, даже если этот пункт он придумал или взял не из того документа. Разница между «нашел за минуту» и «уверенно ошибся» на экране выглядит одинаково. Заметить ее можно только одним способом: проверить.

Этот курс не про то, как перестать пользоваться ИИ из осторожности, и не про то, как слепо ему довериться ради скорости. Он про третий путь: как забрать у ИИ скорость поиска и не забрать вместе с ней ошибку.

≈40 минут на обучение 14 упражнений 4 раздела + итоговый тест из 10 упражнений

Вам предстоит изучить:

  • как решить, какую задачу с документом можно отдать ИИ, а где решение стоит оставить за собой;
  • как сформулировать запрос к документу так, чтобы ответ приходил вместе с доказательством: цитатой, номером пункта и страницей;
  • как сверить две редакции документа или договор с эталоном и получить таблицу различий, а не общую фразу «в целом похоже»;
  • как за пару минут проверить ответ ИИ по оригиналу, прежде чем передать его дальше.

Результат курса

Вы умеете находить и сверять нужные положения в договорах, регламентах и инструкциях на десятки и сотни страниц с помощью ИИ-ассистента и получать ответ, в котором каждый вывод подкреплен цитатой и номером пункта и проверен вами по оригиналу.

Другими словами: скорость работы с ИИ останется вашей, а цена возможной ошибки, за которую сегодня отвечаете вы, а не алгоритм, вы берете под свою ответственность.

На обучение вам потребуется около 35-40 минут. В конце вас ждет итоговое тестирование (с инструкцией по его прохождению).

Нажмите на заголовок, чтобы раскрыть советы

  • Изучайте курс последовательно, чтобы ничего не упустить.
  • Уделите время изучению курса – это полноценная рабочая задача. Если сейчас у вас нет достаточно свободного времени, запланируйте обучение на другой раз.
  • Делайте перерывы каждые 15–20 минут – так вы гораздо лучше усвоите материал.
  • Постарайтесь не отвлекаться. Отключите сигнал телефона и уведомления электронной почты, сосредоточьтесь на изучении курса.
  • Во время обучения делайте записи, зарисовки, схемы.
  • Чтобы лучше ориентироваться в курсе и запомнить материал, перед началом обучения откройте “Содержание курса” и изучите структуру.
  • Ищите дополнительную информацию по теме и попробуйте обсудить тему курса с коллегами или друзьями.
  • Сохраните все материалы, доступные для скачивания в курсе.
  • Как только изучите курс, постарайтесь поставить себе такую задачу, чтобы опробовать новые навыки на практике.
  • Добавьте напоминание в календарь и через две недели после завершения курса освежите в памяти пройденное.
Это демо-версия курса. Полностью доступны Раздел 1, оглавление и описание курса. В остальных разделах показана только структура — заголовки и пометки об упражнениях, а обучающий контент скрыт. В итоговом тесте показано только первое упражнение, а заключение приведено кратко.
Раздел 1

Решаем, что отдать ИИ, и готовим документ к загрузке

Подумайте. Кейс «Проанализировать документ до завтра»

Марина – ведущий специалист отдела сопровождения кредитов банка «Северный». 17:40, до конца рабочего дня двадцать минут. В мессенджере сообщение от руководителя:

Руководитель

«Марин, по кредитному договору с ООО „Альфа-Строй“: может ли банк сам поднять ставку, если они нарушат ковенанты (юридически обязывающие условия в договоре)? И как их надо уведомить? Завтра в 10 кредитный комитет».

Договор с приложениями: 148 страниц. В нем реквизиты клиента, суммы, залоговое имущество, данные поручителей. До комитета остается меньше суток, и часть этого времени уйдет на дорогу домой и, чего уж там, на сон.

Сотрудница банка вечером за монитором: на экране длинный договор с полосой прокрутки, на стене часы, за окном темный город

Как бы вы поступили на месте Марины?

