Тренды AI-поиска: базы знаний с искусственным интеллектом, персональные ассистенты и динамический контент

AI работает без отпусков и перерывов на кофе, но иногда сочиняет откровенную чушь. Как использовать поиск на основе искусственного интеллекта в корпоративной базе знаний и не навредить бизнесу.

Тренды AI-поиска: базы знаний с искусственным интеллектом, персональные ассистенты и динамический контент

Привет! На связи команда TEAMLY – платформы с AI-ассистентом для управления знаниями. Эпоха классических поисковиков уходит и сменяется эрой умных систем. Они не просто подбирают информацию, а понимают контекст запроса, обучаются и актуализируют базу знаний. Рассказываем о трендах ИИ-поиска и показываем инструменты, которые уже сейчас помогают компаниям экономить время и ресурсы.

Чем AI-поиск выгодно отличается от традиционных моделей

С искусственным интеллектом пользователь ведёт полноценный диалог. Можно сказать, в команде появляется новый участник, который всегда готов ответить на любой вопрос. Только в курилку он не бегает и в чатах не токсичит, а в остальном похож на коллегу 🙂 Давайте сравним два примера.

Как работает классический поиск

Система сопоставляет ключевые слова в запросе с контентом на сайтах в интернете или на страницах внутренних ресурсов. Результат выглядит как список ссылок на релевантные источники. Пользователь выбирает подходящую или интересную информацию.

Пример. HR-менеджер сформулировал запрос: «Как адаптировать нового сотрудника» и в ответ получил перечень сайтов. При этом поисковик ранжировал источники от актуальных к менее релевантным.

На первое место в поисковой выдаче попала статья, которая полностью совпадает с запросом по ключевым словам
На первое место в поисковой выдаче попала статья, которая полностью совпадает с запросом по ключевым словам

Как работает поиск с искусственным интеллектом

Такой инструмент не просто подбирает страницы по словам, он понимает смысл и контекст запроса. В результате выдаёт не список источников, а конкретный ответ в «человеческих» формулировках.

Важно, что AI-поиск запоминает историю взаимодействия. Это значит, пользователь может задать уточняющий вопрос к предыдущему ответу, не повторяя ключевые слова.

Пример. Контент-менеджер пишет сценарий видеоролика и просит AI помочь с раскадровкой сцен. Искусственный интеллект проанализирует релевантные источники, обработает контент и выдаст пошаговый план. Открывать ссылки и читать тексты самостоятельно не придётся.

Искусственный интеллект в TEAMLY использует знания компании: смотрит, что команда делала подобного раньше и предлагает решение 
Искусственный интеллект в TEAMLY использует знания компании: смотрит, что команда делала подобного раньше и предлагает решение 

Вывод: AI-поиск в базе знаний превращает опыт бизнеса в коммерческий актив. Представьте, что безответственный менеджер по рекламе ушёл в отпуск и не передал дела коллегам. А вам нужно срочно запустить кампанию в соцсетях.

Раньше сотрудники открыли бы поисковик, почитали инструкции и как-нибудь разместили объявления. С умным поиском коллеги найдут руководства, актуальные именно для вашей компании. Только не забывайте, что база выдает ту информацию, которую в неё внесли. Поэтому создавайте, пополняйте и обновлять материалы вовремя.

Кстати, искусственный интеллект поможет и с этим – дальше расскажем как.

Преимущества поиска с искусственным интеллектом:

  • Контекстный анализ – понимает даже длинные и сложные формулировки.
  • Персонализация результатов – учитывает историю запросов.
  • Скорость – выдаёт готовый ответ, не нужно листать множество ссылок.
  • Различные форматы данных – анализирует текст, изображения, аудио, видео.

Как устроена модель AI-поиска в TEAMLY

Существует несколько моделей поиска на основе искусственного интеллекта. В нашей базе знаний мы объединили две: LLM и RAG. Вот что это значит.

  • LLM (Large language model) – это тип программы искусственного интеллекта, которая распознаёт и генерирует текст. Модель обучается на больших объёмах контента: статьях, документах, архивах данных. Главный недостаток публичных систем – они не знают контекста вашей компании, и не располагают внутренними данными. Поэтому ответы часто оказываются поверхностными.
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation) – модель объединяет генерацию текстов с механизмами поиска. Такие системы добавляют контекст к запросам в LLM. Они связывают публичные системы AI-поиска в внутренними данными, чтобы получить информативный ответ в корреляции с запросом.

AI-поиск в TEAMLY основан на переключении между LLM и RAG. Гибридная модель автоматически выбирает способ обработки запроса в зависимости от ситуации.

Как AI-поиск помогает создавать и поддерживать корпоративную базу знаний

Исследование McKinsey показало, что до 20% рабочего времени сотрудники тратят на поиск информации. Нет проблем, если это экспертный рисёрч для сбора статистики, подготовки к конференции или мониторинга конкурентов. В реальности время уходит на элементарные вещи: найти форму договора, телефон коллеги или скрипт звонка.

Искусственный интеллект ускорит или полностью возьмёт на себя поиск и обработку информации. Вот какие инструменты уже использует бизнес.

