В этой статье:Технология создания ИИ-помощника для работы с 1С:ERP.Почему невозможно создать такого помощника, опираясь только на официальную документацию 1С.И В этой статье:Технология создания ИИ-помощника для работы с 1С:ERP.Почему невозможно создать такого помощника, опираясь только на официальную документацию 1С.И

Учебник для искусственного разума: как я сделал ИИ-помощника по планированию для 1С:ERP

1fb9b258b0bc930c9ca5a903c0de3ed1.jpg

В этой статье:

  1. Технология создания ИИ-помощника для работы с 1С:ERP.

  2. Почему невозможно создать такого помощника, опираясь только на официальную документацию 1С.

  3. И почему та же самая документация 1С, при правильной обработке, способна превратить ИИ в супер-помощника – то есть многократно его усилить.

Чтение - вот лучшее учение (А.С. Пушкин)

Меня позвали на крупное предприятие, где внедрялась 1С:ERP, решить проблему подготовки сотрудников. Проблема была не только в сложности программы. Главное — полное отсутствие толковых учебников.

Толковый учебник — это книга, где теория неотделима от практики, от живых кейсов. А что есть на рынке вместо этого? Видеокурсы.

Я называю видеокурсы технологией друидов. Напомню, друиды — жрецы древних кельтов. Они учили себе смену так: старший показывал и рассказывал - младший заучивал и повторял. Чисто, как на видеокурсах. Лет за 20 из молодого получался полноценный жрец.

У других народов — шумеров, египтян, китайцев — на заре цивилизации творилось похожее. Но потом они изобрели письменность, и учиться стали в разы эффективнее. А у друидов полноценной письменности так и не появилось. Были только руны — что-то вроде схемок в презентациях к тем же видеокурсам. Кончили друиды плохо — римляне их извели.

Тысячи лет человечество училось по книгам. А потом появились видеомагнитофоны плюс скоростной интернет, и технология друидов захлестнула планету в новом масштабе. В 1С:ERP эта проблема проявилась особенно остро: описания сложных процессов передаются не через четкие тексты, а из «уст в уста».

Но я вангую: с бурным развитием ИИ популярность правильных, структурированных учебников вернётся. Пришло время книг, написанных не только для людей, но и для машин. И я в этом уже поучаствовал.

Теория - основа любого обучения

Первым делом при создании учебника по планированию в 1С:ERP мне пришлось… написать за разработчиков понятийный аппарат — связную систему определений.

Невероятно, но факт: в официальной документации по программе нет определений ключевых сущностей, которые сами же разработчики и создали.

Сущностей в системе много: виды планов, сценарии товарного планирования, источники планирования. В документации даже подробно описано, зачем они нужны. Но определений, что же это такое, — нет. В результате отсутствует мостик между мышлением офисного сотрудника и логикой программы.

На этом проблема не заканчивалась. Эти термины нужно было не просто перечислить, а показать, как они работают вместе: шаг за шагом, на живых примерах, понятных каждому. Так, чтобы даже если захочешь – не забудешь.

Его пример другим наука (А.С. Пушкин)

Процесс планирования в 1С:ERP я объяснял через готовку еды. Итак, я хочу угостить знакомую копченой рыбой (План внутреннего потребления). Рыбу нужно закоптить (План производства). А перед этим — купить рыбу и специи (План закупок).

Изначально я планировал форель. Но в магазине была скидка на осетра. План «подать форель» заместился планом «подать осетра».

Это искушение! Берём его!
Это искушение! Берём его!

В 1С:ERP это работает так же:

  • Сначала создаются не планы, а виды планов — шаблоны, по которым затем формируются конкретные планы, способные замещать друг друга при изменении ситуации. То есть сначала создаётся шаблон «Готовка рыбы», а уж какая именно рыба окажется на столе — как пойдёт.

  • Ещё одна ключевая сущность механизма планирования — сценарий товарного планирования. Планы, собранные внутри одного сценария, можно настроить пересчитываться автоматически: изменился план внутреннего потребления — следом автоматически пересчитались планы производства и закупок.

