SML разработали корпоративный чат-бот на базе ИИ

SML Companion — новый чат-бот, который помогает сотрудникам быстро находить ответы и управлять корпоративными знаниями без лишних сложностей.

В условиях увеличения объема внутренней информации перед нами встала задача упростить доступ к знаниям. Раньше сотрудникам приходилось тратить время на поиск информации в документах и регламентах или обращаться к коллегам, что отвлекало и снижало общую продуктивность работы. Более того, не все имели представление о реальных масштабах накопленного опыта. Чат-бот решает эту проблему, выступая в роли удобного посредника между сотрудниками и корпоративной базой знаний. 

Сегодня бот уже отвечает на вопросы о правилах отпусков, больничных, командировках и других HR-процессах. Помощник на базе ИИ доступен 24/7 и позволяет быстро получать информацию. В качестве первой версии LLM используется Gemini 2.5 Pro, выбранная путем сравнительного тестирования среди наиболее распространенных аналогов. При этом выбор конкретной LLM в данном случае не принципиален и в будущем может быть перенастроен, если появится более подходящая версия. 

Первые недели показали: сотрудники экономят время, а HR-отдел не отвлекается на типовые вопросы и может сосредоточиться на других важных задачах. 

Это только первый шаг в создании комплексной системы управления знаниями, которая будет продолжать развиваться и совершенствоваться.

В ближайших планах — расширение кругозора и функциональности помощника. Уже летом 2025 года бот научится работать с информацией по управлению проектами, аналитике и разработке. В перспективе система получит доступ ко всем накопленным данным компании (включая проекты с NDA) и будет выдавать их сотрудникам с учетом разных уровней доступа, что позволит максимально полно использовать интеллектуальный потенциал решения.

«В 2022 году мы получили запрос от клиента на создание базы знаний по HR-вопросам с интерфейсом в формате чат-бота. На тот момент наша оценка проекта включала использование векторной базы данных и кастомной разработки, что делало решение финансово неоправданным для заказчика.

Однако уже сейчас, реализуя аналогичный функционал для внутренних нужд SML, мы смогли решить задачу в несколько раз дешевле — благодаря применению платформы автоматизации N8N и языковой модели Gemini. Это позволило сократить затраты на разработку и сохранить при этом ключевые возможности: быстрый поиск информации, интеграцию с корпоративными системами и адаптивный интерфейс.

Этот кейс наглядно демонстрирует, как развитие ИИ-инструментов открывает ранее недоступные возможности для бизнеса. Задачи, которые еще три года назад требовали значительных ресурсов, сегодня решаются эффективнее и экономичнее. Для SML это лучшая мотивация активнее внедрять новейшие решения в рабочие процессы. Каждый такой проект укрепляет уверенность: инвестиции в изучение и адаптацию инноваций напрямую влияют на конкурентные преимущества компании — как в качестве разработчика, так и в роли эксперта для клиентов», — рассказал Максим Горшков, технический директор SML.