Выберите верный вариант и нажмите «Ответить»

Скорость, скорее всего, будет. Но договор с банковской тайной и персональными данными поручителей уходит за периметр банка, а у DeepSeek еще и на серверы за рубежом. Даже идеальный ответ не компенсирует нарушение политики безопасности, а объясняться потом придется не с руководителем, а со службой безопасности.
Инструмент выбран верно. Но вопрос «может ли» требует толкования, а ответ без номера пункта и без проверки уходит руководителю как готовый вывод. Если модель пропустила оговорку в допсоглашении, ошибка всплывет уже на комитете, и переиграть будет сложнее, чем сейчас.
Скорее всего, лучший ход. ИИ делает то, что умеет быстро: находит и собирает. Марина делает то, за что отвечает: читает найденные пункты и формулирует вывод. Спорное место можно показать юристу уже с конкретными ссылками, а не с пересказом «в целом, наверное, можно».
Надежно по данным, но займет 2-3 часа. Поиск по слову «ставка» даст десятки совпадений и пропустит формулировки вроде «размер процентов пересматривается». Ошибок от усталости к полуночи тоже никто не отменял.

Четыре типа задач: найти, извлечь, сверить, истолковать

ИИ хорошо находит и собирает, но толкование и решение остаются за человеком. Это, пожалуй, главное разделение труда, которое стоит держать в голове перед каждым запросом к документу. Есть четыре типа задач, и они принципиально разные по тому, насколько в ответе можно доверить машине.

Найти
Например
  • где в регламенте кредитного комитета лимит полномочий филиала;
  • где в инструкции к прессу КД-2126 порядок ежесменного осмотра.
Что делает ИИ

указывает пункт и страницу

Кто отвечает за вывод

вы, проверив пункт

Извлечь
Например
  • выписать из договора все сроки уведомлений;
  • выписать из ТУ все допуски по сварным швам
Что делает ИИ

собирает список с цитатами

Кто отвечает за вывод

вы, проверив полноту

Сверить
Например
  • договор клиента против типовой формы банка;
  • новая редакция инструкции по охране труда против старой.
Что делает ИИ

строит таблицу расхождений

Кто отвечает за вывод

вы, решив, что существенно

Истолковать
Например
  • «можем ли мы списать комиссию»;
  • «вправе ли мы выставить поставщику неустойку за 12 дней задержки».
Что делает ИИ

предлагает версию с опорой на пункты

Кто отвечает за вывод

вы или юрист

Первые два типа: найти и извлечь – ИИ обычно делает быстро и точно: это механическая работа с текстом, где нужно узнать нужный кусок и процитировать его. Сверка чуть сложнее, потому что требует сопоставить два текста, но и здесь результат легко проверить построчно. А вот истолкование, вопрос вида «можем ли мы» или «вправе ли», уже не про поиск, а про юридическую или деловую оценку последствий, и тут ответственность нельзя переложить на модель, даже если она отвечает уверенно.

Эта особенность называют «зубчатой границей» возможностей ИИ: модель может блестяще найти перефразированное условие на 97-й странице документа и тут же ошибиться, считая, сколько рабочих дней осталось до срока уведомления (Mollick, 2024, ). Иначе говоря, интуитивное ощущение «эта задача выглядит простой, значит, ИИ справится» здесь не работает. Граница возможностей идет не по сложности документа, а по типу задачи.

Отсюда практический вывод: полезно относиться к ИИ как к новому ассистенту, который только что вышел на работу. С новым сотрудником обычно поступают именно так: сначала доверяют черновую рутину, проверяют результат, и только потом, по мере того как ассистент доказывает надежность в конкретных задачах, круг доверия расширяют (Babic et al., 2020, ). С ИИ работает та же логика: сначала «найти» и «извлечь» под вашим контролем, а «истолковать» остается вашей зоной ответственности значительно дольше.

Зазубренная пунктирная граница: слева значки поиска и извлечения, справа весы толкования, у границы фигурка сотрудника

Цена ошибки определяет, кто ставит точку

Чем дороже ошибка, тем больше в финале вашего чтения и тем меньше пересказа ИИ. Это правило логично продолжает то, что уже было сказано про истолкование в предыдущем блоке: чем выше цена решения, тем меньше в нем места для «модель сказала, вы проверили».