  • Передачу данных между планами обеспечивают источники данных планирования (которые, строго говоря, не источники, а скорее переносчики данных — но уж как назвали, так назвали). ·

Вот и всё. За пару-тройку минут я объяснил вам механизм планирования 1С:ERP. Настало время практики.

Теория без практики мертва (генералиссимус А.В. Суворов)

В качестве практического примера, я соорудил в моей книге задачу, похожую на те, что решают на экзамене на сертификат специалиста-консультанта по 1C:ERP. Только чуть усложнил, чтобы охватить примером побольше инструментов механизма планирования.

Детально описывал, как нажимать каждую кнопку. Скриншотов не жалел. Вот, страница книги, всё в таком ключе:

Страница учебника по планированию для 1С:ERP
Страница учебника по планированию для 1С:ERP

Когда закончил книгу, решил проверить ее эффективность на искусственном интеллекте. Сможет ли ИИ решать задачи по планированию, пользуясь только моим творчеством без любых других источников?

Результат вышел крайне неожиданным – мой ученик превзошел в мастерстве своего учителя.

ИИ предугадывает логику 1С:ERP

Я сознательно ограничил ИИ-помощника в использовании данных — только моя книга и никакой другой документации. Такой подход гарантировал отсутствие противоречий в описании работы программы и позволял проверить главное: способен ли ИИ понять механизм, а не просто пересказать прочитанное.

И тут я крепко ошибся. Настроек, описанных мною в книге, было недостаточно для решения задачи на планирование, которую я поставил ИИ. Тогда искусственный разум начал… додумывать, какие настройки могли предусмотреть разработчики 1С:ERP.

И он угадал. Я не сообщал ему о существовании отбора по видам планов. А ИИ выкрутился и вот как он описал ход своего рассуждения:

Причем видно, что ИИ именно придумал решение, предсказал логику разработчиков, а не списал ответ где-то на просторах Интернета. Правильное название отбора не вид плана, а вид замещающего плана. ИИ чуть-чуть не угадал с названием настройки. Но я сразу понял, какое должно быть правильное решение. И главное, я понял свою собственную ошибку в описании задачи.

Тут возникает неизбежный вопрос. Если искусственный разум способен предсказывать недостающие элементы логики системы, то каким бы мощным стал ИИ-помощник, знающий все настройки 1С:ERP? То есть, имей он доступ к официальной документации программы.

И почему нельзя просто «скормить» ИИ всю официальную документацию 1С? Пробовали «скормить». Конечно, пробовали. Сейчас не просто расскажу, а покажу, что при этом происходит.

Чего не хватает в документации 1С для создания ИИ-помощника

Проблема № 1. Нет практических примеров (кейсов), показывающих механизмы работы программы. В данном случае – механизма планирования.

Представьте, что вам нужно собрать сложный мебельный гарнитур. У вас есть технические паспорта на каждую дверцу, полку и винт (это техническая документация 1С). Но нет общей пошаговой инструкции с иллюстрациями, которая связывает всё воедино — что крепить сначала, что потом, и как избежать перекосов.

Без такой инструкции вы будете собирать мебель методом проб и ошибок. Именно так и будет работать ИИ, имея на руках только технические спецификации программы.

Реальный пример из моего опыта, когда ИИ оказался беспомощен, не имея практических кейсов (и этот пример вы можете легко повторить).

Я попросил ChatGPT нарисовать иллюстрацию: бригантина, мчащаяся по бурному морю. Получилось отлично с первого раза.

Бригантина от ChatGPT — ИИ справляется отлично, имея много примеров.
Бригантина от ChatGPT — ИИ справляется отлично, имея много примеров.

Но когда я попросил изобразить шебеку (излюбленное судно средиземноморских пиратов и контрабандистов) - результат оказался катастрофическим! Верхушки и низы мачт не совпадали, паруса выглядели неправдоподобно.

Я слал описания, фотографии моделей, фрагменты старинных картин — но лучше не становилось.

