Система Управления Знаниями на Appliner

Проблемы компании без Системы Управления Знаниями (СУЗ)

Современные организации делают ставку на знания как на долгосрочный актив. Компании, которые не управляют знаниями, обречены на хаос. Боль неосязаема, но ощутима в каждом рабочем процессе: затянутая адаптация новых сотрудников, потеря критических знаний при их уходе, дублирование усилий, снижение конкурентоспособности и пробелы в клиентском сервисе.

Исследования показывают, что 78% специалистов хотя бы раз сталкивались с проблемами поиска необходимой информации в корпоративных системах, а 32% ежедневно тратят более трех часов на её поиск. До 40% годового оклада составляет ущерб компании из-за снижения эффективности сотрудника в период его вхождения в должность. Этот хаос замедляет работу, увеличивает количество ошибок, повышает расходы и снижает удовлетворенность клиентов. Основная причина в том, что опыт, материалы и наработки хранятся несистемно и разрозненно.

Знания повсюду — в головах команды, электронной почте, процессах, но без Системы Управления Знаниями (СУЗ) невозможно использовать накопленную экспертизу компании правильно.

Пример:

Инженер из Бразилии, столкнувшись с проблемой поломки дорогостоящего цветного копировального аппарата, нашел в “Эврике” решение канадского коллеги. Вместо замены аппарата за 40 000 долларов, проблема устранилась заменой детали стоимостью 90 центов. В результате по состоянию на 2016 год «Эврика» сэкономила компании порядка 100 миллионов долларов на расходах на обслуживание.

---

Как решить эти проблемы

Новые сотрудники в первые недели или даже месяцы работают в полутьме: не знают, куда идти за информацией, кого спрашивать и как устроены процессы. В компаниях, где внедрены СУЗ, период адаптации сокращается в разы.

Пример:

В “QIWI” после внедрения СУЗ онбординг новых сотрудников стал в два раза быстрее.

А теперь представьте себе рабочий день, когда нет удобной системы хранения знаний, и важная информация оказывается недоступной в нужный момент. Требуется решить задачу, но коллега в отпуске, нужный файл затерялся в бесконечных папках, а поиск в корпоративной системе ничего не дает. До 50% рабочего времени сотрудники тратят на поиск информации, которую кто-то уже находил раньше.

Производительность работы тоже меняется. Когда информация под рукой, сотрудник принимает решения оперативнее, меньше отвлекается и работает продуктивнее. В исследовании НИУ ВШЭ отмечается, что использование интуитивно понятной СУЗ повышает скорость выполнения задач и снижает количество ошибок.

Что уж говорить о службе поддержки. Когда клиентам приходится подолгу ждать ответа из-за того, что специалист ищет информацию вручную, уровень удовлетворенности падает.

Пример:

В банке “Уралсиб” после внедрения СУЗ качество ответов сотрудников на вопросы клиентов выросло на 30%. Когда сотрудники знают, где искать ответы, клиентский сервис работает быстрее и качественнее.

---

И, конечно, нельзя забывать о типичных запросах, с которыми обращаются клиенты и сотрудники. Без СУЗ они превращаются в череду одинаковых писем и звонков. Собрав всю информацию в единой системе, можно упростить работу. В образовательных проектах, например, автоматизация FAQ уже давно стала нормой: часто повторяющиеся темы документируются, снижая нагрузку на преподавателей и службы поддержки.

СУЗ — это не просто инструмент, а способ избавиться от рутины, ускорить работу и сохранить опыт компании. Вопрос в том, сколько ресурсов будет потеряно без системы управления знаниями.

Управление знаниями — большой бизнес, но где слабые места?

Современные СУЗ стали неотъемлемой частью бизнеса, но безболезненная интеграция с корпоративным ПО остается сложной задачей. Confluence, Notion и SharePoint не взаимодействуют с IT-средой компании. Информацию приходится переносить вручную. К тому же, поставщики этих решений прекратили продажи в России, и бизнесу приходится искать альтернативы.

