Эксперт Minervasoft: как подготовить базу знаний для ИИ-агента

Хорошая база знаний нужна и сотрудникам, и ИИ-помощникам: только опираясь на актуальную и полную информацию, люди и технологии способны работать быстро и без ошибок.

Иллюзия «волшебной кнопки»

95% компаний не получают финансового результата при внедрении ИИ-агентов, показало исследование Массачусетского технологического университета (MIT). По нашему опыту, большинство провальных кейсов связаны с проблемами в базе знаний — в них содержатся устаревшие, противоречивые и неполные сведения. Часто — в непонятном для машины формате.

Обращаясь к такой информации, ИИ-агент закономерно допускает ошибки, затрудняя работу специалистов, которые ждут от него быстрого и точного ответа. Речь идет, в первую очередь, о службах клиентского сервиса, технической поддержки, системах самообслуживания (Self-Service).

Основное заблуждение компаний: мы поставим классную платформу управления знаниями, и все заработает само — сотрудники станут эффективнее, ИИ-помощники прекратят ошибаться. Но на самом деле перенос знаний на новое техническое решение и подключение ИИ-агентов само по себе не повышает эффективность работы с информацией.

Помимо внедрения продвинутой платформы управления знаниями, необходимо выстроить процессы управления знаниями и сформировать правильную основу — качественный, применимый и хорошо структурированный контент.

Почему важен менеджмент знаний

Корпоративные знания — это все полезные статьи, регламенты, презентации и другие необходимые для работы материалы. У них есть жизненный цикл, который состоит из пяти этапов: выявления, создания, хранения, распространения и утилизации. 

Менеджмент знаний — процесс комплексного, систематического управления всеми знаниями, которые существуют в компании или поступают извне. Его задача — обеспечить актуальность, доступность и применимость этих знаний для сотрудников и ИИ-агентов.

Практика показывает, что без регулярного использования инструментов и подходов менеджмента знаний корпоративный контент быстро устаревает и перестает приносить пользу.

Команда Minerva Result уже больше 15 лет внедряет менеджмент знаний в крупнейших российских компаниях. За это время мы выявили ряд распространенных ошибок, которые возникают во время создания единого источника знаний для сотрудников и ИИ-агентов.

Если вам нужна база знаний для ИИ, проверьте себя по этому списку.

Топ распространенных ошибок

1. Знания не фиксируются.

Частая проблема — это хаотичные процессы. Бывает так, что знания хранятся только в головах или передаются, но поздно, в неполном виде или неподходящем формате. Тогда сотрудники используют десятки однотипных материалов с путаными заголовками и содержанием, повторяют одни и те же ошибки и тратят много времени на поиск правильной информации.

Когда компания принимает решение внедрить ИИ-помощника, ситуация только усугубляется: ассистент, как и сотрудник, не справляется с обработкой разрозненной информации, начинает выдумывать или давать неправильные ответы.

2. Знания хранятся в нескольких источниках.

Если компания фиксирует знания, но без редполитики, ответственных менеджеров и четких инструкций, то со временем их становится слишком много. Появляются дубли, противоречия, ошибки. А если рабочих систем несколько, то проблемы копятся как «снежный ком». Потом при переезде на одну платформу возникает коллапс. В сложных случаях приходится переписывать весь контент с нуля. 

3. Знания не найти.

Если вся важная информация зафиксирована, но к ней нет доступа: в системе плохой поиск, заголовки непонятные, структуры нет, навигация и теги отсутствуют, владельцы файлов забывают открыть доступ, то база знаний не будет приносить пользу. Сотрудники продолжат терять время и принимать неверные решения.

4. Знания непонятные.

Если материалы написаны без учета структуры и особенностей восприятия, с ними сложно работать. Проблемы возникают из-за некорректных заголовков, перегруженных формулировок и отсутствия единых стандартов — как для самих материалов, так и для структуры их хранения.

5. Знания не защищены.

Когда нет разграничения доступов, невозможно безопасно и с пользой управлять знаниями. Сотрудники могут найти неактуальную для их роли информацию, запутаться из-за избытка сведений и допустить ряд ошибок. Кроме того, доступ к важным знаниям может получить избыточное количество людей, и тогда возникнет риск «утечки» непубличной информации.

ИИ-агенты без галлюцинаций

Перечисленные ошибки — лишь часть проблем, с которыми сталкиваются компании при подготовке базы знаний для сотрудников и ИИ-агентов. Однако при наличии выстроенных процессов, культуры работы с информацией, ответственных ролей и современной системы управления знаниями привести контент в порядок становится значительно проще.

Надежный фундамент помогает повысить корректность ответов ИИ-агентов и ускорить возврат инвестиций от их внедрения.