которых включали ручную передачу данных между Jira, Word, Slack и CMS. Широко используемые облачные инструменты автоматизации быстро провалились, потому что не предлагали контроля над расположением серверов и возможности самохостинга. Каждый новый инструмент в S-Com должен проходить внутреннюю систему соответствия требованиям: оценку из более чем 100 вопросов, согласованную совместно отделом ИТ-безопасности, производственным советом и защитой данных. Такой подход был частью корпоративной культуры еще до того, как AI Act стал актуальным для большинства компаний. Остался только один инструмент автоматизации, который можно полностью эксплуатировать в собственной ИТ-инфраструктуре. На этой основе была построена архитектура, которая автоматизирует редакционные рабочие этапы, не отказываясь от контроля над конфиденциальными данными. Сегодня более половины шагов выполняются автоматически, некоторые все еще в тестовом режиме. В зависимости от типа контента процесс становится быстрее на 10-20 процентов, а от услуг внешнего поставщика контроля качества уже отказались. Однако автоматизация не заменяет все; некоторые этапы намеренно остаются человеческими. Сэкономленное время в основном направляется на редакционную заботу: тон, контекст и фирменный голос, который нельзя произвольно заменить языковой моделью. В кейсе t3n PRO подробно описаны практики управления, критерии, для чего используются те или иные ИИ-модели, и почему автоматизирована лишь часть процесса.