«Умный фильтр» для контента. Как ускорить выпуск материалов с помощью ИИ

В крупном бизнесе и государственных структурах контент — это всегда зона повышенной ответственности. Каждый тип текстов, от новостных постов в соцсетях до официальных пресс-релизов, проходит длинную цепочку согласований. Это занимает время и может приводить к тому, что материалы выходят поздно и проигрывают в «информационной гонке» с конкурентами. А ещё обходится в немалую сумму. Искусственный интеллект (большие языковые модели) помогают ускорить согласование материалов, ведь они умеют не только генерировать текст, но и придирчиво сравнивать его с регламентами и образцами. Как это устроено и часто ли ошибается «нейроредактор»? Рассказываем в этой статье и даём инструкцию по внедрению.

Типичная цепочка согласований: как это выглядит

Новости, лендинги, презентации, пресс-релизы, договоры, FAQ, инструкции, справочные разделы сайтов, блоги — вот далеко не полный список текстов, которые регулярно приходится публиковать крупным компаниям на своих медиаресурсах. Обычно этим занимается редакция (внутренняя или на аутсорсе) либо специалисты по маркетингу. Но всегда есть сотрудник, на котором лежит ответственность за качество текста: точность фактов, соблюдение тона и политики компании, пользу и грамматическую правильность.

Виды редактирования бизнес-контента

1. Содержательное редактирование. Проверяются логика и целостность текста; аргументация, выявляются противоречия и слабые аргументы. Текст должен быть понятным, убедительным и полезным.

2. Редактирование стиля. Задача — сделать текст ясным и читабельным. Проверяется точность формулировок и лексики: не должно быть жаргонизмов и двусмысленностей.

3. Фактчекинг. Редактор уточняет достоверность информации: цифры, даты, статистику, формулировки. Этот этап требует работы с источниками или экспертами.

4. SEO-редактирование. Текст приводится в соответствие с требованиями поисковой оптимизации: оптимальная плотность ключевых слов и фраз, правильные метатеги.

5. Корректура. Финальная техническая проверка: форматирование, опечатки, орфография и пунктуация.

Эти этапы образуют логичную последовательность, от смысла к форме. В разных редакциях порядок может немного меняться, но в целом эта цепочка помогает получить хороший текст, интересный и читателю, и поисковым роботам.

Куда приводят цепочки согласований

Нередко редактор не может сам провести все нужные проверки: например, если в статье упомянуты юридические факты или узкоспециальные детали производства. Поэтому, чтобы все требования соблюдались, тексты приходится согласовывать в нескольких инстанциях. Обычно цепочка выглядит так: автор → PR или маркетинг → комплаенс → юристы → руководство (финальное утверждение).

Причины такой сложной системы согласований понятны: любая неточная формулировка может привести к юридическим или репутационным потерям. Поэтому цифры, даты, наименования и формулировки должны строго соответствовать действительности и внутренним регламентам, а чувствительные темы требуют особой осторожности.

Но на практике это приводит к системной проблеме: эксперты тратят часы на проверку типовых документов; одни и те же ошибки исправляются вручную снова и снова; согласования растягиваются на дни и недели из-за «человеческого фактора» (например, нужный сотрудник в отпуске); запуск кампаний, продуктов и обновлений откладывается. В итоге бизнес платит дважды — временем ключевых сотрудников и упущенными возможностями.

Большие языковые модели — это не только генерация текста

Копирайтеры, редакторы и маркетологи уже используют LLM (large language models, или большие языковые модели) для обработки текстов: это генерация общей (вводной) части текста, рерайт материалов из внешних источников, стилистическая правка, обработка фактуры интервью и многое другое. Мы уже рассказывали о языковых моделях в одной из статей блога, перечисляли самые популярные из них и разбирали возможности.

