2025/12/03 17:20:26 База знаний для ИИ: как подготовить контент и настроить процессы Большинство крупных и средних российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект в работе, однако около 70% корпораций все еще не окупили внедрение технологии. В среднем возврат инвестиций занимает два-три года, но у многих сроки растягиваются, в том числе из-за отсутствия стратегии и несистемности процессов. Содержание Может ли ИИ управлять знаниями? Кроме того, полноценное внедрение ИИ-агентов часто «буксует», потому что нет фундамента — единого источника знаний с актуальной, применимой и структурированной информацией . Речь идет не о наборе разрозненных документов или папок, а о корпоративной базе знаний, которая регулярно обновляется и становится надежным источником правды как для сотрудников, так и для ИИ . В статье разбираем, почему недостаточно просто «скормить» AI-агенту все рабочие файлы , с чего начать работу со знаниями и как выстроить процессы так, чтобы получать реальную пользу от внедрения ИИ. Тренд на системное управление знаниями Российский бизнес постепенно смещает фокус с простого внедрения ИТ-инструментов на системное управления знаниями — комплексную работу с контентом, процессами и корпоративной культурой. По оценкам экспертов Minervasoft , за 9 месяцев 2025 года спрос на внедрение систем управления знаниями и смежные услуги вырос в 2 раза, по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, а трудоемкость проектов увеличилась на 80%. Одна из причин — масштабная цифровая трансформация бизнеса и активное внедрение технологий искусственного интеллекта. Minervasoft занимается комплексным внедрением менеджмента знаний в крупном и среднем бизнесе: помогает запустить процессы и культуру и создать корпоративную базу знаний для подключения AI-агентов. Продукты компании используют более 200 тысяч человек. Среди клиентов — « Делимобиль », Dodo Brands , « Петрович », « Самолёт », « Систэм Электрик », « Совкомбанк » и другие крупные бренды. Осознание того, что хаотичные данные — главное препятствие для эффективного внедрения GenAI-решений, вынуждает бизнес заранее готовить информационную среду и создавать качественный фундамент для подключения ИИ-агентов. Зачем ИИ база знаний? Знания — это не абстрактный актив. Это документация, конкретные статьи, инструкции, презентации, с которыми каждый день взаимодействуют сотрудники. От понятности и актуальности таких материалов напрямую зависит производительность команд, а также динамика основных бизнес-показателей: скорость и объем продаж, величина ФОТ, уровень текучести, время адаптации и другие. На эффективность управления знаниями — выявление, создание, хранение, распространение и использование — обычно влияют три фактора: качество контента, выстроенные процессы и удобство поиска. Но обычно бизнес ищет причины неудачных результатов не там. Основное заблуждение: достаточно переехать на новую ИТ-систему, подключить ИИ-помощника, и все «само» заработает. По факту магии не происходит. Компания годами копит разрозненную информацию, не занимается ее проверкой и актуализацией — в итоге получается хаос. И если сотрудник не может быстро найти ответ на свой запрос, то ИИ-помощник тем более не справится с этой задачей. AI-агент анализирует смыслы и содержание, изучает структуру, теги и ключевые слова, выявляет закономерности и дает ответы на основе различных источников. Если база знаний содержит однотипные материалы с некорректной структурой и путанными заголовками, а поиск работает плохо и не находит нужную информацию, ИИ-помощник будет выдавать неточные или бессмысленные ответы. Поэтому любой проект по управлению знаниями состоит из двух частей. Первая — технологическая. Это внедрение платформы управления знаниями, создание обучающих курсов на основе знаний, подключение AI-агента. Вторая — методологическая. Это аудит, работа с контентом и процессами, поддержка после внедрения. Как это работает на практике Обычно создание единого источника правды для сотрудников и AI-помощников включает нескольких важных шагов. Minervasoft занимается комплексным внедрением менеджмента знаний и сопровождает компании на всех этапах: Первый — аудит. Это оценка текущей стуации: насколько данные актуальные и достоверные, готов ли контент для работы с искусственным интеллектом, как