До сих пор мы относились к ИИ как к толковому помощнику по ту сторону чата. Вы даёте ему фрагмент текста, он преобразует его и возвращает обратно, а суждение остаётся за вами. У этого помощника есть понятная модель (обработчик языка), измеримая величина (токен), способ поставить задачу (задача, роль, контекст, примеры) и дисциплинированный порядок проверки результата.

Теперь поговорим о новой способности: помощник может выполнять работу самостоятельно. Она позволяет ему найти нужный файл, прочитать его, проанализировать, собрать таблицу или написать черновик, проверить всё на корректность и положить результат туда, куда вы просили, — и всё это по одной-единственной инструкции. Это и есть «агентный ИИ», и 2026 год стал тем годом, когда он вышел из лаборатории и появился в приложениях, которыми вы уже пользуетесь.

В первых двух статьях мы говорили о том, как думать об ИИ и как читать счёт за его использование. Большая языковая модель — это языковой процессор: она принимает язык на входе и выдаёт преобразованный язык на выходе. А единица измерения, на которой она работает, — это токен, тот самый небольшой фрагмент текста, в котором измеряется каждый запрос и каждый ответ.

В этой статье мы перейдём к практическому применению в сфере, где ставки очевидны, — небольшая юридическая практика. Если вы не руководите юридической фирмой, всё равно оставайтесь с нами: мы разбираем именно право, потому что оно не прощает ошибок. Мы ответим на два вопроса, которые рано или поздно задаёт себе каждый владелец бизнеса, ведь они одинаковы в любой сфере: для чего конкретно мне использовать этот инструмент? И как понять, что ответ действительно хорош? В юридической конторе ошибка во втором вопросе может привести к санкциям. Дисциплина, которая защищает судебного адвоката, защищает всех.

До сих пор мы относились к ИИ как к толковому помощнику по ту сторону чата. Вы даёте ему фрагмент текста, он преобразует его и возвращает обратно, а суждение остаётся за вами. У этого помощника есть понятная модель (обработчик языка), измеримая величина (токен), способ поставить задачу (задача, роль, контекст, примеры) и дисциплинированный порядок проверки результата.

Теперь поговорим о новой способности: помощник может выполнять работу самостоятельно. Она позволяет ему найти нужный файл, прочитать его, проанализировать, собрать таблицу или написать черновик, проверить всё на корректность и положить результат туда, куда вы просили, — и всё это по одной-единственной инструкции. Это и есть «агентный ИИ», и 2026 год стал тем годом, когда он вышел из лаборатории и появился в приложениях, которыми вы уже пользуетесь.

В первых двух статьях мы говорили о том, как думать об ИИ и как читать счёт за его использование. Большая языковая модель — это языковой процессор: она принимает язык на входе и выдаёт преобразованный язык на выходе. А единица измерения, на которой она работает, — это токен, тот самый небольшой фрагмент текста, в котором измеряется каждый запрос и каждый ответ.

В этой статье мы перейдём к практическому применению в сфере, где ставки очевидны, — небольшая юридическая практика. Если вы не руководите юридической фирмой, всё равно оставайтесь с нами: мы разбираем именно право, потому что оно не прощает ошибок. Мы ответим на два вопроса, которые рано или поздно задаёт себе каждый владелец бизнеса, ведь они одинаковы в любой сфере: для чего конкретно мне использовать этот инструмент? И как понять, что ответ действительно хорош? В юридической конторе ошибка во втором вопросе может привести к санкциям. Дисциплина, которая защищает судебного адвоката, защищает всех.

В первой статье этой серии мы пришли к ментальной модели, которая снимает большую часть путаницы вокруг ИИ: большая языковая модель — это языковой процессор. Она принимает язык на входе и возвращает вам преобразованный язык на выходе — точно так же, как кухонный комбайн принимает овощи и выдаёт вам что-то нарезанное или измельчённое по заданным параметрам.

Эта модель отвечает на вопрос, для чего нужен инструмент. Данная статья отвечает на вопрос, который возникает в тот момент, когда вы начинаете использовать его для реальной работы: сколько это стоит и как отличить хорошую сделку от плохой?

В первой статье этой серии мы пришли к ментальной модели, которая снимает большую часть путаницы вокруг ИИ: большая языковая модель — это языковой процессор. Она принимает язык на входе и возвращает вам преобразованный язык на выходе — точно так же, как кухонный комбайн принимает овощи и выдаёт вам что-то нарезанное или измельчённое по заданным параметрам.

Эта модель отвечает на вопрос, для чего нужен инструмент. Данная статья отвечает на вопрос, который возникает в тот момент, когда вы начинаете использовать его для реальной работы: сколько это стоит и как отличить хорошую сделку от плохой?