В эпоху цифровой трансформации корпоративные знания – это не просто актив, а основа конкурентоспособности. С ростом объема информации в компаниях меняются запросы: бизнесу нужны более мощные, интеллектуальные платформы, в основе которых современные подходы и технологии. В материале разбираем, какие технологические тренды будут определять будущее платформ управления знаниями (KMS) в ближайшие годы.
Искусственный Интеллект: новое ядро интеллектуальной KMS системы
Искусственный интеллект все глубже проникает в ядро современных KMS-систем, перестав быть модным термином и превратившись в рабочий инструмент. Так, в 2024 году мы реализовали ИИ-модуль в InKnowledge и успешно запустили несколько пилотных проектов с Базой знаний, использующей искусственный интеллект, для наших клиентов.
Основные направления, в которых применяется и будет развиваться ИИ в базах знаний:
- NLU-технологии (Natural-language understanding). Глубокое понимание человеческого языка значительно улучшает поиск по материалам, делая его более осмысленным и релевантным запросу. Сотрудник может задать вопрос естественным языком («Как оформить удаленный доступ для нового контрагента?»), и система мгновенно найдет релевантные статьи, инструкции или даже фрагменты документов.
- Применение LLM+RAG (Large Language Models и Retrieval Augmented Generation) механик. Эта технология значительно повышает эффективность работы с базой знаний, беря на себя рутинные операции и высвобождая время сотрудников для решения творческих задач. Она позволяет получать готовые, сформулированные ответы на запросы вместо простых ссылок на документы, готовить аннотации и краткие содержания, создавать черновики статей, а также распределять и структурировать материалы. Технологии не заменят экспертов, но радикально ускоряют процесс подготовки и обработки документов.
- Компьютерное зрение или OCR. Эта технология полезна для полнотекстового поиска по базе знаний, например, когда документы загружены в виде сканов или изображений, а не в текстовых форматах вроде DOC или PDF. С ее помощью можно легко считывать слова, обозначения и другие элементы.
Персонализация и microlearning
Еще один тренд, который помогает сотрудникам быстрее получать новые знания — персонализация.
- Современные KMS (knowledge management systems) стремятся к тому, чтобы контент был максимально адаптирован под сотрудника или другого пользователя, который его запрашивает, опираясь на его роль в системе и анализируя предыдущие запросы. Это так называемое адаптивное обучение — adaptive learning. На схожие запросы Менеджеру по продажам система предложит кейсы и шаблоны коммерческих предложений, инженеру – технические спецификации и руководства по устранению неполадок. Так знания становятся контекстно-зависимыми.
- Поточное обучение или microlearning. На смену длинным мануалам приходят форматы, встроенные в ежедневные задачи: короткие (1-3 мин) обучающие видео, интерактивные чек-листы, подсказки и уведомления прямо в интерфейсе рабочих инструментов.
Цифровые двойники и AI-аватары
Тенденция использования цифровых двойников (Digital Twins) сотрудников в контексте корпоративных знаний — один из самых перспективных трендов, который выходит далеко за рамки простых чат-ботов.
Цифровой двойник сотрудника — это сложная AI-модель, обученная на:
- Глубоких знаниях: базе документов, статьях, мануалах, исторических данным компании.
- Стиле и опыте конкретного эксперта: записям встреч, презентациям, ответам на сложные вопросы в тикетах/чатах.
- Контексту бизнеса: внутренним регламентам, стандартам, специфике продуктов, клиентским кейсам.
Цифровые двойники будут полезны в следующих бизнес-процессах:
- Для консультаций сотрудников, клиентов и любых других пользователей 24/7: вместо чат-бота, который часто не может ответить на сложные вопросы, люди будут взаимодействовать с цифровым двойником, который обладает гораздо более широкой экспертизой и будет общаться в манере, свойственной конкретному человеку. Такие двойники не просто будут искать ответы на вопросы и предлагать нужные ссылки, а вести диалог, оценивать контекст и формулировать полноценные ответы.
- Для сохранения знаний. Уход ключевого эксперта — риск потери уникального опыта и стиля решения проблем. Цифровой двойник эксперта, обученный на его реальных ответах, решениях, записях, становится его «наследником». Новые сотрудники или коллеги могут консультироваться с этим двойником, получать ответы в стиле ушедшего эксперта, с характерной для него логикой и обоснованиями.
