Как юрист из Казахстана без навыков программирования собрал ИИ-команду для компании

Жангали Байгалиев, город — Алматы, юрисконсульт Битрикс24 Казахстан 

Зачем юристу свой ИИ

Я не разработчик. Я занимаюсь договорами, консультациями и правовыми рисками. Но сегодня на портале нашей компании уже работает «AI Юристы KZ» — полноценный мультиагентный ИИ-помощник для юротдела, которого я собрал сам. При этом я не писал код вручную.

Запросы в юротдел редко приходят аккуратными. Чаще это сырой вопрос, где факты перемешаны с догадками, а ответ нужен «еще вчера». Публичные чат-боты тут не лучшие помощники: нейросеть может уверенно сослаться на устаревшую редакцию или на статью, которой нет. В юриспруденции такая ошибка стоит дороже, чем отсутствие ответа.

Мне нужен был инструмент, который работает внутри наших рабочих процессов и думает как юрист: сначала проверяет, потом утверждает.

С чего все началось

В нашей компании вайбкодинг не просто разрешают — его поощряют. Нам дали видеоуроки и доступ к инструментам, а потом пригласили внешнего тренера. За час он показал, как вайбкодить с нуля, и поделился примерами промптов для каждой области работы — от бухгалтера до контент-менеджера.

Самое интересное началось после. Нам дали час практики, и за этот час каждый сотрудник создал полезное приложение или бота для своей сферы. Например, наш директор по маркетингу собрала панель по метрикам отдела маркетинга и PR: все текущие проекты, анализ конкурентов, расход бюджета, ключевые показатели эффективности — все на одном экране. Для меня этот час стал точкой старта: стало понятно, что инструмент под свои задачи можно собрать самому.

Свою систему я собирал через Cowork/Code и Vibecode — инструменты экосистемы Битрикс24 для создания приложений с помощью ИИ. В нашей компании доступ к ним уже был предоставлен, поэтому мне не пришлось отдельно настраивать серверы и техническую среду для разработки. Но это не единственный вариант. Подойдет любой инструмент с доступом к коду: Claude Code, OpenAI Codex или аналогичные. Выбор зависит от того, чем уже пользуется команда и сколько она готова платить за подписку.

Как устроен «AI Юристы KZ»

По сути, это маленький юротдел, который работает без выходных и отвечает за минуты. Вы присылаете запрос — и система сама решает, кто из специалистов возьмется за него.

Внутри — команда агентов, у каждого своя роль:

— диспетчер-оркестратор — разбирает запрос и решает, кому из агентов его передать

— юрист — отвечает на общие правовые вопросы

— трудовой эксперт — берет вопросы трудового права

— Research — ищет и проверяет нормы по официальному источнику

— Contract — работает с договорами

— QA — проверяет итоговый ответ, прежде чем он уйдет к человеку.

Это не 10 отдельных чат-ботов. Один запрос проходит через цепочку ролей: диспетчер определяет маршрут, профильный агент проводит анализ, Research подтверждает правовую основу, а QA проверяет итог перед выдачей пользователю.

Главное в системе — дисциплина ответа. Она отделяет факт от нормы, а интерпретацию от предположения. Если норму не удалось подтвердить по официальному источнику, ответ так и говорит. Непроверенное нельзя выдавать за достоверное.

Система встроена в наш рабочий мессенджер: у нее есть бот. Коллегам не нужно осваивать новый сервис — они пишут туда же, куда писали всегда.

Я не писал код — я ставил задачу

Самое неожиданное для меня — распределение ролей. Я описывал, что должно получиться, а ИИ-агент сам проектировал структуру, писал код, гонял проверки и доводил программу до запуска на рабочем сервере. Мне не нужно было выбирать язык программирования или технические шаблоны.

Постановка задачи агенту оказалась очень близка юридической работе. Это как техническое задание к договору: кто пользователь, что он вводит, откуда брать данные, по каким правилам их обрабатывать, какой нужен результат и что делать при ошибке. Чем точнее предмет, тем меньше споров на приемке.