Шебека, нарисованная ChatGPT. У него нет образцов  – и с мачтами проблемы. Причем, это – самый лучший результат из огромного количества попыток.
Шебека, нарисованная ChatGPT. У него нет образцов – и с мачтами проблемы. Причем, это – самый лучший результат из огромного количества попыток.

ChatGPT объяснил это так:

С ИИ-помощником по планированию в 1С:ERP — та же история. Чтобы научить ИИ понимать саму логику планирования, видеть взаимосвязи между документами, сценариями, источниками данных и результатами — ИИ нужны живые, сквозные примеры, реальные кейсы, где теория и практика связаны в единую цепочку.

Проблема № 2. В официальной документации 1С нет определений сущностей, образующих механизм планирования системы. А что происходит, когда человек просит ИИ, обученный только на официальной документации 1С, объяснить, что такое, например, сценарий товарного планирования?

Определения нет, и ИИ начинает импровизировать. Он, выдаёт свое собственное определение — и «первый блин» обязательно выходит комом. Потому что создание определений — кропотливый труд. А если ИИ спросить еще раз – он выдаст новое определение – официального-то нет! А без четких исчерпывающих определений невозможно объяснить, что именно мы делаем в системе и зачем.

Проблема № 3. Нет протокола согласования общего замысла планирования. Это должен быть протокол общения заинтересованных людей между собой, а также между людьми и искусственным интеллектом.

Я такой протокол разработал, назвал Схема планирования и подробно описал его в своей статье «Карта для капитана. Как я рабочее место руководителя для 1С:ERP создавал».

Здесь же я просто покажу, как выглядит схема планирования для нашего примера с рыбой.

Схема планирования готовки рыбы.
Схема планирования готовки рыбы.

В сценарий планирования «Рыбный однодневный» собраны три вида планов: внутреннего потребления, производства и закупок. Они связаны между собой стрелочками – источниками данных, переносящим информацию между планами.

От плана внутреннего потребления к плану производства идет информация о том, что мы хотим потребить, а значит, что надо произвести. От плана производства к плану закупок идет информация, какие ингредиенты мы должны купить.

Технология работы ИИ-помощника

Итак, у нас есть все необходимое: теория, практический пример и протокол общения между людьми и роботами – схема планирования. Пора пускать в дело искусственный разум.

Последовательность работы с ним в три шага:

  1. ИИ-помощник получает от человека информацию об общем замысле планирования,

  2. ИИ подтверждает, что он понял её корректно,

  3. после команды человека «действуй», ИИ формирует пошаговую инструкцию по вводу данных в систему.

Шаг 1. Подготовка входных данных

В языковую модель (например, ChatGPT, Gemini или DeepSeek) загружаются:

  • Текст книги. Из иллюстраций книги достаточно загрузить только Схему планирования из разобранного в книге примера, чтобы модель поняла, как схема выглядит.

  • Схема планирования для конкретной задачи по планированию, которую должен решить ИИ-помощник.

  • Описание схемы планирования для этой задачи.

Описание схемы планирования включает изложение всего замысла планирования (то, что отражено на схеме), описание детализации всех планов и логику связей между элементами.

Для простого «рыбного» случая описание схемы планирования выглядит следующим образом:

  1. Сценарий планирования – однодневный без этапов.

  2. Создается план внутреннего потребления (1) без детализации. План заполняется вручную.

  3. План производства (2) создается на основе плана внутреннего потребления (Источник данных 1→2), без детализации.

  4. План закупок (3) создаем на основе плана производства (Источник данных 2→3), без детализации.

В принципе, языковые модели способны работать и с одним лишь текстовым описанием замысла планирования. Но это неудобно для людей. Людям проще обсуждать и согласовывать замысел в наглядном, графическом виде — в форме схемы планирования.

При этом именно на этапе перевода схемы в текст часто возникают ошибки: текстовое описание начинает расходиться со схемой. Поэтому оптимальный вариант — загружать в ИИ-помощник и схему, и её текстовое описание. Если между ними есть несоответствия, ИИ сразу об этом предупредит.