Цена ошибкинизкая
Пример

телефон ответственного за пожарную безопасность в инструкции цеха

Как работаем

берем ответ ИИ, открываем пункт по ссылке

Цена ошибкисредняя
Пример

сроки подачи отчетности из регламента для внутренней памятки

Как работаем

проверяем каждую цитату в оригинале

Цена ошибкивысокая
Пример

срок уведомления о расторжении договора поставки на 40 млн рублей

Как работаем

ИИ находит пункты, вы читаете их целиком вместе с соседними, спорное согласуете с юристом

Обратите внимание, что даже в случае низкой цены ошибки речь не идет о слепом доверии: ссылку на пункт все равно стоит открыть. Разница в том, сколько дополнительной проверки нужно сверх этого, и здесь как раз проявляется «зубчатая граница» возможностей ИИ: чем дороже возможная ошибка, тем меньше вы можете позволить себе полагаться на удачу.

Задайте 3 вопроса: данные → инструмент → файл

Три коротких вопроса до загрузки экономят часы разбирательств после. Прежде чем открыть чат и перетащить туда PDF, стоит на 30 секунд остановиться и пройти по трем пунктам.

1

Вопрос 1. Данные.

Есть ли в документе персональные данные, банковская или коммерческая тайна, сведения под NDA?

2

Вопрос 2. Инструмент.

Разрешен ли этот сервис для работы с такими данными внутренней политикой компании?

3

Вопрос 3. Файл.

Есть ли у документа текстовый слой, не «поедут» ли таблицы и сложное форматирование при распознавании?

Ответы нужно сопоставить по принципу светофора:

Зеленый. Данных под защитой нет, или инструмент для них разрешен, а файл текстовый. Загружаем без раздумий.

Желтый. Данные можно обезличить, либо файл представляет собой скан или содержит сложные таблицы. Сначала обезличиваем (вручную или заменой в Word) или распознаем текст и проверяем качество распознавания, и только после этого работаем с ИИ.

Красный. Данные под защитой, а разрешенного инструмента для них нет. Не загружаем, ищем другой путь: например, работаем с обезличенной копией или решаем задачу без ИИ.

Это не абстрактная осторожность. Перед загрузкой в публичный сервис данные стоит обезличить, а для действительно конфиденциальных документов использовать корпоративные платформы, где действует договор о защите данных и понятно, куда физически уходит информация (Романовских, 2026, ; Bassett, 2025, ).

Рабочая задача: паспорт документа

Одна из самых полезных привычек, которая экономит время на всех следующих этапах, это составить короткий паспорт документа, прежде чем с ним работать. Она подходит для любого отдела, не только для юристов или комплаенса.

Что делать. Пройти светофор, загрузить файл в разрешенный ассистент и попросить короткий «паспорт документа». Это займет около минуты, зато сразу покажет, есть ли в файле то, что вы ищете, и какая у него редакция.

Карточка «паспорт документа»: пять строк-реквизитов, у каждой значок страницы
Промпт
Что написать в ИИ:

Это файл «[название]». Составь паспорт документа: вид, номер и дата редакции (как указано на титуле), стороны или кто утвердил, количество разделов и приложений, есть ли допсоглашения или листы изменений. Каждый пункт подтверди номером страницы. Если чего-то нет в файле, пиши «не указано».

Было / стало:

Было
Стало
«Закину договор аренды склада в Алису, там же просто аренда»
«В договоре паспортные данные арендодателя-ИП и реквизиты. Наш корпоративный ассистент для договоров разрешен, гружу туда»
«Скан договора 2009 года загрузила, ИИ говорит, что пункта о пролонгации нет»
«Скан без текстового слоя. Сначала распознаю текст, проверяю на двух страницах, что цифры не поехали, и только потом спрашиваю»

Обратите внимание на разницу в этих двух примерах. В первом решение принимается не по принципу «там же просто аренда», а после того, как посмотрели, что на самом деле лежит в документе. Во втором ошибка вскрылась не потому, что ИИ соврал, а потому, что скан без текстового слоя модель прочитать не может и честно сообщила о пустоте там, где текст просто не был распознан.

