Знания – актив компании. Искусственный интеллект помогает не терять экспертизу, ускоряет поиск ответов и превращает базы знаний в бизнес-результаты.
Каждая компания накапливает знания: в документах, чатах, презентациях, письмах и головах сотрудников. Но в момент, когда они действительно нужны, большая часть информации оказывается недоступной. Знания теряются с уходом людей, дублируются в разных системах, не индексируются, не переиспользуются.
По оценке McKinsey, до 20% рабочего времени сотрудники тратят на поиск информации – это один рабочий день в неделю. GenAI помогает сократить эти потери и превратить фрагментированные источники в интеллектуальную, диалоговую систему поддержки – актуальную, живую и встроенную в повседневные процессы.
В этой статье мы покажем, как GenAI помогает компаниям решать задачи управления знаниями: от интеллектуального поиска и онбординга до поддержки принятия решений и передачи опыта.
Зачем управлять знаниями?
Знания – это не только база инструкций или корпоративный портал. Это проверенные решения, накопленный контекст, успешные практики. Их отсутствие напрямую влияет на эффективность: сотрудники дублируют ошибки, тратят время на повторный поиск, принимают решения вслепую.
Во многих компаниях знания «заперты» в отдельных системах – от SharePoint и Notion до email-архивов и чатов. Они теряются при увольнении сотрудников, не переиспользуются, не обновляются. Новичку часто приходится «собирать» нужную информацию по крупицам в течение недель.
Типовые вызовы:
- Фрагментация: знания хранятся в десятках разрозненных источников.
- Сложность доступа: нельзя задать вопрос «по-человечески» и сразу получить ответ.
- Потеря экспертизы: уходит человек – уходит и знание.
- Устаревание: никто не обновляет документы, которые «вроде уже есть».
Компании всё чаще ищут способ превратить знание из архива в актив – доступный, живой, диалоговый. Классическая база знаний работает, если вы точно знаете, что ищете. Но если вопрос звучит неформально – «Как оформить скидку вне промо?» или «Какие шаги при запуске нового SKU?» – она бессильна.
Вот где вступает в игру Generative AI. В отличие от обычного поиска, решения на базе Generative AI не просто ищут совпадения по ключевым словам. Они понимают смысл вопроса, сопоставляют данные из разных источников и формируют осмысленный ответ – так, как это сделал бы ваш коллега.
Такой подход строится на связке semantic search и генерации:
- Система обходит десятки источников – от PDF и Excel до Confluence и e-mail-архивов.
- Находит фрагменты, релевантные по смыслу, а не по формулировке.
- Объединяет их в связный ответ: не просто цитаты, а осмысленный, целевой текст.
- Может дополнительно сгенерировать инструкцию, письмо или шаблон на основе корпоративного контекста.
Главное отличие – это диалог. GenAI становится живым интерфейсом к знаниям: его можно уточнить, переспросить, задать вопрос в любой форме. Это снимает барьер между человеком и информацией и превращает поиск в полноценную поддержку действий.
Пример: в банке OCBC такой подход позволил ускорить извлечение инсайтов из документов в 25 раз. Система объединила semantic search, RAG-архитектуру и персонализированные дашборды.
Сценарии работы ИИ с корпоративными знаниями
Интеллектуальный поиск вместо FAQ и папок
Когда сотрудник спрашивает: «Какой порядок согласования договора с федеральной сетью?» – GenAI-ассистент не ищет ключевые слова в папках. Он анализирует внутренние документы, письма и инструкции, извлекает суть и формирует пошаговый ответ. Это снижает нагрузку на HR, IT и project office и экономит десятки часов на самостоятельный поиск.
Поддержка новых сотрудников: навигация, адаптация, обучение
Онбординг больше не требует десятков ссылок и писем. GenAI становится навигатором по корпоративной среде: объясняет, где найти ресурсы, подсказывает, как устроены процессы, и помогает с первыми задачами. Например, при запросе «Куда загрузить KPI на квартал?» ассистент не только отвечает, но и открывает нужную форму с пояснениями.
Быстрая подготовка текстов и шаблонов
Когда нужно срочно подготовить письмо, инструкцию или резюме встречи, GenAI сгенерирует текст за секунды – на основе корпоративной стилистики и предыдущих кейсов. Достаточно запроса: «Сформулируй деликатный отказ по тендеру» – и у вас есть корректное и структурированное письмо.