Пример:

Документы из ЭДО приходится вручную загружать в базу знаний, что увеличивает затраты времени и риск ошибок, а также приводит к дублированию информации.

---

Администраторы вынуждены следить за актуальностью документов, устранять дубли и корректировать сведения, что перегружает IT-отдел. Кроме того, автоматизация работы с представленными на рынке СУЗ требует доработок, что ограничивает их гибкость для разных компаний. В отдельных хранилищах сложно поддерживать актуальные данные о состоянии проекта и свежие отчеты. Для этого приходится разрабатывать интеграционные шины и плагины.

Помимо интеграций, встает проблема поиска информации. Большинство решений используют полнотекстовый поиск, не учитывая контекст запроса, что затрудняет доступ к нужным материалам. Пользователи не могут найти сведения на основе “их смысла”. Например, в Confluence реализован только стандартный поиск «по ключевым словам» , вынуждая сотрудников вручную пролистывать десятки страниц.

Внедрение ИИ в таких системах возможно только через облачные сервисы, что создает риски утечки корпоративной информации. Разработка собственной ИИ-инфраструктуры требует затрат и наращивания экспертизы, делая этот вариант доступным только большим компаниям.

В результате компании сталкиваются с тем, что СУЗ превращаются в дополнительный источник проблем, а не в решение. Без связи с ERP, CRM, ITSM, без интеллектуального поиска и автоматического обновления базы знаний такие платформы только добавляют сложности вместо того, чтобы упрощать работу.

No-code/Low-code платформы: лёгкая разработка СУЗ с ИИ для быстрого поиска

No-code/Low-code платформы стали спасением для бизнес-пользователей. Бизнес-аналитики могут быстро создавать прототипы и приложения без участия профессиональных разработчиков. Визуальные конструкторы позволяют собирать решения из готовых блоков, настраивать бизнес-логику и создавать пользовательские интерфейсы буквально за пару дней. С такими платформами возможно собрать СУЗ, но со следующими недостатками: 

• Ограниченный набор или полное отсутствие интеграционных модулей для работы в IT-ландшафте организации.
• Отсутствие интеграций с ИИ-решениями, развёрнутыми в контуре компании.

От сбора знаний к повторному использованию вместе с Appliner и ИИ

Основной подход для поддержки СУЗ — создание графов знаний, которые служат ядром базы знаний и строятся на выделении в корпоративных данных именованных сущностей и связей между ними.

Эта технология, известная также как онтологии и семантические сети, обеспечивает формализацию, обмен и повторное использование знаний, а также вывод новых знаний из уже имеющихся. Выделяют два типа графов знаний:

• Доменный граф – структура, описывающая предметную область через основные сущности и связи между ними. Например, [Appliner] – (ведет к) – [Цифровая зрелость].
• Семантический (лексический) граф – способ представления текста, где выделяются слова, абзацы, фрагменты и связи между ними. Например, 
  [Документ – (содержит) – [Абзац] – (содержит) – [Факт] – (содержит) – [Ключевые слова].

Семантические графы помогают разделить наши документы на последовательную структуру и извлечь из них неделимые факты, содержащие точечную информацию о конкретных объектах или сущностях.

Проблемы при составлении графа знаний:

• Извлечение сущностей и связей.
• Дедупликация сущностей и связей (”сода” и “гидрокарбонат натрия” – одно и то же).

Большие Языковые Модели (LLM), поставляемые Appliner, решают эти проблемы и создают граф знаний в десятки раз быстрее! Но почему используются LLM? Нейросети выигрывают в скорости и начитанности большинство людей, ведь обучаются на миллиардах текстов из тысяч областей знаний. Итак, LLM:  

• Понимает закономерности нашего языка – точно выделяет сущности, связи, факты из текстов.  
• Работает с неструктурированными текстами, приводя в порядок – освобождает администраторов от этой задачи.
• Не устает распознавать документы и работает быстро – граф создается за минуты.