сами пользователи оценивают удобство, качество и приоритетность базы знаний, какое положение она занимает в текущих процессах. Мы также фиксируем, с какими ограничениями сталкиваются команды в процессе создания и применения знаний, и формируем детализированный отчет по итогам аудита. Туда же включаем список задач, которые нужно будет сделать на следующих этапах. Второй — оптимизация, внедрение и подведение итогов. На практике мы выстраиваем два параллельных процесса: внедрение новой платформы и повышение качества знаний, в том числе обучение сотрудников, переработку статей и структуры, разработку шаблонов и редполитики. Работаем не только над содержанием базы знаний, но и над форматированием материалов. Например, сложные таблицы, сноски, картинки без описания плохо воспринимаются как людьми, так и ИИ. После подготовки контента помогаем переехать на новое решение, в течение двух месяцев замеряем результаты внедрения и при необходимости корректируем программу. Результаты правильно реализованных проектов можно увидеть практически сразу после внедрения. Сотрудники быстрее находят информацию и закрывают рабочие задачи, новички легче погружаются в процессы и в короткие сроки достигают плановых показателей, а бизнес фиксирует рост производительности команд и снижение потерь из-за оттока критически важных знаний. Третий — постпроектная поддержка. По мере роста в компаниях появляются новые продукты, меняются процессы и команды. Поэтому часто требуется дополнительная поддержка: выборочные аудиты, консультации по новым задачам, контроль соблюдения стандартов, подбор и обучение сотрудников, повышение их квалификации. Это позволяет избежать ухудшения качества знаний и сохранить стандарты на высоком уровне. В долгосрочной перспективе именно такая поддержка формирует культуру работы со знаниями и дает устойчивый результат. У каждой компании — свой путь Не бывает полностью идентичных проектов. Даже если речь идет об одной отрасли, в каждой компании свои нюансы — от структуры базы знаний до подходов к обучению сотрудников. В одном случае важна детализация статей по продуктам, в другом — удобство поиска, в третьем — стандартизация форматов. Кроме того, существуют разные методологии, которые учитывают специфику процесса создания знаний и ролей конечных пользователей. Например, в клиентском сервисе операторы обычно используют знания, которые создают контент-менеджеры. В ИТ -поддержке действует методология KCS (Knowledge-Centered Service), где создатели знаний и их пользователи — одни и те же специалисты. Но есть общее универсальное правило: инвестиции в знания неизменно приводят к улучшению качества работы и росту производительности. Когда в компании решены проблемы с контентом, процессами и людьми, ИИ-ассистент быстро находит необходимую информацию и становится полноценным помощником сотрудника. Может ли ИИ управлять знаниями? ИИ-помощник помогает структурировать информацию, адаптировать стиль, делать краткие саммари, извлекать данные из изображений и скриншотов. Поэтому все больше компаний выбирают базу знаний с AI-ассистентом. Однако ряд задач по-прежнему остается в зоне ответственности человека. Например, специалист лучше ранжирует информацию по частоте использования, сопоставляет противоречивые статьи и выявляет ошибки, делает текст более понятным и выстраивает процессы взаимодействия между специалистами. Внедрение ИИ тесно связано с управлением знаниями, и именно поэтому спрос на такие проекты в России продолжает расти. Чтобы создать качественный фундамент для покдлючения AI-агента, важно сделать менеджмент знаний частью корпоративной культуры и убедиться, что база знаний в компании — это «живой» источник с удобным поиском, который регулярно обновляется и содержит только актуальную, применимую и хорошо структурированную информацию. Source: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%91%D0%B0%D0%B7%D0%B0_%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%98%D0%98:_%D0%BA%D0%B0%D0%BA_%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B3%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%82%D1%8C_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%B8_%D0%BD%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B8%D1%82%D1%8C_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81%D1%8B