Вся работа по генерации текстов далеко не исчерпывает потенциал ChatGPT и его аналогов: языковые модели могут выполнять и редакторскую работу, проводя фактчекинг и сверяя новые тексты с базами данных, регламентами и референсами по стилю. Если через редакцию проходит большой поток текстов, а правки бывают однотипны, это экономит немало времени специалистов. Но для этого важно настроить единые правила проверки, понятные и воспроизводимые.

«Умный фильтр» — помощник редактора

«Умный фильтр» — это прикладной ИИ-сервис для предварительной проверки текстов в корпоративном контуре, который создан с использованием LLM-технологии. Он ориентирован на команды, которые регулярно работают с чувствительными материалами: юридический блок, PR, маркетинг и корпоративные коммуникации. Особенно актуален такой инструмент там, где поток контента большой, а цена ошибки — высокая. Технология не заменяет проверку и согласование текста юристами и другими экспертами, но позволяет проходить всю цепочку намного быстрее.

Фильтр подключается на этапе подготовки материалов (после написания текста и до начала согласований). Это позволяет выявлять и подсвечивать риски заранее, не нагружая экспертов ручной проверкой типичных ошибок.

Принципы работы ИИ-фактчекера

Материал прогоняется через ИИ-фактчекер, который может быть реализован как отдельный сервис или часть корпоративного рабочего пространства. Система анализирует текст и подсвечивает проблемные формулировки, указывает на возможные фактологические неточности, а также предлагает безопасные альтернативы.

Юристы, комплаенс-менеджеры и PR-специалисты подключаются уже на финальной стадии, для подтверждения ключевых правок и выбора самого корректного варианта из тех, что предложил ИИ. Им не приходится самим формулировать правки и отсматривать текст, сверяясь с регламентами.

С помощью ИИ-фактчекера текст можно проверить на соответствие внутренним политикам компании, коммуникационным стандартам и применимым требованиям законодательства. Рискованные формулировки (обещания, сравнения, упоминания чувствительных тем) выделяются и заменяются на более корректные варианты.

«Можно ли доверять такой проверке, ведь ИИ сам часто допускает фактические ошибки?» — спросят читатели. И действительно, LLM генерирует ответы на основе тех данных, на которых она была обучена, качество ответов сильно зависит от исходной базы. А если в знаниях «пробел», языковые модели попросту генерируют текст на основе вероятностей, то есть сочиняют. Поэтому просто взять популярную LLM и использовать её для фактчекинга нельзя, нужно сначала дообучить её на корпоративных базах данных, гайдлайнах и регламентах. Или подключить к ним с помощью специальной технологии — «поиска с дополненной генерацией», или RAG.

Применение RAG делает ответы не только точными, но и прозрачными, поскольку ИИ может ссылаться на конкретные источники, из которых взята информация. Это также облегчает экспертам согласование текста.

Ключевая функциональность

«Умный фильтр» закрывает несколько задач одновременно.

• Фактологическая проверка: сравнение текста с внутренними данными компании и доверенными источниками.

• Контроль стандартов: проверка соблюдения корпоративных политик, бренд-гайда и правил коммуникаций.

• Управление рисками: подсветка юридически и репутационно опасных формулировок.

• Рекомендации по правкам: генерация альтернативных, безопасных формулировок с учётом контекста.

• Аналитика и отчёты: сбор данных по типовым нарушениям и зонам риска, для обучения команд и улучшения процессов.

В результате бизнес снижает юридические и репутационные риски, ускоряет выпуск материалов и добивается консистентности стиля и данных — без роста нагрузки на ключевые команды.

Внедрение в четыре шага

Один из главных страхов при внедрении ИИ-фактчекера в работающих редакциях — «это будет долго, сложно и небезопасно». Но если строить внедрение поэтапно, оно не отразится на темпе и качестве работы.

Шаг 1. Анализ текущих процессов

Проведите быстрый аудит текущих процессов и ответьте на вопросы:

• как сейчас проходят согласования;

• где именно возникают задержки;

• какие системы используются: CMS, документооборот, порталы;

• к каким источникам эксперты обращаются при вычитке текста.