Единая точка доступа к знаниям для линейных команд
В продажах, логистике, службе поддержки GenAI-ассистент становится интерфейсом ко всей оперативной информации. Пример: торговый представитель в командировке задаёт в чате вопрос – «Какие акции сейчас идут в сети X?» – и получает актуальный ответ со ссылкой на документы.
Преобразование неструктурированных материалов
Отчёты, презентации, заметки из визитов или встреч – всё это превращается в системную выжимку. GenAI выявляет повторяющиеся проблемы, объединяет шаблоны и формирует краткие аналитические справки – без Excel и ручной обработки.
Кейсы лидеров рынка
Международные компании уже интегрировали GenAI в повседневную работу с корпоративными знаниями – от фармацевтических производителей до финансов и ИТ. Вот несколько ориентиров:
- Roche объединила знания о препаратах, исследованиях и регуляторных нормах в единую систему. Сотрудники получают быстрые ответы на сложные вопросы – от протоколов испытаний до инструкций по применению – без необходимости просматривать сотни PDF. Решение построено на foundation-модели, векторном поиске и архитектуре RAG.
- HSBC автоматизировал обработку юридических документов, комплаенс-архивов и политик. GenAI-ассистент выдаёт справки по сложным вопросам, например, как новые регуляции применяются в разных странах. Система интегрирована с внутренними хранилищами, построена на PaLM и Weaviate.
- Внутренние команды Google используют GenAI, чтобы отвечать на сложные клиентские запросы, собирая информацию из десятков внутренних баз знаний. Это улучшило полноту и точность ответов, обеспечив единый доступ к фрагментированной ранее информации.
- ServiceNow внедрила GenAI для структурирования wiki-документации и инцидент-репортов. Это позволяет сотрудникам быстрее находить похожие кейсы, повторяющиеся ошибки и уже отработанные решения. Эффект – сокращение времени на реагирование на обращения до 45%.
Как построить такое решение: от модели к системе
Просто подключить языковую модель к папке с документами – недостаточно. Чтобы GenAI стал полноценным инструментом, его нужно встроить в архитектуру компании: учесть источники данных, структуру процессов, права доступа, формат запросов и контекст бизнес-решений.
Для этого важна не только технологическая экспертиза, но и понимание внутренней логики работы: кто принимает решения, как оформляются регламенты, какие данные критичны, а какие устаревают через неделю. Генеративный ИИ должен не просто отвечать – он должен отвечать правильно, понятно и по делу.
Именно поэтому таким проектам нужен ИТ-партнёр, способный объединить:
- semantic search и RAG-архитектуру;
- foundation-модели, оптимальные под задачу;
- безопасную интеграцию с BI, CRM, SharePoint, Confluence и другими системами;
- механику доступа, версионирования и корректировки контента.
В ProSpace мы подходим к этим задачам как к части платформенной трансформации – от доступа к данным до поддержки решений. Наша цель – не просто автоматизировать поиск, а превратить накопленные знания в рабочий инструмент для каждой команды.
От хранилища знаний к поддержке действий
Искусственный интеллект уже меняет подход к управлению знаниями. То, что раньше требовало десятков вкладок, архивов и внутренних чатов, теперь доступно по одному запросу – в диалоге с GenAI-ассистентом. Он объединяет документы, презентации, заметки и письма в единую, живую и контекстную систему знаний.
Это не просто удобство. Это реальный прирост эффективности:
- новые сотрудники быстрее адаптируются;
- линейные команды получают поддержку на месте;
- офисные – снижают зависимость от внутренних экспертов;
- экспертиза сохраняется при росте или трансформации.
Особенно заметен эффект в распределённых и быстрорастущих компаниях, а также в отраслях с высокой кадровой динамикой – от FMCG и фармы до консалтинга и IT.
Но главное – GenAI меняет не инструменты, а культуру. Он делает знания доступными, а решение – быстрее. Это не тренд, а новый стандарт внутренней эффективности.
📥 Хотите понять, какие сценарии GenAI уже работают в бизнесе – от поддержки до адаптации, от аналитики до документооборота?
Скачайте наш гайд с 40+ кейсами, описаниями сценариев, технологий и эффектов.
👉 Скачать PDF-документ