- Наставничество. Новичкам не всегда хватает наставников, а с цифровыми двойниками сделать это гораздо проще. Двойник опытного сотрудника становится своего рода интерактивным тренажером. Новичок может: задавать вопросы, как если бы он спрашивал у наставника; отрабатывать сложные сценарии в диалоге с двойником, получая обратную связь; анализировать, как конкретный эксперт подошел бы к решению его текущей задачи.
Бесшовная интеграция знаний в workflow
Подход, набирающий популярность, — встраивать знания непосредственно в контекст задачи, которую выполняет сотрудник, без необходимости прерывать текущую деятельность для поиска в отдельной системе.
Эти механики уже используются в основном там, где скорость получения информации критична: в контакт-центрах, службах поддержки и подобных сферах. Например, в нашей базе знаний реализована функция суфлера. Он анализирует диалог с клиентом и в реальном времени предлагает консультанту релевантные ответы и подсказки, помогая быстрее решить запрос.
Эти механики уже используются в основном там, где скорость получения информации критична: в контакт-центрах, службах поддержки и подобных сферах. Например, в нашей базе знаний реализована функция суфлера. Он анализирует диалог с клиентом и в реальном времени предлагает консультанту релевантные ответы и подсказки, помогая быстрее решить запрос.
Однако этими сценариями бесшовная интеграция знаний не ограничивается. Представьте менеджера по продажам, ведущего переговоры по сложному продукту. Когда клиент задает специфический технический вопрос, прямо в карточке клиента или окне звонка CRM-система, анализируя контекст (продукт, этап сделки, ключевые слова из переписки), автоматически предлагает релевантные статьи из базы знаний: технические характеристики, кейсы использования, ответы на частые возражения. Менеджер мгновенно находит ответ, не покидая CRM. Это ускоряет сделки, добавляет уверенности (ведь у него есть "подстраховка"), снижает риски ошибок и улучшает клиентский опыт.
Интеграция возможна с любыми системами, включая ERP, WMS и другие сложные бизнес-приложения. Например, при приемке нового товара в WMS-системе специальное окно с интегрированной базой знаний будет подсказывать ссылки на инструкции и чек-листы. В результате снижается количество ошибок, ускоряется адаптация новых сотрудников и повышается стандартизация процессов.
В конечном счете, интеграция базы знаний в рабочие процессы приносит дополнительную ценность бизнесу. Она повышает качество работы сотрудников, потому что знания доступны именно в тот момент, когда они нужны, поддерживая и сопровождая рабочий процесс.
По сути, интеграция базы знаний в воркфлоу дает дополнительную ценность бизнесу, повышая качество работы сотрудников, потому что знания находятся в момент, когда они нужны и поддерживают рабочий процесс.
Интеграция возможна с любыми системами, включая ERP, WMS и другие сложные бизнес-приложения. Например, при приемке нового товара в WMS-системе специальное окно с интегрированной базой знаний будет подсказывать ссылки на инструкции и чек-листы. В результате снижается количество ошибок, ускоряется адаптация новых сотрудников и повышается стандартизация процессов.
В конечном счете, интеграция базы знаний в рабочие процессы приносит дополнительную ценность бизнесу. Она повышает качество работы сотрудников, потому что знания доступны именно в тот момент, когда они нужны, поддерживая и сопровождая рабочий процесс.
По сути, интеграция базы знаний в воркфлоу дает дополнительную ценность бизнесу, повышая качество работы сотрудников, потому что знания находятся в момент, когда они нужны и поддерживают рабочий процесс.
Графы знаний (Knowledge Graph)
Граф знаний — это усовершенствованная структура данных для управления знаниями в организации. Он предоставляет информацию, визуализируя связи между объектами системы. Эта механика объединяет различные источники данных (как структурированные, так и неструктурированные) в единую доступную структуру. По сути, граф знаний — это интерактивная карта экспертизы вашей компании, показывающая не только отдельные сущности, но и связи между ними.
Главное преимущество графов знаний — они умеют собирать данные из самых разных источников и показывать их в одном окне. Это как единая точка доступа ко всей информации.
Еще важно: графы знаний обеспечивают, что данные всегда выглядят одинаково и понятно для всех. Неважно, откуда они взялись или в каком формате были изначально — система их обрабатывает и представляет в единой структуре. Так каждый сотрудник видит информацию одинаково и может с ней работать.
