Предприниматель
теперь может сам
сделать инструмент
под свой бизнес

У вас есть таблица, в которой все считается правильно, но разбирается в ней один человек. Или сервис закрывает почти все задачи, а остальное приходится доделывать в Excel. Или сотрудники присылают в чат чеки и голосовые, и финансист вручную превращает это в учет.

Раньше вариантов было два. Терпеть или найти разработчика, объяснить ему устройство бизнеса и ждать.

Теперь такой инструмент можно собрать самому с помощью ИИ. Для начала подойдет калькулятор, обработчик выписок, панель с вашими показателями или бот, который собирает расходы из сообщений.

Я финансист. ИИ ценен для меня тем, что понимание бизнеса теперь быстрее превращается в работающий инструмент.

Я всю жизнь автоматизирую финансы. Сначала 1С, потом Google Таблицы, связки между ними, скрипты. Почти всегда вместе с разработчиком, которому я объяснял, что нужно.

С коробочными решениями проблема всегда одна. Бизнес устроен иначе, чем думали авторы программы. У ресторана кухня и бар с разной себестоимостью, у продавца на маркетплейсах отчеты площадок, у управляющей компании показания счетчиков и расчеты с жителями.

Готовыми сервисами я пользуюсь и сам. Их стоит оставить, а рядом сделать небольшой инструмент под конкретный пробел.

Когда я начал делать проекты с ИИ, думал, что обойдусь без разработчика. Ошибся. Систему на много пользователей по-прежнему должен делать и сопровождать профессионал. А небольшие внутренние инструменты я теперь собираю сам.

На нашем курсе по вайб-кодингу были люди, которые поначалу путались в новых инструментах. На выпускных они показали автоматизацию швейного производства, сервис расчета зарплаты на нескольких языках, финансовые калькуляторы. Опыта разработки у них не было. Было понимание своих задач.

Предприниматель лучше всех знает, какие данные нужны, кто их вводит и почему сотрудники обходят систему. Теперь он сам объясняет задачу ИИ, получает первую версию, находит ошибки и переделывает. Главное здесь умение проверить результат.

Лучше всего работают маленькие инструменты под одну задачу.

Например, финансовая модель кофейни. Вы задаете инвестиции, средний чек, продажи, себестоимость, постоянные расходы и сезонность, а потом двигаете параметры и смотрите, что происходит с прибылью и деньгами.

Раньше я собирал такие модели в таблицах, но логику таблицы понимает только ее автор. В сервисе у каждого поля есть подпись и пояснение, рядом графики. Собственник проверяет сценарии и не ищет, в какой ячейке спрятан параметр.

Так же собираются калькулятор маржинальности, модель окупаемости, отчет о движении денег под вашу структуру. Начинайте с них, а замену корпоративному софту оставьте на потом.

С помощью ИИ я сделал систему учета для управляющей компании коттеджных поселков.

Возьмем показания счетчиков. Сотрудник обходил поселок и записывал их от руки, другой переносил записи в таблицу, оттуда их снова переносили в учетную систему. На каждом шаге уходило время и копились ошибки.

Теперь в систему загружают фото- и видеозаписи. Она распознает тексты, и большая часть данных вносится автоматически. Система распознавания может ошибаться, поэтому результаты проверяются, но это гораздо быстрее, чем переносить все вручную.

Система рассчитана на наш масштаб. Если поселков станет больше, нагрузку придется проверять отдельно. Задачу компании она решает уже сейчас.

Еще пример. Собственник отправляет в чат фото чека или голосовое о покупке, а бот извлекает данные, предлагает статью и записывает операцию в таблицу.

Одно время я принципиально не брал проекты, где финансист тратит половину времени на ручные своды в таблицах. Недавно одна задача заставила меня передумать.

У компании была финансовая модель в Google Таблицах с множеством листов и сценариев. Считала она правильно, но с каждым вопросом шли к ее автору. Сначала я хотел перенести все в базу данных. Потом понял, что модель уже решает задачу.

Мы подключили к ней ИИ через MCP. Он выполняет только заранее описанные действия, например меняет рекламный бюджет в копии модели и показывает результат. Пользователь спрашивает обычными словами, а считает сама модель.

Слабое место в структуре таблицы. Если ее поменять, подключение может сломаться, поэтому права на редактирование надо продумать. Мне этот подход нравится. Работающая модель остается и становится удобнее.

ИИ разбирается, какой отчет вам нужен, извлекает данные из чека, предлагает категорию и объясняет результат. Арифметику делают формулы и код, поэтому одни и те же данные всегда дают одинаковый результат.

Часто хватает обычного правила. Если платежи поставщику всегда идут в одну статью, модель там лишняя. ИИ подключают, когда правило не сработало.

Собрать инструмент стало проще, а проверять его по-прежнему нужно. Запустите его на копии данных и сравните с тем, что уже посчитано вручную. Загрузите операции повторно, оставьте пустые поля, внесите исправления и посмотрите, что получится.

Право менять рабочие данные давайте постепенно. Ошибка помощника, который отвечает на вопросы, стоит дешевле ошибки того, кто создает документы и меняет учет.

Решите заранее, какие данные уходят модели, что можно обезличить и что разрешают ваши договоры. Даже со своего сервера данные уйдут наружу, если инструмент обращается к внешней модели.