CodeInside развивает Docora AI как мультиэкспертную ИИ-платформу

Во многих компаниях внедрение искусственного интеллекта начинается с одного цифрового эксперта. Такой подход считается оптимальным для старта: он позволяет протестировать решение, собрать первые пользовательские сценарии и оценить практическую пользу без масштабных изменений процессов.

Однако по мере расширения использования ИИ на несколько подразделений возникают новые сложности. У разных отделов — собственные задачи, документы, версии регламентов и уровни доступа. В результате единый «общий» цифровой эксперт начинает работать сразу с несколькими контекстами, что снижает точность ответов и усложняет контроль информации.

По данным CodeInside, эта проблема наиболее заметна в компаниях со сложной структурой процессов — в девелопменте, промышленности, инженерии и сервисных организациях. При масштабировании ИИ-ассистента сотрудники все чаще сталкиваются с ситуациями, когда система формирует корректный по форме, но неточный по сути ответ из-за смешения источников и контуров знаний.

В ответ на этот запрос CodeInside развивает Docora AI как мультиэкспертную платформу. Подход предполагает возможность создания нескольких цифровых экспертов внутри одной компании — под конкретные роли, функции и бизнес-процессы. Каждый эксперт работает в собственном контуре знаний и использует только релевантные источники с учетом заданных уровней доступа.

В компании отмечают, что мультиэкспертная модель отражает реальную логику корпоративной работы. Проектные команды, ПТО, закупки, продажи и эксплуатация ежедневно работают с разными типами документов и задают принципиально разные вопросы. Разделение цифровых экспертов по ролям позволяет избежать пересечения контекстов и сохранить проверяемость ответов.

При развитии платформы внимание уделяется масштабированию и управлению доступами. Docora AI позволяет начинать внедрение с одного эксперта — например, для конкретного отдела или сценария — и поэтапно расширять систему, подключая новые контуры знаний без снижения качества ответов.

В CodeInside подчеркивают, что такой подход упрощает переход от пилотных проектов к системному использованию ИИ. Компании могут заранее определить измеримые критерии эффективности — сокращение времени поиска информации, снижение ручной сверки документов и повышение прозрачности работы с корпоративными знаниями.