Почему GenAI не поможет 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.
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.
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.
Риск утечки данных
Популярные нейросети обычно работают через облако. Это значит, что данные, которые компания передаёт для обработки искусственным интеллектом, 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.
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.
На российском рынке уже есть профессиональные системы управления знаниями (KMS), которые помогают не только безопасно хранить корпоративные знания, но и быстро доставлять их до сотрудников. Например, Minerva Knowledge. Одно из ключевых преимуществ платформы — виджет Minerva Copilot, который встраивается в любую систему компании и в зависимости от контекста подсказывает ответы с помощью генеративного ИИ. Он обучается исключительно на корпоративной информации и формирует точные и релевантные ответы. Это возможно в том числе благодаря тому, что контент в Minerva Knowledge структурирован по методологии Minerva Result, поэтому разобраться в нём может как реальный, так и «цифровой» сотрудник.
Главные преимущества ИИ-ассистента в KMS:
- Скорость. Время ответа зависит от вычислительных мощностей, и при необходимости можно увеличить скорость, установив дополнительное оборудование.
- Опора на внутренние источники. Copilot предоставляет список документов, презентаций или файлов из базы знаний, которые он использовал для формирования ответа. Это позволяет легко проверить точность информации.
- Простота использования. Задавать вопросы ассистенту можно в свободной форме, без сложных промптов. Например, сотрудник может спросить: «Как настроить доступ к CRM?» ИИ даст в ответ пошаговую инструкцию со ссылками на документацию к конкретной CRM, которую используют в компании.
- Безопасность. Все знания остаются внутри компании: данные не передаются в облако, а если и передаются, то в частное, что минимизирует риск утечек.
Copilot помогает разным отделам компании. Вот как он это делает и какие результаты это даёт.
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.
Мы в Minervasoft помогаем компаниям и командам любого масштаба внедрять управление знаниями. Для этого у нас есть классная система доставки знаний и готовая методология для их выявления, сбора и актуализации. Всё это делает процессы в компании более прозрачными и управляемыми.
Наши продукты будут особенно полезны:
- В IT-отделе — как платформа управления знаниями полного цикла для быстрого решения инцидентов и повышения качества релизов.
- В производстве — как отлаженная система передачи информации от опытных сотрудников к новичкам.
- В клиентском сервисе — как единый источник данных для повышения эффективности и качества обслуживания клиентов.
- В HR — как инструменты для обучения сотрудников и повышения их квалификации. Панель аналитики подсветит слабые места и поможет доработать курсы.
Продукты Minerva Knowledge и Minerva Learn внесены в реестр российского ПО и соответствуют стандартам безопасности и качества. Попробовать их можно бесплатно.
В теории оч круто, но на практике писать собственных ии-агентов и размещать на своих серверах могут не далеко лишь все, как грицца.
Понятно, что крупные компании работают на своих серваках, но есть впечатление, что 90% арендуют облачные решения. Поэтому вопросы с безопасностью будут всегда.
Плюс не совсем понял понял, как связано галлюцинирование и внутренняя база. ИИ галлюцинирует потому, что неправильно обрабатывает входящую инфу. То, что его загрузят другой входящей инфой не изменит процесс ее обработки. Мб, ошибаюсь, тогда поправьте)
Никита, спасибо за комментарий)
Решение между облаком и своими серверами — это всегда про соотношение рисков и затрат. Крупные и средние компании чаще выбирают коробочные решения — это выгоднее, чем потерять данные. Кейс, который мы описываем в статье, как раз ориентирован на такие компании.
Для малого бизнеса облако проще и дешевле. Но опять же важно оценивать риски — если потеря данных будет слишком «дорогой», экономия с облаком выглядит нецелесообразно.
Что касается галлюцинаций, они могут происходить не только из-за технических нюансов, но и из-за источника, в котором хранятся знания компании. Так что всё упирается в качество данных. Если база знаний устарела, есть пробелы или противоречия, модель начнёт путаться и выдавать ошибки, даже если сама работает правильно. Например, если в базе знаний есть несколько разных инструкций на одну задачу, ИИ может выбрать неправильный вариант.
Даже если модель подсветит ненадёжные места, всё равно потребуется человек, который сможет с этим разобраться. А это уже повышает требования к тем, кто будет пользоваться ИИ.
обложка хорошо раскрывает суть
Ставь лайк, если тоже матерился на чатжпт и называл его тупым и говорил «да что ж ты русских слов ни ... не понимаешь, ...!»
А вот если бы писали чёткие промпты...
Интересно, а какие галлюцинации видит ИИ, это можно визуализировать?
Человеческому зрению такое не под силу 😅
«Галлюцинации» — это просто ошибки, когда ИИ не хватает данных или контекста.