ИИ и OCR: куда движутся технологии распознавания текста

Технологии оптического распознавания текста (OCR) используются для решения многих задач — от сканирования документов до автоматизации бизнес-процессов. Но с развитием ИИ эти системы становятся ещё умнее, точнее и автономнее.

📌 Главные тренды в развитии OCR

1️⃣ От OCR к ICR — интеллектуальному распознаванию
Современные системы не просто оцифровывают текст, а анализируют его смысл. ICR (Intelligent Character Recognition) способен:
➖ распознавать рукописный текст, даже неразборчивый;
➖ восстанавливать выцветшие или поврежденные документы (архивы, старые книги);
➖ предлагать наиболее релевантный вариант текста, учитывая контекст.

2️⃣ Как ИИ убирает человека из процесса распознавания
Даже лучшие OCR-сервисы сегодня дают 99,9% точности только с проверкой человеком. Но с появлением LLM (Large Language Models) ситуация меняется. ИИ уже учится предсказывать текст на основе контекста, снижая ошибки, а автоматизация становится полной — без ручной верификации.

3️⃣ Спрос на сложные сценарии
Бизнесу нужно не просто распознавать текст, а извлекать данные из любых источников: архивов и библиотек, исторических документов, юридических бумаг и паспортов, таблиц, схем и PD со сложной структурой.

📌 Что дальше?
OCR с ИИ перестаёт быть просто инструментом оцифровки — теперь это интеллектуальные системы для анализа и автоматизации. В ближайшие годы технологии нас могут ожидать:
➖ полный отказ от ручной проверки за счет предиктивных моделей;
➖ рост спроса на распознавание рукописей и архивных данных;
➖ интеграция с корпоративными ИИ-решениями для быстрого поиска и обработки документов.

Как RAG ускоряет работу с корпоративными данными

Количество корпоративных данных, особенно в крупных компаниях, постоянно увеличивается, и найти среди них нужную информацию — всё равно что искать иголку в стоге сена. Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) предлагает практичное решение этой задачи, сочетая в себе поиск документов с генерацией точных ответов.

Интеллектуальный поиск на базе RAG для оптимизации работы с информацией

Один из ключевых сценариев применения RAG — диалоговый поиск по корпоративным и внешним источникам. Такая система:
🔹Понимает смысл запроса — использует гибридный поиск: сочетает полнотекстовое сопоставление с внутренними и внешними знаниями, а также семантическим анализом;
🔹 Работает с разными форматами — базы знаний, PDF, презентации, чаты и даже аудиозаписи;
🔹Отвечает с опорой на документы — формирует ответ на естественном языке и сопровождает его фрагментами из источников, на которых он основан.

Как ещё использовать RAG в бизнесе?

🔹 Техподдержка — чат-боты и ассистенты отвечают на вопросы, опираясь на актуальные данные из инструкций, FAQ и внутренних баз;
🔹 Юридические и compliance-запросы — быстрый доступ к положениям договоров, внутренним политикам и регламентам без ручного поиска;
🔹 Помощь аналитикам — генерация ответов на основе отчетных и аналитических материалов, собранных из разных источников.

RAG особенно эффективен там, где важны точность, контекст и скорость. Чем больше и разнообразнее данные, тем выше отдача от такой системы. Это не просто поиск — это диалоговое взаимодействие с корпоративными знаниями.

Как ИИ уже повышает эффективность производственных предприятий и какие факторы являются точками роста

Цифровая трансформация и ИИ уже меняют промышленность: компании, внедряющие эти технологии, получают преимущества в эффективности, безопасности и рентабельности. Но на пути к интеграции технологии в работу есть и сложности. Разбираем ключевые тренды и вызовы 👇

Куда движется промышленный ИИ — ключевые тренды

✔️ Эффективное управление данными и документацией. ИИ позволяет автоматизировать работу с внутренними документами: проверять на соответствие требованиям, извлекать из документов ключевые атрибуты, что помогает существенно сократить время на поиск нужной информации, улучшить производственные процессы и повысить качество работы проектных отделов.
✔️ Внедрение больших языковых моделей и ML-решений. Эти технологии позволяют инженерам быстрее ориентироваться в большом объеме данных, предсказывать возможные проблемы и автоматизировать рутинные аналитические задачи, значительно ускоряя процесс принятия технических решений.
✔️ Сокращение ручного труда. Интеграция ИИ-решений оптимизирует временные затраты персонала. Это дает экономические преимущества предприятиям и делает работу на заводах более безопасной для людей.
✔️ Развитие компьютерного зрения. Технология позволяет мониторить соблюдение техники безопасности, контролировать качество продукции и распознавать брак, за счет чего повышается производительность предприятий и доходы от их деятельности.

Почему ИИ внедряется медленнее, чем хотелось бы?