Чтобы избежать путаницы в терминах и связях, графы знаний используют специальные методы — например, четкие словари (контролируемые словари) и схемы связей (онтологии). Это помогает точно определить, что значит каждый термин и как данные связаны между собой. Традиционные системы часто с этим не справляются.
Наконец, графы знаний могут "учиться" и обогащать себя. Они используют не только свои внутренние данные, но и привлекают внешние источники знаний как справочник. Это помогает глубже понимать информацию и видеть полную картину.
Ключевое отличие графов знаний в том, что они «понимают» связи, а не только факты. Например:
Классический поиск: Сотрудник ищет презентацию по продукту → получает только презентации.
Поиск с графом знаний: Сотрудник ищет презентацию → система также показывает продуктовые ролики, инструкции, ссылки на экспертов по теме. Это дает человеку более полную картину, связанную с изначальным запросом.
Главное преимущество графов знаний — они умеют собирать данные из самых разных источников и показывать их в одном окне. Это как единая точка доступа ко всей информации.
Еще важно: графы знаний обеспечивают, что данные всегда выглядят одинаково и понятно для всех. Неважно, откуда они взялись или в каком формате были изначально — система их обрабатывает и представляет в единой структуре. Так каждый сотрудник видит информацию одинаково и может с ней работать.
Чтобы избежать путаницы в терминах и связях, графы знаний используют специальные методы — например, четкие словари (контролируемые словари) и схемы связей (онтологии). Это помогает точно определить, что значит каждый термин и как данные связаны между собой. Традиционные системы часто с этим не справляются.
Наконец, графы знаний могут "учиться" и обогащать себя. Они используют не только свои внутренние данные, но и привлекают внешние источники знаний как справочник. Это помогает глубже понимать информацию и видеть полную картину.
Ключевое отличие графов знаний в том, что они «понимают» связи, а не только факты. Например:
Классический поиск: Сотрудник ищет презентацию по продукту → получает только презентации.
Поиск с графом знаний: Сотрудник ищет презентацию → система также показывает продуктовые ролики, инструкции, ссылки на экспертов по теме. Это дает человеку более полную картину, связанную с изначальным запросом.
Преимущества такого подхода:
- Быстрый доступ к ответам: Сотрудники находят нужное быстрее, а результаты поиска будут в какой-то мере предварять их следующие вопросы.
- Глубокое понимание новых тем: Люди получают более полное представление о предмете, что ускоряет адаптацию новых сотрудников и освоение новых знаний.
- Контекст для решений: Понимание полного контекста (например, все условия договора, риски, ответственные лица) помогает принимать обоснованные решения и избегать дорогостоящих ошибок.
Помимо этого, так как графы знаний предназначены для того, чтобы отражать взаимосвязи и контекст, это делает их идеальным дополнениям к технологиям Retrieval-Augmented Generation (RAG), которые уже используются в современных базах знаний.
Резюме
Современные системы управления знаниями переживают трансформацию, и в центре этой революции — искусственный интеллект и механизмы персонализации, которые делают знания не просто доступными, но помогают встроить их в рабочих процесс, адаптируя под нужды каждого сотрудника.
Особенно перспективными с точки зрения внедрений в ближайшем будущем выглядят следующие направления:
Тренды развиваются стремительно, поэтому рекомендуем наблюдать за их эволюцией. Понимание того, как конкретные технологии применяются на практике, позволит оценить их востребованность в вашем бизнесе и осознанно выбирать вендоров, которые реализуют важнейшие технологические тренды в своих KMS-платформах.
Особенно перспективными с точки зрения внедрений в ближайшем будущем выглядят следующие направления:
- Применение NLU-технологий на поиске и использование LLM+RAG механик для генерации ответов, подготовки и анализа новых документов.
- Бесшовная интеграция знаний прямо в рабочие инструменты (CRM, ERP, WMS), которая ускоряет поиск решения, предоставляя информацию «здесь и сейчас».
Тренды развиваются стремительно, поэтому рекомендуем наблюдать за их эволюцией. Понимание того, как конкретные технологии применяются на практике, позволит оценить их востребованность в вашем бизнесе и осознанно выбирать вендоров, которые реализуют важнейшие технологические тренды в своих KMS-платформах.