InKnowledge стала лидером исследования CNews среди российских KMS-платформ

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.

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.

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.

«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.