➖ Дефицит данных. Алгоритмы ИИ требуют огромных объемов информации для обучения, но многие компании либо не собирают данные системно, либо не могут безопасно передавать их сторонним разработчикам.
➖ Сопротивление сотрудников. Страх автоматизации и потери рабочих мест — одна из ключевых проблем. Без переобучения персонала и изменения процессов реальной трансформации не происходит.
➖ Высокая стоимость кастомизации. Разработка ИИ под конкретные задачи требует времени и экспертизы, а первые результаты могут появиться только через годы.

Подборка полезных и интересных материалов

Российский рынок ИИ, корпоративные кейсы, обучение нейросетей и прогнозы развития технологий — в нашей июльской подборке собрали самые актуальные материалы об искусственном интеллекте.

Статьи:
📎 Колонка технического директора Embedika в Forbes о том, осталось ли место зарубежным вендорам на российском рынке ИИ
📎 Материал директора Университета Иннополис о том, как искусственный интеллект меняет производство и корпоративные процессы
📎 Статья руководителя отдела разработки искусственного интеллекта Embedika про применение RAG в корпоративных продуктах
📎 Статья Известий об эксперименте Школы управления «Сколково» и МФТИ с внедрением ИИ в преподавание
📎 Обзор TAdviser по итогам ЦИПР-2025 про изменение подхода к LLM в России

Заметки в блогах:
✍️ Заметка Сбера на Хабре про распознавание непрерывного дактильного языка
✍️ Обзор бенчмарка POLLUX для оценки творческого потенциала ИИ-моделей для русского языка
✍️ Пост BotHub про идеальную пропорцию датасета при обучении языковых моделей

Книги:
📚 Конспект лекций Беркли «Машинное обучение»
📚 Томас Дэвенпорт, Ким Джин Хо «О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные»

Подкасты:
🎤 AI Journey: «Найм и кадры. AI– буст твоей карьеры»
🎤 ИИнсайт: «Rule-based NLP в эпоху LLM»

Среди них 8% респондентов отметили, что всегда обращают внимание на этот навык, а еще 44% — только в рамках отдельных вакансий, где это важно.

Исследование также показало, что большинство (78%) руководителей позитивно относятся к применению ИИ-инструментов, а ещё 67% работодателей сами поощряют их использование и помогают включать технологию в рабочие процессы.

#цифрадня

🔍 Хотите быть в курсе AI-трендов, но нет времени отслеживать множество каналов?

Мы нашли отличный ресурс — @AI_UD. Это дайджест с ежедневными подборками актуальных новостей и свежих исследований, который экономит время и даёт только полезное:

✔️ Разборы технологий, которые будут понятны не только инженерам;
✔️ Тренды и старты: новые ИИ‑инструменты, бот‑кейсы, приложения;
✔️ Кейсы и short‑гайды по внедрению AI в процессы уже сегодня;
✔️ Удобный формат — утренняя рассылка, чтобы впитать знания до первого кофе.

Канал подойдет профессионалам, руководителям и продуктовым командам, а также для всех, кто хочет оставаться в курсе AI-трендов.

👉 Подписаться: @AI_UD

Как внедрить интеллектуальный поиск в корпоративный документооборот: краткий план действий

Сотрудники ежедневно могут терять около 20% рабочего времени на поиск нужных документов в базе компании. Например, юристу может понадобиться уточнить конкретный пункт в договоре двухлетней давности, бухгалтеру — отыскать конкретный акт среди сотен похожих файлов, а руководителю — собрать и проанализировать данные для составления отчета.

Проблема в том, что традиционные системы ЭДО не умеют искать информацию по смыслу. Они работают только с точными совпадениями, тегами и названиями файлов.

Решение — интеллектуальный поиск на базе ИИ. Вот как его правильно внедрить:

👉 Определите проблему:
Проанализируйте, какие документы ищут чаще всего, какие запросы занимают у специалистов больше всего времени и где чаще всего возникают ошибки. Чем точнее диагноз — тем эффективнее решение. Убедитесь, что выбранное ИИ-решение совместимо с вашими системами и масштабируется под будущие задачи.

👉 Подготовьте данные:
Для работы ИИ-поиска потребуется доступ к хранилищам документов (SharePoint, 1С, Directum и др.), примеры реальных поисковых запросов сотрудников и перечень самых важных типов документов.

👉 Обеспечьте передачу данных и будьте на связи:
При внедрении специалисты из проектной команды разработчика настроят решение с учетом особенностей ваших бизнес-процессов. Система будет учитывать терминологию, типовые запросы сотрудников и специфику документооборота. Так как подобные решения кастомизируются, важно корректно собрать и передать документацию вендору, после чего оставаться на связи на всех этапах разработки.

👉 Обучите сотрудников работе с системой:
Главное — показать команде, как система экономит их время. Проведите демо-сессии с примерами из их работы, предоставьте сотрудникам инструкции. Подготовленные специалисты со стороны компании-разработчика также помогут вам разобраться с вопросами и обеспечат техподдержку решения.