Как GenAI превращает корпоративные знания в бизнес-инструмент

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 все 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 задает в чате вопрос — «Какие акции сейчас идут в сети X?» — и получает актуальный ответ со ссылкой на документы.

Преобразование неструктурированных материалов

Отчеты, презентации, заметки из визитов или встреч — все 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 выдает 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%.

Больше примеров вы найдете в нашем гайде.

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-партнер, 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 распределенных 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. Как этот стандарт уже внедряют компании — в аналитике, обучении, поддержке и документообороте — мы собрали в отдельном PDF-гайде. В нем — 40+ практических кейсов, типовые архитектуры и наблюдаемые эффекты.