Как база знаний превращается в инструмент управления

Фактор успеха — создать среду, где сотрудники мотивированы делиться знаниями и использовать лучшие практики. О том, какие технологические тренды будут определять будущее баз знаний в ближайшие годы, мы поговорили с Дмитрием Лактионовым, директором продуктового направления Базы знаний компании BSS.

Что сегодня является технологическим ядром базы знаний?

Искусственный интеллект, который перестал быть «модным трендом» и стал рабочим инструментом. В платформах появляются три опоры: NLU для понимания запросов на естественном языке, связка LLM+RAG для точных ответов с опорой на корпоративные источники и OCR для полнотекстового поиска по сканам и изображениям. Это снимает рутину и ускоряет подготовку контента, не заменяя экспертов, а освобождая их время решения сложных задач.

Дмитрий, как персонализация и microlearning меняют обучение сотрудников?

База позволяет настраивать знания под роль и контекст. Менеджер видит кейсы и шаблоны КП, инженер — инструкции и спецификации. Вместо «толстых» мануалов — короткие подсказки, чек-листы и видео 1–3 минуты прямо в рабочих инструментах. Это снижает порог входа и ускоряет онбординг. Модель обучают на реальных документах, ответах и стиле конкретного специалиста. Такой «цифровой двойник» консультирует 24/7 как эксперт, помогает сохранять уникальную экспертизу при кадровых изменениях и выступает интерактивным наставником для новичка: можно отработать сценарий, получить обратную связь, понять ход мыслей.

Как встроить знания в ежедневный воркфлоу без переключений между системами?

Принцип «знания приходят к задаче», например, в контакт-центрах суфлер в реальном времени анализирует разговор и предлагает релевантные ответы. В CRM карточка клиента подсказывает статьи по продукту и возражениям. В WMS при приемке система выводит инструкции и чек-листы. Такой подход экономит время, снижает ошибки и выравнивает качество сервиса.

Графы знаний (Knowledge Graph), в свою очередь, показывают не только факты, но и связи между объектами. Поиск становится контекстным: по запросу «презентация по продукту» система предложит не только файлы, но и инструкции, видео и контакты экспертов. Граф, естественно, дополняет RAG: ответы опираются на проверенные корпоративные данные с учетом связей и терминологии.

Без централизованной базы знаний перечисленные технологии работают локально и теряют эффект на масштабе. Современная база — единая точка доступа к экспертизе с понятной структурой, быстрым поиском, правами доступа, обратной связью и интеграциями с CRM/ERP/Service Desk. По сути, это «операционная система» знаний компании.

Дмитрий, с чего начать компании, если нужно быстро повысить результативность?

Сегодня технологии позволяют в несколько шагов улучшить показатели, необходимо только:

• Запустить умный поиск и Q&A-слой поверх утвержденных источников, чтобы сотрудники получали точные ответы без эскалации.
• Включить персонализацию и microlearning для основных ролей — продажи, поддержка, операции.
• Встроить базу знаний в ежедневные инструменты: CRM, сервис-деск, таск-трекер, чтобы информация работала «в моменте», а не «где-то там у нас записано».
• Назначить владельцев доменов контента и задать цикл, чтобы актуализировать материалы: черновик — проверка — публикация — плановый пересмотр — архив.

Какие перспективы у систем управления знаниями?

Сегодня сфера управления знаниями быстро меняется. В фокусе — искусственный интеллект и персонализация. Знания становятся не просто доступными, а встроенными в рабочий поток с учетом роли и контекста сотрудника.

В ближайшее время можно ожидать внедрения решений по двум направлениям. Во-первых, NLU в поиске и связка LLM+RAG — для точных ответов, саммари, подготовки и анализа документов. Во-вторых, бесшовная интеграция знаний в CRM, ERP, WMS — чтобы сотрудник получал релевантную информацию «здесь и сейчас», без переключений между системами.

Тренды развиваются стремительно, поэтому важно смотреть на практику по таким критериям: измерять эффект реальных кейсов по метрикам (Time-to-Answer, Search Success Rate, Self-Service Rate); требовать от вендора открытые API, SSO и ролевую модель доступа; оценивать, как платформа встраивает знания в процессы и поддерживает масштабирование.