Почему GenAI не поможет IT-бизнесу без базы знаний

Если вы думаете, что генеративный ИИ решит все проблемы компании, — забудьте. Без базы знаний нейросеть становится недоученным стажёром, который путается в ответах и может навредить бизнесу.

В статье рассказываем, почему нейросети должны использовать внутренние знания компании, а не просто информацию из интернета, чтобы оправдать ожидания бизнеса.

25% российских компаний уже используют искусственный интеллект. Но если подходить к его внедрению «с наскока», ИИ может стать проблемой, а не помощником

Основные причины

Искусственный интеллект — это своего рода цифровой сотрудник. Он может автоматизировать задачи, генерировать идеи или анализировать данные, но для этого ему нужна актуальная и структурированная информация. Без базы знаний ему просто нечего использовать для ответов. А если данные устарели или плохо организованы, нейросеть начнёт галлюцинировать, то есть выдавать ошибки или неверные ответы, которые могут навредить бизнесу.

В результате при внедрении ИИ без качественной базы знаний чаще всего возникают три основные проблемы.

Некорректные ответы

Без подключения к корпоративной базе знаний генеративный ИИ опирается исключительно на открытые источники. То есть специфические данные компании остаются вне его поля зрения, а ответы могут быть неточными, что создаёт риски для бизнеса. Кроме того, публичные версии нейросетей не предоставляют ссылки на использованные источники без специального запроса. Это усложняет проверку достоверности ответа.

Пример: представим IT-компанию, которая разрабатывает программное обеспечение. Новый сотрудник службы поддержки спрашивает у генеративного ИИ, как устранить неполадку у клиента. Нейросеть анализирует общедоступные данные о похожих продуктах и выдаёт обобщённый ответ. В результате клиент получает некорректную информацию, проблема остаётся нерешённой, а доверие к компании снижается.

Ответ от ИИ, который не опирается на знания компании, неконкретный и бесполезный

Сложности с промптами

Для эффективной работы с нейросетями сотрудники должны научиться правильно формулировать запросы (промпты). Это требует навыков и практики. Однако большинство людей привыкли задавать вопросы так же, как и в поисковиках: быстро и без особых усилий. Если запрос неконкретный, ИИ выдаёт общие или бесполезные ответы. В результате сотрудники тратят лишнее время на уточнение запросов вместо того, чтобы ускорить выполнение задач.

Пример: маркетолог спрашивает у ИИ: «Напиши идеи для рекламы наших услуг». Нейросеть предлагает несколько банальных концепций, которые не подходят для этой компании. Чтобы получить релевантные ответы, специалисту приходится многократно уточнять запрос. В итоге процесс, который должен был сэкономить время, превращается в переписку с нейросетью.

Когда запрос к ИИ превращается в бесконечное уточнение

Риск утечки данных

Популярные нейросети обычно работают через облако. Это значит, что данные, которые компания передаёт для обработки искусственному интеллекту, могут оказаться под угрозой утечки: информация о проектах, клиентской базе или внутренних процессах. Без надёжной защиты данных внедрение ИИ может привести к серьёзным репутационным и денежным потерям.

Пример: в финансовой компании сотрудник вводит в чат с нейросетью информацию о клиентских кредитах, чтобы получить рекомендации по управлению рисками. Эти данные уходят в облако, где их могут перехватить злоумышленники. Итог: конфиденциальная информация утекла в сеть, а для компании это означает штрафы, потерю доверия клиентов и убытки.

Конфиденциальные данные из облака могут попасть в чужие руки 

Решение проблемы — база знаний + ИИ-ассистент

Самая большая сложность, с которой сталкиваются компании при работе с ИИ-ассистентами, — некачественные ответы. Но виновата в этом не нейросеть, а база знаний, на которой она обучается.

Чтобы ИИ действительно помогал, а не мешал, компании нужно начать с базы знаний: создать её, наполнить качественным контентом, встроить в рабочие процессы и следить за её актуализацией. Также немаловажно наладить работу с культурой обмена знаниями, чтобы сотрудники не боялись делиться опытом. Без решения этих задач даже самая продвинутая нейросеть не сможет оправдать ожидания.

Алексей Зобнин,сооснователь и генеральный директор Minervasoft

Современные системы управления знаниями (KMS) всё чаще используют генеративный ИИ, чтобы помочь сотрудникам быстрее находить нужную информацию. Один из эффективных подходов — встраивать интеллектуальные виджеты прямо в рабочие инструменты: они анализируют контекст и предлагают релевантные ответы на основе внутренних документов компании. Чтобы такие решения действительно работали, важно, чтобы корпоративный контент был чётко структурирован — например, по принципам, которые учитывают цели, процессы и результаты. Это упрощает навигацию по знаниям как для сотрудников, так и для цифровых помощников.

Так работает Copilot в Minerva Knowledge: менеджер поддержки выбирает обращение клиента, а ИИ-помощник автоматически генерирует ответ, используя знания компании 

Главные преимущества ИИ-ассистента в KMS:

• Можно ли ускорить работу ИИ-ассистента? Да. Скорость ответа должна зависеть от технических ресурсов, на которых работает система. При необходимости её можно увеличить — например, добавив серверные мощности.

• Насколько можно доверять ответам? Ассистент должен ссылаться на конкретные внутренние документы, презентации и другие материалы из корпоративной базы знаний. Это помогает быстро проверить, откуда взялась информация и насколько она актуальна.

• Нужно ли уметь писать промпты? Нет. Сотрудники могут формулировать вопросы в свободной форме — как в обычном чате. Например: «Как настроить доступ к CRM?» Ассистент сориентируется и вернёт пошаговую инструкцию на основе документации, которая уже есть внутри компании.

• Насколько это безопасно?. Все данные должны оставаться внутри периметра компании. Даже если используется облако, речь идёт о частном варианте, что снижает риски утечек.

Как система помогает разным отделам компании: собрали в таблицу.

Чек-лист: как грамотно внедрить генеративный ИИ в компании

1. Проведите аудит

• Определите цели и задачи базы знаний.
• Проанализируйте информацию, которая уже есть.
• Устройте интервью с владельцами знаний в каждом отделе, чтобы собрать недостающие сведения.
• Структурируйте все знания компании.

2. Внедрите систему управления знаниями

• Выберите KMS с учётом нужных функций и интеграций.
• Перенесите данные в новую систему.
• Организуйте обучение сотрудников, чтобы вовлечь их в работу с KMS.

3. Внедрите ИИ-помощника

• Интегрируйте KMS с другими корпоративными системами, например, CRM, чтобы ИИ-ассистент мог с ними взаимодействовать.
• Настройте Copilot под задачи компании, чтобы он понимал рабочее окружение и давал релевантные ответы.

4. Протестируйте и масштабируйте

• Запустите KMS и ИИ в тестовом режиме с группой лояльных сотрудников.
• Постепенно внедряйте базу знаний во все отделы компании.
• Собирайте обратную связь от пользователей для улучшения системы.

Если эффективно управлять знаниями, можно не только усилить ИИ, но также улучшить клиентский сервис, ускорить онбординг новых сотрудников и выстроить стабильные бизнес-процессы — за счёт быстрого доступа к актуальной информации, автоматизации рутины и устранения пробелов в коммуникации.

Продукты Minerva Knowledge и Minerva Learn внесены в реестр российского ПО и соответствуют стандартам безопасности и качества. Попробовать их можно бесплатно.