Шаг 2. Формирование легенды планирования

В ответ ИИ-помощник присылает легенду планирования, подобную этой, – чисто текстовое табличное описание всего замысла планирования.

Легенда к схеме планирования, сгенерированная ИИ
Легенда к схеме планирования, сгенерированная ИИ

Изучаем легенду, убеждаемся, что ИИ все правильно понял. При необходимости, вносим в легенду корректировки. Даем команду: писать инструкцию для ввода данных.

Шаг 3. Генерация инструкции по вводу данных в 1С:ERP

ИИ-помощник присылает инструкцию по вводу данных в 1С:ERP. где описано нажатие каждой кнопки. В нашем примере это выглядит так:

Начало инструкции по вводу схемы планирования в 1С:ERP, сгенерированной ИИ
Начало инструкции по вводу схемы планирования в 1С:ERP, сгенерированной ИИ
Окончание инструкции, сгенерированной ИИ
Окончание инструкции, сгенерированной ИИ

Дальнейшее развитие ИИ-помощника

Пример, разобранный в книге, предназначен не для демонстрации всех возможностей системы, а для практического освоения человеком и искусственным интеллектом основ механизма планирования. На схеме планирования пример из книги выглядит так:

Схема планирования для примера из книги
Схема планирования для примера из книги

В примере отсутствуют смещение периода в планировании, работа с механизмом Управление процессом планирования, расширенный набор источников данных планирования (в примере показаны лишь основные).

Есть старый анекдот: ООН объявила Год Слона. В разных странах по этому поводу издали книги на «слоновью» тему. Немцы выпустили первый том трёхтомника «Краткое введение в слоноведение». Американцы — небольшой справочник «Что нужно знать среднему американцу о слонах».

Так вот моя первая книга о планировании — скорее американский вариант: практичная, компактная и нацеленная на быстрый результат. Но разобранного примера оказалось достаточно, чтобы ИИ овладел механизмом планирования.

А в следующей книге по планированию мною были добавлены уже совсем простые примеры, которые стали закрывать пробелы в знаниях и умениях читателей-людей и искусственного интеллекта.

Например, не описана в первой книге работа с планом сборки. А во второй книге добавляется вот такая простенькая схема с этим планом и описание, как с ним работать. И всё. ИИ план сборки теперь знает.

Схема планирования, описывающая работу плана сборки
Схема планирования, описывающая работу плана сборки

Вот по такой технологии вы можете получить себе в помощники что-то вроде одноклассника-отличника, который ничего не забывает и всегда готов помочь.

Суперпомощник на базе ИИ

А что будет, если к книгам о механизме планирования добавить официальную документацию 1С? Тогда ИИ-помощнику больше не придётся додумывать, какие возможности заложены в программе!

Он будет знать обо всех особенностях интерфейса и настройках — причем, с учётом конкретной версии системы. Это будет уже суперпомощник по сравнению с тем, что сделал я.

Полагаю, что совсем скоро ERP-системы без встроенного ИИ-помощника по работе с ними станут таким же анахронизмом, как легковой автомобиль без гидроусилителя руля. Сотрудники Илона Маска, Сэма Альтмана и их коллеги из Китая трудятся над этим в режиме 24/7.

Источник

Отказ от ответственности: Статьи, размещенные на этом веб-сайте, взяты из общедоступных источников и предоставляются исключительно в информационных целях. Они не обязательно отражают точку зрения MEXC. Все права принадлежат первоисточникам. Если вы считаете, что какой-либо контент нарушает права третьих лиц, пожалуйста, обратитесь по адресу service@support.mexc.com для его удаления. MEXC не дает никаких гарантий в отношении точности, полноты или своевременности контента и не несет ответственности за любые действия, предпринятые на основе предоставленной информации. Контент не является финансовой, юридической или иной профессиональной консультацией и не должен рассматриваться как рекомендация или одобрение со стороны MEXC.