В сентябре 2026 года CNews Analytics выпустило исследование cистем управления знаниями для крупного бизнеса (KMS-платформ, от англ. Knowledge Management System — системы управления корпоративными знаниями). В обзоре участвовали 10 российских решений — Minerva Knowledge, Teamly, Eva Wiki, Documenterra, Яндекс Вики и другие. Платформа InKnowledge стала лидером рейтинга, а в тройку вошли также Minerva Knowledge (Naumen KMS) и EvaWiki.
InKnowledge (L2U, входит в группу компаний BSS) заняла первую строчку, обойдя других участников по большинству функциональных блоков. Платформа стала лидером по возможностям создания и управления контентом: поддерживает 22 типа готового контента «из коробки» — от статей и сценариев до BPMN-процессов и омниканальных материалов; пользователи могут сами создавать новые типы контента и шаблоны, не обращаясь к вендору. InKnowledge — единственное решение, которое предоставляет вариативность отображения результатов поиска: карточки, списки, таблицы, сниппеты. Отличается максимальной гибкостью в настройках интерфейса для разных пользователей и ролей. В части ИИ предлагает встроенную генерацию ответов по базе знаний компании (RAG), собственную большую языковую модель (LLM), индивидуальную настройку промптов для отдельных сайтов и разделов.
Minerva Knowledge (Naumen KMS) заняла второе место. Платформа обладает сильным функционалом в управлении жизненным циклом контента: версионирование, сравнение содержания, публикация по расписанию, глоссарий с подсветкой в тексте, отложенное удаление, массовые действия. Также выделяется сильной техподдержкой — собственный колл-центр, форум с ответами разработчиков, публичный SLA.
EvaWiki (ЕваТим), которая позиционируется как российская альтернатива Confluence, замыкает тройку лидеров. Решение выделяется обширной экосистемой готовых интеграций с российскими системами: 40+ коннекторов и обладает наивысшей совместимостью с российскими ОС (9 дистрибутивов Linux) и крупнейшей партнерской сетью — 62+ партнера с правом доработки продукта.
EvaWiki (ЕваТим), которая позиционируется как российская альтернатива Confluence, замыкает тройку лидеров. Решение выделяется обширной экосистемой готовых интеграций с российскими системами: 40+ коннекторов и обладает наивысшей совместимостью с российскими ОС (9 дистрибутивов Linux) и крупнейшей партнерской сетью — 62+ партнера с правом доработки продукта.
Куда движется рынок: тренды
Результаты исследования говорят о том, что базовые возможности KMS-платформ — поиск, хранение, публикация, разграничение прав — в целом уже закрыты большинством решений. Но рынок не стоит на месте.
От базы знаний к единой платформе. Дмитрий Лактионов, директор продуктового направления, отмечает, что крупный бизнес все чаще обращается с запросом не на базу знаний для отдельного подразделения, а ищет единую платформу, которая объединит разрозненные решения. Такой подход помогает снижать косты на поддержку и делает процесс управления знаниями прозрачным.
«Централизация не означает унификацию. — отмечает Дмитрий — Каждое подразделение в рамках единой платформы должно иметь возможность сохранить привычные сценарии работы с информацией, уникальную структуру и интерфейсы. Это значит, что гибкость и инструменты кастомизации KMS-решений становятся особенно значимыми».
Опыт клиента (CX) и Опыт сотрудника (EX) в одном решении. Потребности в единой платформе можно условно разделить на два направления: поддержка клиентского опыта и поддержка сотрудников. Оба этих аспекта способна закрыть база знаний.
В клиентском сценарии решение помогает сотрудникам клиентских служб быстро находить нужные ответы клиентские запросы и в то же время является источником информации для блоков "Вопрос-Ответ" на сайте и в мобильных приложениях, на клиентских порталах, в чат-ботах.
В рамках поддержки сотрудников платформа становится единым пространством для работы с корпоративной информацией: для онбординга, оубчения, поддержки рутинных рабочих процессов, фиксации экспертизы и передачи нового опыта.
Дмитрий Лактионов отмечает, что эти сценарии близки, но не тождественны. «Для клиентского опыта особенно важны скорость поиска, точность формулировок, актуальность информации, интеграции с CRM и другими системами. Для внутренних пользователей на первый план выходит гибкая ролевая модель, совместная работа с контентом, удобство фиксации и хранения экспертных знаний. Важно, чтобы современная база знаний была способна предложить необходимые инструменты для работы в разных форматах».
Генеративный ИИ — это не только «умный поиск». Если на старте внедрения ИИ в базы знаний, искусственный интеллект решал задачи с поиском информации и генерации ответов, то сейчас сценарии стали шире. ИИ-помощник может готовить черновики новых материалов, создавать саммари и аннотации, структурировать тексты и так далее. Следующий шаг, который уже делают некоторые участники рынка — запуск ИИ-агентов, подключенных к базе знаний. Такие агенты будут выполнять цепочку действий: обращаться к внешним системам, получать актуальные данные и формировать готовый ответ.
Дмитрий Лактионов комментирует: «Чтобы такие сценарии работали, в базе знаний нужен механизм оркестрации агентов. Бизнес должен обращать внимание на возможности настройки этого механизма: они должны быть доступны не только разработчикам вендора, но и аналитикам компании».