На данный момент в проекте 86 автоматизированных тестов, и весь тестовый набор проходит успешно. Они проверяют ключевые сценарии работы системы: распределение запросов, взаимодействие агентов между собой, обработку документов, работу с большими языковыми моделями нейросетей и поведение при ошибках.

Ты выступаешь архитектором и руководителем проекта, а ИИ — твоим инженером.

Честно об ошибках

Вайбкодинг — не кнопка «сделать красиво». Ошибок было немало, и именно они дали самый ценный опыт. Три самых запомнившихся:

1. «Плавающие» тесты. Одна и та же автоматическая проверка то проходила успешно, то выдавала ошибку. Причина — гонка данных: проверки запускались одновременно и мешали друг другу, как два юриста, правящие один файл договора одновременно. Пришлось разбираться и разводить их по отдельным «кабинетам».
2. Реальная модель — не учебная заглушка. На тестовых искусственных данных все работало, а «живая» нейросеть вела себя иначе. Она возвращала данные не по строгой схеме, добавляла лишние служебные символы, вызывала инструменты не в том формате. Систему пришлось учить переваривать такие ответы. Юрист сказал бы так: условия договора хороши на бумаге, а проверяются на исполнении.
3. Запуск на сервере дал пощечин. Настройки окружения, шлюз платформы, авторизация — на каждом шаге что-то не стыковалось с первого раза. Но каждый раз проблема решалась, и с каждым разом я лучше понимал, как устроено то, что я делаю.

С чего начать

Мои советы коллегам, которые хотят попробовать:

1. Начните с одной задачи. Пусть это будет то, что вы регулярно делаете руками. Мультиагентная система может подождать.
2. Пишите задачу как ТЗ. Что на входе, что на выходе, какие правила, что делать при ошибке и что агенту трогать нельзя.
3. Заложите проверку в саму систему. Официальные источники, отдельный агент-контролер, тесты.
4. Не бойтесь ошибок. Они будут, и они решаемы.

Почему вайбкодинг пригодится каждому сотруднику

После этого проекта я убежден: вайбкодинг — не навык для айтишников, а базовая грамотность современного сотрудника. И вот почему.

Инструмент делает тот, кто лучше всех знает задачу. Раньше между «мне нужно» и «готово» стояли техзадание, очередь к разработчикам и пересказ с потерями. В случае с юридическими задачами это особенно критично: важно учитывать контекст, правовые риски, структуру документа и требования к источникам. Теперь инструмент может собирать сам специалист, который ежедневно работает с этими процессами и понимает, каким должен быть результат. Именно поэтому «AI Юристы KZ» изначально проектировался не как универсальный чат-бот, а как инструмент под реальные задачи юриста.

Это навык постановки задачи, а не программирования. Внятно сформулировать цель, входные данные, правила и критерии результата полезно в любой профессии. Вайбкодинг тренирует это каждый день.

Критический взгляд на ИИ. Кто сам собирал агента, тот видит, где ИИ ошибается, и умеет выстроить проверку. Когда ИИ уже везде, это настоящее конкурентное преимущество.

Эксперимент почти ничего не стоит. Не получилось — потерян час, а не бюджет и месяцы разработки. Поэтому пробовать нужно смело и уверенно!

Порог входа низкий, а результат — настоящий рабочий продукт. И если юрист смог собрать команду ИИ-агентов для своего отдела, то бухгалтер, кадровик или менеджер по продажам справятся точно.

Об этом на AI CRM CONF 2026 будет говорить Александр Вартанян, директор по маркетингу и AI/martech в Bitrix24, в сессии «Вайбкодинг: как бизнес будет «программировать» сам себя», 15 октября. Я собрал систему для юротдела; кто-то другой соберет ее для своей рутины — принцип один и тот же.

Вайбкодинг — это не магия, а новый способ работы. Специалист приносит свое знание предмета и требовательность к результату, а ИИ берет на себя инженерную часть. Для юриста это особенно естественно: мы и так каждый день формулируем условия, проверяем исполнение и ищем слабые места.