Упражнение «Что не так с этим запросом?»

Окно чата с длинным запросом: ошибки подчеркнуты и помечены восклицательными знаками, рядом лупа

Кликните по фрагментам запроса, которые считаете проблемными, выберите для каждого ярлык из списка и нажмите «Проверить»

ИИ-ассистент
Договор поручительства № 45-П, поручитель Иванов Сергей Петрович, 1.1. Поручитель обязуется отвечать перед Кредитором... [еще 6 страниц текста]

Какую нейросеть выбрать

Российский сервер не равно «разрешенный инструмент»: решает не страна, где физически стоит дата-центр, а политика вашей компании, какой сервис согласован для работы с какими данными. Если сводить выбор к одному правилу, то вот оно:

1

Сначала корпоративный ассистент,если он есть

2

Разрешенный российский сервисдля обезличенного текста

3

Зарубежный сервисподойдет только для полностью открытых документов

Названия, форматы и лимиты конкретных сервисов меняются довольно часто, так что за актуальными возможностями стоит следить отдельно, а не полагаться на список многолетней давности.

Лестница выбора сервиса из трех ступеней: щит, маскирование данных, открытый замок

Как отдать текст ИИ: файлом или вставить в чат

Файл загружать проще: он и так распознается как отдельный объект. А если вставляете текст документа прямо в чат, отделите инструкцию от него «заборами», иначе модель путает задачу с материалом и может начать пересказывать текст вместо ответа. Подойдут тройные решетки ###, тройные кавычки """ или теги вроде <документ>…</документ> (Ng, Fulford, 2023, ).

Слабый вариант:

Промпт

Проанализируй текст и найди сроки оплаты. Заказчик обязуется оплатить Товар в течение 30 дней с даты...

Сильный вариант:

Промпт

Найди все сроки оплаты в тексте договора между тегами <договор>. Для каждого срока дай цитату и номер пункта. <договор> [вставленный текст] </договор>

Типичные ошибки: Как обычно происходит → как правильно

Спрашивать ИИ «можно ли».

Как обычно происходит: «Может ли банк поднять ставку?» → готовый вывод без пунктов.

Как правильно: просить найти и истолковать все пункты по теме, а вот «может ли» – решать самому.

Грузить «потому что быстро».

Как обычно происходит: договор с персональными данными в публичном чат-боте на личном телефоне.

Как правильно: 30 секунд на светофор: данные, инструмент, файл.

Считать, что скан равен тексту.

Как обычно происходит: «ИИ говорит, что пункта о пролонгации нет», хотя пункт есть, просто не распознан.

Как правильно: проверить, выделяется ли текст мышкой, и сверить пару цифр после распознавания.

Проверьте себя. Кому отдадите задачу?

Стол специалиста и четыре дороги-стрелки с задачами; дорога с весами перекрыта знаком «стоп»

Поразмышляйте

Ответьте на вопросы в одном поле ниже и нажмите «Записать ответ». Все записи можно будет скачать в конце курса

  1. Вспомните последний большой документ, в котором вы что-то искали. К какому из четырех типов относилась задача и сколько времени она заняла?

  2. Какие документы в вашей работе почти всегда «красные» по светофору? Есть ли для них разрешенный инструмент, или стоит спросить об этом службу безопасности?

  3. В какой ситуации вы бы доверили ИИ финальный вывод без чтения оригинала? Что должно быть правдой, чтобы это было разумно?

