Привет, Хабр! Меня зовут Александр, я лидер команды DevSup (это как DevOps, только с функцией поддержки больших клиентов которым Saas не подходит) в IT-компании ПравоТех.
 Мы создаем решения (например, case.one для ведения дел и doc.one для документооборота), чтобы юристы, менеджеры и все кто рядом с юриспруденцией могли работать быстрее, умнее и спокойнее. Наша миссия – «Помогаем людям получать удовольствие от работы».
Сейчас у нас активно внедряются ИИ-инструменты. Создаются боты для консультаций и опросов, часто обращаемся к большим моделям чтобы «обстучать» какую-то идею.
В этой статье поделюсь историей о том, как эффективно и безопасно использовать ИИ, превратив рутину в решенную задачу. 
 
Итак, представьте: вам в руки попадает договор поставки ПО. Не просто договор, а целая книжечка на 50-70 страниц А4. Нужно срочно – за 2-3 дня! – проанализировать его вдоль и поперек: проверить сроки, штрафы, бонусы, риски для вашей компании. Знакомая ситуация для менеджеров, юристов, закупщиков?

Дилемма: Выкроить время и вычитать всё дотошно, рискуя не успеть? Или пробежаться по диагонали, надеясь, что глаз «зацепит» опасную формулировку? Соблазн велик: закинуть текст в публичный ИИ-чат (типа ChatGPT или DeepSeek) и спросить: «Эй, ИИ, моя компания ООО «Рога и копыта» – найди всё, что нам невыгодно!»

Цена такого «упрощения» может быть огромной. Давайте разберемся, почему это крайне опасно:

1.  Конфиденциальность — прощай! Условия договора (а они почти всегда секретны!) отправляются владельцу ИИ-сервиса. Нарушение пункта о неразглашении – гарантировано.

2.  Данные утекают за рубеж. Серверы популярных ИИ часто расположены не в России. Ваши коммерческие тайны – уже не совсем ваши.

3.  Персональные данные под угрозой. ФИО, должности подписантов из договора – их разглашение само по себе нарушение закона.

 Казалось бы, тупик: времени мало, риски высоки, автоматизация публичными ИИ недоступна. Но именно здесь начинается история нашей коллеги – назовем ее Вера.

Вера – не программист. Ее профиль – работа с документами, а не написание кода. Но у Веры есть два супер-качества: жгучее желание работать эффективно и смелость использовать современные инструменты по-новому.

Вера не стала рисковать конфиденциальными данными. Вместо этого она пошла другим путем. Она попросила публичный ИИ написать… инструмент для защиты этих самых данных!

Ее запрос был гениален в своей простоте: «Помоги написать программу на Python, которая удаляет из текста договора ВСЮ конфиденциальную информацию: названия компаний, ФИО, реквизиты, специфичные названия продуктов и т.д., заменяя их на метки вроде [НАЗВАНИЕ_КОМПАНИИ_1] или [ФИО_ДИРЕКТОРА]».

После нескольких итераций Вера получила работающий Python-скрипт и простые инструкции, как его запустить даже под Windows. Теперь ее процесс выглядит так:

1.  Очистка: Пропускает черновик договора через свой скрипт. На выходе – обезличенный текст, где вся «чувствительная» информация заменена на нейтральные метки.

2.  Анализ: Безопасно загружает очищенный*текст в публичный ИИ-ассистент. Задает вопросы: «Найди риски для стороны [НАЗВАНИЕ_КОМПАНИИ_1] в этом договоре. Проверь сроки поставки, штрафы, объем ответственности».

3.  Заключение:На основе анализа ИИ и своей экспертизы Вера готовит качественное заключение – строго в срок и без нарушения конфиденциальности.

В чем подвиг? Вера, не будучи технарем, нашла элегантное решение сложной проблемы. Она не ждала, пока программисты освободятся (если бы они вообще были в ее отделе), не нарушила правила, а взломала процесс с помощью доступных технологий. Это уровень proactivity, которым мы в ПравоТех искренне восхищаемся!

Итог: Задача анализа договоров в сжатые сроки актуальна для тысяч специалистов. Риски разглашения конфиденциальной информации при использовании публичных ИИ – реальны и серьезны. Решение Веры – не просто «костыль», а наглядный пример будущего работы с документами: умная предварительная обработка данных + безопасное использование мощных ИИ-инструментов.