Хабр описывает, как компании используют ИИ для снижения рисков, связанных с ошибками персонала. По данным Deloitte и McKinsey, до 20% операционной прибыли бизнеса уходит на устранение человеческих ошибок, а в российских реалиях это свыше 500 млрд рублей ежегодно.

Представленная система строится на сквозной архитектуре: от извлечения данных из документов (OCR, Apache Tika, Pandoc) до их анализа (GPT-4, Sentence-BERT, FAISS) и формирования проверочных материалов. ИИ автоматически выделяет ключевые блоки знаний, преобразует их в тесты и кейсы, а методисты выступают модераторами, а не авторами вопросов.

Такой подход сокращает подготовку материалов с недель до одного дня, обеспечивает прозрачную связь между документами и результатами сотрудников, а также делает процесс масштабируемым без расширения команды. Решение особенно востребовано в отраслях с высокой регламентированностью и рисками — логистика, производство, строительство, энергетика.