ИИ как фабрика контента

Внедрение искусственного интеллекта перестает быть просто технологическим трендом и становится необходимостью, закрепленной на государственном уровне. В условиях растущего объема задач и ускорения рабочих процессов специалистам по охране труда требуются новые инструменты для оптимизации рутины. Вера Коншина, представляющая компанию Яндекс, разбирает практический опыт использования генеративных нейросетей для трансформации корпоративных коммуникаций и создания обучающих материалов по производственной безопасности.

Визуализация рисков и адаптация контента

Огромный процент ежедневной работы специалиста по охране труда связан с коммуникацией и обучением. Традиционные текстовые инструкции и регламенты часто не находят отклика у сотрудников, особенно у молодого поколения, которое лучше воспринимает визуальную информацию. В выступлении детально рассмотрен переход от сухих документов к сгенерированным видеороликам.

• Ускорение процессов: Использование ИИ позволяет переводить и адаптировать обучающие курсы на десятки языков за считанные недели, что в стандартном режиме заняло бы месяцы работы.
• Безопасная визуализация: Нейросети дают возможность создавать реалистичные изображения опасных ситуаций и рисков без необходимости проводить постановочные фотосессии на реальном производстве, нарушая этические или безопасные нормы.
• Экономия ресурсов: Генерация изображений и видео снижает зависимость от дизайнеров и дорогостоящего оборудования для съемок, позволяя специалисту по ОТ самостоятельно закрывать потребности в визуале.

От текстовых запросов к созданию видео

Спикер показывает на примере, как выстроить поэтапную работу с нейросетями, постепенно усложняя задачи. Начинать рекомендуется с базовых текстовых моделей (таких как YandexGPT, GigaChat или Deepseek) для составления коротких отчетов об инцидентах. Следующий шаг — генерация изображений для внутренних презентаций с учетом корпоративных цветов.

Наиболее сложным, но эффективным этапом является работа с видео и звуком. Вместо попыток сгенерировать сложный видеоряд с нуля, что часто приводит к визуальным искажениям (артефактам), предлагается комбинированный подход: сначала создается качественное статичное изображение, которое затем «оживляется». Для озвучки инструктажей применяются сервисы синтеза речи, предоставляющие реалистичные голоса без необходимости студийной записи.

Инженерия промптов и проверка логики ИИ

Качество результата напрямую зависит от того, как сформулирована задача. Спикер разбирает частые ошибки при генерации, когда нейросеть добавляет лишние детали (например, искаженные пропорции или лишние пальцы на руках). Чтобы этого избежать, необходимо применять жесткую структуру промпта:

• Задавать конкретную роль и целевую аудиторию.
• Прямо запрещать генерацию нежелательных элементов.
• Фиксировать стилистику (реализм, комикс, корпоративные цвета).
• Декомпозировать сложные видео на множество коротких сцен.

Перед началом серьезной работы рекомендуется проверить выбранную модель на способность выстраивать логические связи, задав ей абсурдный вопрос (например, о нагревании предмета в морозилке). Это позволяет оценить адекватность алгоритма.

Информационная безопасность при работе с ИИ

Один из ключевых барьеров при внедрении ИИ в корпоративную среду — риск утечки данных. Использование открытых облачных моделей означает, что загруженная информация может быть использована для дальнейшего обучения алгоритмов. Для защиты конфиденциальной информации предприятия необходимо либо проводить строгую процедуру обезличивания данных (удаление юридических реквизитов, персональных данных из карт оценки рисков), либо использовать закрытые корпоративные контуры ИИ, работающие по защищенным B2B-контрактам.

Что вы узнаете из этого вебинара:

• Как сократить время на разработку и локализацию обучающих курсов по охране труда с помощью нейросетей?
• Какие инструменты использовать для бесплатной озвучки и анимации инструктажей без привлечения подрядчиков?
• Как правильно составить текстовый запрос (промпт), чтобы избежать визуальных искажений на сгенерированных иллюстрациях?
• Как безопасно применять облачные ИИ-сервисы для анализа статистики инцидентов без риска утечки корпоративных данных?
• Как проверить выбранную нейросеть на логику и профпригодность перед началом работы?