Резюме раздела

  • Определяйте тип задачи: найти, извлечь, сверить или истолковать. Первые три поручайте ИИ, а истолкование, вопрос вида «можем ли мы» или «вправе ли», оставляйте за собой;
  • Помните, что граница возможностей ИИ «зубчатая»: модель может блестяще найти нужное на последней странице и тут же ошибиться в простом на вид расчете, — поэтому ориентируйтесь не на сложность документа, а на тип задачи;
  • Выбирайте глубину проверки по цене ошибки: при низкой достаточно открыть пункт по ссылке, при средней проверяйте каждую цитату, а при высокой читайте найденные пункты целиком вместе с соседними и спорное согласуйте с юристом;
  • Перед загрузкой любого документа проходите светофор из трех вопросов: есть ли в нем данные под защитой, разрешен ли инструмент для таких данных, читается ли файл как текст;
  • Выбирайте сервис по политике компании, а не по удобству: сначала корпоративный ассистент, если он есть, затем разрешенный российский сервис для обезличенного текста, и только для полностью открытых документов берите зарубежный;
  • Вставляя текст документа прямо в чат, а не файлом, отделяйте инструкцию от материала тегами или разделителями, чтобы модель не путала задачу с текстом для анализа;
  • В любом случае поручайте ИИ находить и собирать, а вывод и решение оставляйте за собой — тем тщательнее, чем дороже возможная ошибка.

Что дальше

Вы решили, что задачу можно отдать ИИ, и документ уже в нужном сервисе. Теперь самое уязвимое место: сам запрос. От того, как вы его сформулируете, зависит, получите ли вы цитату с номером пункта или цифру, за которой спрятано нужное приложение. В следующем разделе соберем запрос, ответ на который можно проверить за минуту.

Раздел 2

Составляем запрос по документу так, чтобы ответ можно было проверить

Это демо-версия. Обучающий материал раздела доступен в полной версии курса. Ниже — структура раздела: заголовки и пометки об упражнениях.

Подумайте. Кейс «24 месяца гарантии»

✎Упражнениеинтерактивное упражнение

Формула проверяемого запроса

Почему «найди все» работает лучше, чем «ответь»

«Только по тексту»: почему модель отвечает из головы

Двухшаговый режим: карта документа → точечные вопросы

Разберем на примере

Какие задачи могут встретиться

Юрист, работа с договорами

Упражнение «Отметьте ошибки в промпте»

✎Упражнениеинтерактивное упражнение

HR, кадровая документация

Упражнение «Отметьте ошибки в промпте»

✎Упражнениеинтерактивное упражнение

Финансы и закупки

Упражнение «Отметьте ошибки в промпте»

✎Упражнениеинтерактивное упражнение

Охрана труда и производство

Упражнение «Отметьте ошибки в промпте»

✎Упражнениеинтерактивное упражнение

Типичные ошибки: Как обычно происходит → как правильно

Интерактив. Конструктор запроса

✎Интерактив. Конструктор запросаинтерактивное упражнение

Проверьте себя. Доведите чужой запрос до рабочего

✎Упражнениеинтерактивное упражнение
💭Поразмышляйтеблок размышления

Резюме раздела

Что дальше

Раздел 3

Сверяем редакции и документы без потери существенного

Это демо-версия. Обучающий материал раздела доступен в полной версии курса. Ниже — структура раздела: заголовки и пометки об упражнениях.

Подумайте. Что поменялось к понедельнику

✎Упражнениеинтерактивное упражнение

Три типа сверки

Критерии и таблица расхождений

Есть пять групп критериев, которые чаще всего оказываются существенными, независимо от отрасли:

Шаблон запроса на сверку, который можно адаптировать под свою задачу:

Существенное против косметики

Типичные ошибки

Какие задачи могут встретиться

Банк, закупки, юристы

Охрана труда, мастера

Промышленность, IT-закупки

Договоры с допсоглашениями

Интерактив. Конструктор запроса

✎Интерактив. Конструктор запросаинтерактивное упражнение

Проверьте себя. «Из „сравни все“ в рабочую сверку»

✎Упражнениеинтерактивное упражнение
💭Поразмышляйтеблок размышления

Резюме раздела

Что дальше

Раздел 4

Проверяем ответ ИИ по оригиналу за две минуты

Это демо-версия. Обучающий материал раздела доступен в полной версии курса. Ниже — структура раздела: заголовки и пометки об упражнениях.