Идеальное решение для быстрой разработки СУЗ — это объединение преимуществ no-code/low-code и ИИ. Appliner позволяет быстро разрабатывать отраслевые приложения, автоматизации наполнения базы знаний и быстрый поиск достигаются с помощью LLM.  

Пример создания графа знаний на Appliner

Порядок действий для создания графа знаний из корпоративных документов включает несколько простых шагов:

Простыми шагами мы создали в Appliner полноценный граф знаний на основе корпоративных документов!

Интерфейс взаимодействия с загруженными знаниями

C помощью Конструктора Форм создадим страничку с ИИ-ассистентом.

Задаем вопросы на русском языке по загруженным материалам и сразу получаем ответы!

Чем созданная на Appliner СУЗ лучше других решений:

• База знаний создается автоматически ИИ-ассистентом за минуты. 
• Задаем вопросы по документам на русском языке — наш ИИ-ассистент понимает естественный язык, что делает взаимодействие простым и интуитивным. Не нужно изучать сложные запросы или фильтровать информацию вручную.
• Получаем ответы с источниками — структура графа знаний позволяет ассистенту находить релевантные данные и указывать, на какие узлы он опирался при формировании ответа. Это исключает хаотичный поиск и делает информацию проверяемой.
• Контролируем точность ответов — если ассистент допустил ошибку, легко проследить, на основе каких сведений он сформировал ответ. Граф знаний указывает источники информации, на основе которых сформирован ответ.
• Быстрый доступ к знаниям — ИИ-поиск помогает сотрудникам сразу находить нужные сведения без утомительного изучения материалов.

Как Appliner помогает менеджерам по продуктам?

1. Быстрое прототипирование

С Appliner создание прототипа Системы Управления Знаниями занимает всего несколько дней или часов. Это особенно важно для тестирования гипотез и демонстрации идеи заинтересованным сторонам. Вместо ожидания в течение нескольких месяцев, пока разработчики подготовят MVP, достаточно воспользоваться интуитивно понятным интерфейсом платформы и собрать его самостоятельно.

2. Создание MVP без программистов

Appliner позволяет разрабатывать полнофункциональные системы управления знаниями без привлечения разработчиков. Хранение данных настраивается напрямую в платформе, создается удобный интерфейс для поиска и работы с информацией, а бизнес-логика добавляется с помощью визуальных инструментов.

3. Гибкость для разных отраслей

Разные компании работают со знаниями по-разному. Appliner предоставляет готовые шаблоны и модули, которые можно адаптировать под любые потребности: от внутренней базы знаний до масштабных корпоративных хранилищ информации.

4. Интеграция с корпоративными системами

Обычные СУЗ работают изолированно, требуя ручного переноса данных между системами. В Appliner эта проблема решается встроенной интеграцией с корпоративными сервисами: документы из ЭДО, CRM или ERP автоматически синхронизируются с базой знаний. Кроме того, Appliner позволяет настраивать интеграцию с локальными моделями ИИ, что критически важно для компаний, которые не могут передавать данные в облачные сервисы. 

5. Снижение затрат на разработку

Благодаря No-code/Low-code подходу, Appliner значительно сокращает расходы на создание и поддержку СУЗ. Вам не нужны дорогие команды разработчиков — все ключевые функции можно настроить самостоятельно, сосредоточившись на ценности знаний для бизнеса.

Заключение

В условиях растущей конкуренции и ускорения технологических изменений, no-code/low-code платформа Appliner становится незаменимым инструментом для менеджеров по продуктам. Она позволяет быстро создавать прототипы и MVP, тестировать гипотезы и выводить продукты на рынок в рекордные сроки. Если вы работаете над Системой Управления Знаниями, Appliner может стать вашим надёжным партнёром, который поможет воплотить идеи в жизнь без лишних затрат и сложностей. 

Введение в Appliner

Закажите демонстрацию Appliner уже сегодня и убедитесь, что разработка Системы Управления Знаниями может быть быстрой, простой и эффективной.