Контекстная подача знаний. Еще один заметный тренд — контекстная подача знаний. Крупный бизнес пришел к пониманию, что база знаний становится по настоящему эффективной, когда используется в качестве рабочей системы, к которой сотрудники прибегают для решения конкретных вопросов в течение дня. А для этого недостаточно собрать информацию в одном месте и настроить поиск.
«Для реализации контекстной подачи важны два аспекта. Первый — интеграция базы знаний в привычные рабочие системы: CRM, ERP, систему дистанционного банковского обслуживания, сервисный интерфейс или другое корпоративное приложение. Второй — использование контекста самой задачи. Если сотрудник работает с банковскими картами, система должна подбирать инструкции, тарифы, сценарии обслуживания и ответы на частые вопросы именно по картам. Материалы о мерах поддержки малого бизнеса или других продуктах не должны попадать в выдачу, если они не относятся к текущему запросу» — объясняет Дмитрий.
От базы знаний к единой платформе. Дмитрий Лактионов, директор продуктового направления, отмечает, что крупный бизнес все чаще обращается с запросом не на базу знаний для отдельного подразделения, а ищет единую платформу, которая объединит разрозненные решения. Такой подход помогает снижать косты на поддержку и делает процесс управления знаниями прозрачным.
«Централизация не означает унификацию. — отмечает Дмитрий — Каждое подразделение в рамках единой платформы должно иметь возможность сохранить привычные сценарии работы с информацией, уникальную структуру и интерфейсы. Это значит, что гибкость и инструменты кастомизации KMS-решений становятся особенно значимыми».
Опыт клиента (CX) и Опыт сотрудника (EX) в одном решении. Потребности в единой платформе можно условно разделить на два направления: поддержка клиентского опыта и поддержка сотрудников. Оба этих аспекта способна закрыть база знаний.
В клиентском сценарии решение помогает сотрудникам клиентских служб быстро находить нужные ответы клиентские запросы и в то же время является источником информации для блоков "Вопрос-Ответ" на сайте и в мобильных приложениях, на клиентских порталах, в чат-ботах.
В рамках поддержки сотрудников платформа становится единым пространством для работы с корпоративной информацией: для онбординга, оубчения, поддержки рутинных рабочих процессов, фиксации экспертизы и передачи нового опыта.
Дмитрий Лактионов отмечает, что эти сценарии близки, но не тождественны. «Для клиентского опыта особенно важны скорость поиска, точность формулировок, актуальность информации, интеграции с CRM и другими системами. Для внутренних пользователей на первый план выходит гибкая ролевая модель, совместная работа с контентом, удобство фиксации и хранения экспертных знаний. Важно, чтобы современная база знаний была способна предложить необходимые инструменты для работы в разных форматах».
Генеративный ИИ — это не только «умный поиск». Если на старте внедрения ИИ в базы знаний, искусственный интеллект решал задачи с поиском информации и генерации ответов, то сейчас сценарии стали шире. ИИ-помощник может готовить черновики новых материалов, создавать саммари и аннотации, структурировать тексты и так далее. Следующий шаг, который уже делают некоторые участники рынка — запуск ИИ-агентов, подключенных к базе знаний. Такие агенты будут выполнять цепочку действий: обращаться к внешним системам, получать актуальные данные и формировать готовый ответ.
Дмитрий Лактионов комментирует: «Чтобы такие сценарии работали, в базе знаний нужен механизм оркестрации агентов. Бизнес должен обращать внимание на возможности настройки этого механизма: они должны быть доступны не только разработчикам вендора, но и аналитикам компании».
Контекстная подача знаний. Еще один заметный тренд — контекстная подача знаний. Крупный бизнес пришел к пониманию, что база знаний становится по настоящему эффективной, когда используется в качестве рабочей системы, к которой сотрудники прибегают для решения конкретных вопросов в течение дня. А для этого недостаточно собрать информацию в одном месте и настроить поиск.
«Для реализации контекстной подачи важны два аспекта. Первый — интеграция базы знаний в привычные рабочие системы: CRM, ERP, систему дистанционного банковского обслуживания, сервисный интерфейс или другое корпоративное приложение. Второй — использование контекста самой задачи. Если сотрудник работает с банковскими картами, система должна подбирать инструкции, тарифы, сценарии обслуживания и ответы на частые вопросы именно по картам. Материалы о мерах поддержки малого бизнеса или других продуктах не должны попадать в выдачу, если они не относятся к текущему запросу» — объясняет Дмитрий.
Рынок систем управления знаниями для крупного бизнеса выходит за рамки привычного представления о базе знаний как о корпоративном архиве документов, к которому обращаются по случаю. Системы становятся частью ежедневной работы сотрудников, встраиваются в привычные корпоративные сервисы и поддерживают разные подразделения с их собственными процессами.
«Как лидеры рынка, мы рады видеть, что российские решения развиваются вместе с потребностями бизнеса: становятся гибче, лучше адаптируются к разным корпоративным сценариям и помогают сотрудникам и клиентам в повседневных задачах. Такие платформы постепенно превращаются в надежный инструмент, который сопровождает ключевые процессы компании и делает работу со знаниями более эффективной», — заключил Дмитрий.