Подумайте. Проверка пункта

✎Упражнениеинтерактивное упражнение

Проверка «Цитата → Контекст → Редакция» (ЦКР)

Попросите цитату как детектор

Упражнение. Какой проверочный запрос сработает?

✎Упражнениеинтерактивное упражнение

Пять ловушек, которые следуем остерегаться

Насколько глубоко проверять ответ ИИ?

Какие задачи могут встретиться

Любой отдел

Аудит, комплаенс, юристы

Регламенты, ЛНА, договоры

Проверьте себя. «Ответ для аудита»

✎Упражнениеинтерактивное упражнение
💭Поразмышляйтеблок размышления

Резюме раздела

Что дальше

Итоговый тест

Вы завершили изучение теоретических материалов курса. Пришло время проверить себя и пройти итоговый тест.

  • Вас ждут 10 упражнений. Для успешного завершения курса нужно правильно выполнить как минимум 8 из них.
  • Прохождение теста займет 8-10 минут. Если у вас недостаточно времени, лучше отложить тестирование. Ваш прогресс сохранен. Возвращайтесь, когда будет удобно, и курс откроется с этого места.
  • У вас есть одна попытка для выполнения каждого упражнения. Сразу после ответа вы увидите верный вариант и комментарии. Результаты тестирования можно будет получить в виде подробного протокола.
  • Тест можно проходить неограниченное количество раз.
Лист с чек-листом из десяти пунктов, восемь отмечены галочками, рядом таймер
Упражнение 1 из 10

Как разумнее распределить работу?

Представьте, что вы специалист отдела закупок. Поставщик задерживает отгрузку на 12 дней. Руководитель пишет: «Проверь по договору, можем ли мы выставить неустойку, и подготовь претензию». Договор поставки занимает 64 страницы вместе с приложениями. Юрист в отпуске еще неделю. Корпоративный ассистент для работы с договорами в компании разрешен.

Как разумнее распределить работу между собой и ИИ?

Выберите верный вариант и нажмите «Ответить»

Не совсем так. Вопрос «вправе ли мы» относится к типу «истолковать»: здесь нужно взвесить основания, исключения и порядок предъявления претензии. Модель может уверенно пропустить оговорку про форс-мажор или ограничение размера неустойки, а претензия уйдет поставщику и повлечет юридические последствия. Истолкование остается вашей зоной ответственности.
Точно. Это то самое разделение труда: ИИ делает то, что умеет быстро, находит и собирает, а вы делаете то, за что отвечаете. Цена ошибки здесь высокая, поэтому найденные пункты стоит прочитать целиком, вместе с соседними. Если какое-то место останется спорным, его можно согласовать с юристом, причем уже с конкретными ссылками на пункты, а не с пересказом «в целом, наверное, можно».
Можно по-другому. Осторожность понятна: вопрос действительно требует толкования. Но неделя ожидания может обойтись дорого, ведь в договоре бывают свои сроки предъявления претензий. К тому же поиск оснований вам вполне посилен, если поручить сбор пунктов ИИ, а вывод сделать самому. Юристу тогда останется проверить готовую позицию, а не читать 64 страницы с нуля.
Мимо цели. Поиск по слову находит только точные совпадения и пропускает формулировки вроде «пени» или «штраф». Первый найденный пункт может касаться ответственности другой стороны, а ограничение размера неустойки и форс-мажор нередко лежат в других разделах и приложениях. Расчет по одному пункту без контекста как раз и есть ловушка «потерянной оговорки».
Это демо-версия. Показано только первое упражнение итогового теста. Полный тест доступен в полной версии курса.