Также на этом этапе стоит зафиксировать и важные бизнес-метрики: сколько времени занимает цикл создания стандартного материала (пресс-релиза, новости, статьи) с учетом всех согласований; сколько рабочих часов у экспертов ежемесячно уходит на правку текстов; какой бюджет у редакции или маркетинга на аутстаф-специалистов.

Шаг 2. Настройка правил и источников

Этот этап обычно становится самым трудоёмким и долгим, потому что данные надо актуализировать и упорядочить. А такие источники как «чёрный список слов» и база допустимых формулировок обычно приходится создавать с нуля, специально для этой задачи. Чтобы понять, какие документы понадобятся для работы ИИ-фактчекера, используйте результаты аудита. Возможно, понадобится провести краткие интервью с экспертами.

Чаще всего для фактчекинга используют технические документы (например, паспорта оборудования для проверки ключевых характеристик); корпоративные политики, регламенты и гайдлайны (например, руководство по Tone of Voice); заверенные базы контрагентов и сотрудников для корректного написания имён и должностей; юридическую документацию.

Шаг 3. Интеграция в рабочий контур

После того, как ИИ-фактчекер подключили к базе данных, протестировали и убедились в корректности его работы, наступает время включить его в рабочие процессы. Это может выглядеть по-разному, в зависимости от инструментов работы редакции.

1. Использование фактчекера прописывается в бизнес-процессе создания контента (в случае, если он реализован как отдельный цифровой сервис);

2. ИИ-фактчекер интегрируется в редактор сайта (в этом случае тоже важно упомянут его в бизнес-процессах).

Самое важное здесь — то, что фильтр становится частью процесса, а не отдельным сервисом. При этом ИИ не заменяет экспертов, а экономит их время: убрать звенья цепочки не получится, ведь финальное слово должно остаться за человеком. Но время её прохождения заметно сокращается.

Шаг 4. Обучение и адаптация

После того как «умный фильтр» встроен в рабочий контур, важно добиться его корректного и осознанного использования командами. Без этого даже технически правильно внедрённый сервис останется формальностью и не даст ожидаемого эффекта.

На этом этапе проводится обучение ключевых участников процесса — редакторов, PR-специалистов, маркетинга, представителей юридического блока и комплаенса. Командам объясняют:

• как интерпретировать подсветку рисков и комментарии системы;

• в каких случаях рекомендации обязательны к применению, а где требуется экспертное решение;

• как корректно дорабатывать текст до отправки на финальное согласование.

Параллельно идёт адаптация модели под специфику компании и отрасли. На основе реальных кейсов уточняются правила, словари и приоритеты проверки, добавляются типовые формулировки, которые ранее вызывали споры или задержки в согласовании.

Важно, что «умный фильтр» обучается вместе с командой: результаты правок, решения юристов и комплаенса используются для постепенного повышения точности рекомендаций. В итоге сервис начинает учитывать реальные практики конкретной организации.

Что в результате? Бизнес-эффект в цифрах

Благодаря внедрению ИИ-фактчекинга редакция получит измеримый результат:

• сокращение времени согласования;

• снижение нагрузки на экспертов;

• ускорение запусков маркетинговых и продуктовых инициатив;

• снижение нагрузки на редакцию, что поможет снизить бюджет на аутсорс или улучшить KPI по выпуску материалов.

Чтобы увидеть бизнес-эффект в цифрах, важно после внедрения ИИ-фактчекера повторно измерять ключевые метрики (время, которое занимает цикл создания стандартного материала; часы работы экспертов, потраченные на правку текстов; бюджет на аутстаф-специалистов) и сравнивать их с теми, которые были получены на этапе аудита.

Хотите внедрить ИИ-фактчекинг в вашей компании? Напишите нам!