Заключение

Это демо-версия. Полный текст заключения и материалы для скачивания доступны в полной версии курса. Ниже — кратко, что вас ждет в заключении.
  • Возвращение к кейсу из вступления. Как с инструментами курса решается задача с договором на 214 страниц: светофор, тип задачи, запрос по формуле и проверка по ЦКР.
  • Что вы теперь умеете. Четыре навыка курса: решать, что отдать ИИ; спрашивать так, чтобы ответ можно было проверить; сверять документы без потери существенного; проверять ответ по оригиналу.
  • Что сделать прямо сейчас. Пять шагов, чтобы закрепить навык в первые дни: выбрать документ из текущих задач, собрать к нему запрос, проверить первый ответ по ЦКР, сохранить памятку и поставить напоминание.
  • Интерактив «Соберите запрос и попробуйте сегодня». Конструктор из шести шагов: по вашему документу он соберет готовый запрос и персональную карточку с чек-листом проверки.
  • Памятка для скачивания. Лучшие промпты для повседневных задач с документами в разных отраслях.
  • Практика вне курса. Цепочка промптов для самостоятельной тренировки в любом чате с ИИ.

Ваши заметки по курсу

На протяжении курса вы отвечали на вопросы из блоков «Поразмышляйте». Соберите все свои записи в один файл – он откроется в окне печати, где его можно сохранить как PDF.

Список источников

Самостоятельные издания

  1. Mollick E. «Co-Intelligence: Living and Working with AI». – New York: Portfolio / Penguin, 2024. – 256 с.
  2. Huyen C. «AI Engineering: Building Applications with Foundation Models». – O'Reilly Media, 2025. – 534 с.
  3. Davenport T. H., Mittal N. «All-in on AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence». – Harvard Business Review Press, 2023. – 224 с.

Интернет-ресурсы

  1. Alison Bassett «The Best Way to Use Generative AI in Contract Drafting» – Law Technology Today (ABA). Дата публикации 2025. Дата обращения 29.09.2026.
  2. Мурат Мазуков «Как юристу побороть галлюцинации ИИ: 15 проверенных приемов» – vc.ru. Дата публикации 04.06.2025. Дата обращения 29.09.2026.
  3. Полина Романовских «Как проверить договор через нейросеть» – Контур.Фокус. Дата публикации 18.05.2026. Дата обращения 29.09.2026.
  4. Илья Петухов «Нормоконтроль на максималках, или Куда еще мы прикрутили LLM» – Хабр. Дата публикации 25.12.2025. Дата обращения 29.09.2026.
  5. Олег Мосиюк (OlegMos) «Как устроен RAG для юридических документов и почему одной LLM оказалось недостаточно» – Хабр. Дата публикации 15.09.2026. Дата обращения 29.09.2026.
  6. Andrew Ng, Isa Fulford «ChatGPT Prompt Engineering for Developers» – DeepLearning.AI. Дата публикации 27.04.2023. Дата обращения 29.09.2026.
  7. Boris Babic, Daniel L. Chen, Theodoros Evgeniou, Anne-Laure Fayard «Сделать ИИ членом команды» – Harvard Business Review Россия (big-i.ru). Дата публикации 30.07.2020. Дата обращения 29.09.2026.

Справочные материалы о сервисах

  1. «Работа с документами в GigaChat» – Справка GigaChat. Дата обновления 29.01.2026. Дата обращения 29.09.2026.
  2. «YandexGPT и Алиса AI в 2026: разбор нейросетей Яндекса» – AXIMA AI. Дата публикации 18.07.2026. Дата обращения 29.09.2026.
  3. «Нейросети без VPN в 2026 году: какие ИИ работают в России напрямую» – kluch.tv. Дата публикации 27.05.2026. Дата обращения 29.09.2026.
  4. «Qwen в России: как пользоваться и подключить по API» – provod.AI на vc.ru. Дата публикации 07.07.2026. Дата обращения 29.09.2026.

Статьи из журналов

  1. Babic B., Chen D. L., Evgeniou T., Fayard A.-L. «A Better Way to Onboard AI» // Harvard Business Review. – 2020. – Vol. 98, No 4. – с. 56–65.
  2. Liu N. F., Lin K., Hewitt J. и др. «Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts» // Transactions of the Association for Computational Linguistics. – 2024. – Vol. 12. – с. 157–173.
  3. Magesh V., Surani F., Dahl M. и др. «Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools» // Journal of Empirical Legal Studies. – 2025. – Vol. 22, No 2. – с. 216–242.

Чтобы завершить обучение, закройте окно курса