Персональные ассистенты. Это системы на базе AI, которые автоматически выполняют рутинные поисковые задачи:

  • Подборки данных – выбирают релевантные материалы по заданной теме. Например, ассистент соберёт кейсы, отчёты и статьи, которые нужны для подготовки презентации.
  • Анализ информации – обрабатывают массивы данных и находят закономерности. Так AI-помощники анализируют отчёты о продажах и определяют популярные товары, сезонные пики или спады реализации.
  • Клиентский сервис – генерируют ответы на частные запросы с помощью информации из корпоративной базы знаний. Сотрудники подключаются только в сложных или нестандартных случаях.
AI-ассистент в популярном платежном сервисе отвечает на стандартные вопросы пользователей и умеет звать человека 
AI-ассистент в популярном платежном сервисе отвечает на стандартные вопросы пользователей и умеет звать человека 

Онбординг сотрудников. AI-поиск помогает новичкам сориентироваться в правилах и требованиях, погрузиться в культуру компании. Начинающие специалисты задают меньше вопросов, что снижает нагрузку на руководителей и наставников.

Здесь особенно заметно преимущество «человеческих» формулировок. Новый сотрудник не знает, что документ в базе называется «Алгоритм обработки клиентских возражений». Он пишет запрос: «Что делать, если клиенту дорого?» Традиционная модель возьмёт ключевые слова и предложит статьи, которые с большой вероятностью не подойдут. AI-поиск поймёт контекст и выдаст информативный ответ.

Создание контента. ИИ помогает составлять новые документы на основании тех, что уже есть в базе знаний. Например, маркетолог готовит пресс-релиз о новом продукте. Такой шаблон коллеги ещё не создавали, зато загрузили техническую документацию, рекламные статьи, фотографии и отзывы фокус-группы. AI-помощник сделает выжимку из материалов, которую сотрудник сможет включить в письмо для прессы.

Динамическая база знаний. Это система управления информацией, которая позволяет в реальном времени добавлять, изменять и удалять данные. Вот чем она отличается от традиционной:

  • Статическая база. Данные сохраняются в неизменном виде и постепенно становятся бесполезными. Если бухгалтер вручную не актуализирует статью об НДФЛ, сотрудники не узнают, как изменился расчет налога в 2025 году.
  • Динамическая база. Оперативно реагирует на изменения и адаптирует контент под текущую ситуацию. ИИ автоматически находит обновления во внешних и внутренних источниках. Для этого поиск интегрируется с CRM-системами, корпоративными чатами и справочно-правовыми ресурсами.

Какие риски учитывать при внедрении ИИ-поиска

При всех преимуществах искусственного интеллекта он способен нанести бизнесу реальный ущерб. Иногда компании теряют деньги или ставят под угрозу свою репутацию. Чтобы такого не произошло, взвесьте риски и продумайте, как их избежать.

Недостоверная информация. AI-поиск может формулировать ответы на основе ненадежных источников. Бывает, что искусственный интеллект использует непроверенную статистику или фейки. А иногда он просто выдумывает факты, если данных недостаточно – это называют «галлюцинациями». Проводите внимательный фактчекинг, прежде чем использовать ответы AI в рабочих задачах.

Утечки данных. Поисковые системы работают с коммерческой и персональной информацией: бухгалтерской отчётностью, юридическими документами, данными клиентов. Чтобы всё это не оказалось в открытом доступе или в руках мошенников, нужен высокий уровень кибербезопасности. Вот какие методы используют компании:

  • Программные средства. Это привычные антивирусы и специализированные продукты для защиты от кибератак разных типов.
  • Сторонние аудиторы. Бизнес нанимает специалистов, которые тестируют цифровые системы и устраняют риски утечек.
  • Обучение персонала. Тематические лекции и курсы для сотрудников снижают влияние человеческого фактора.
В 2023 году международные издания <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Finterestingengineering.com%2Fculture%2Fchatgpt-alleged-leak-confidential-information-samsung&postId=2125497" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">сообщали</a>, что в Samsung случилась утечка коммерческих данных. Предположительно инцидент связан с использованием ChatGPT
В 2023 году международные издания сообщали, что в Samsung случилась утечка коммерческих данных. Предположительно инцидент связан с использованием ChatGPT

Неясная ответственность. Эксперты по этике и юристы по всему миру спорят, кто должен отвечать за решения искусственного интеллекта. Допустим, по совету AI компания сократила штат и понесла убытки. Кто виноват? Руководитель одобрил увольнения, экономист посчитал это выгодным, а начальник отдела заверил, что сокращенная команда справится. Все они опирались на аналитику искусственного интеллекта. Получается, полностью доверять ИИ управление бизнесом пока рано.

Снижение внимательности. Когда сотрудники слишком полагаются на AI-инструменты, они теряют навыки критического мышления, креативность и мотивацию. В результате снижается общая вовлеченность в рабочие процессы. К такому выводу пришли эксперты из Microsoft и Университета Карнеги.

Мы в TEAMLY считаем, что современные технологии необходимы бизнесу. Но и про старый добрый мозговой штурм не забываем. AI-поиск – это не замена человеческому интеллекту, а мощный инструмент в умелых руках. Как он работает у нас, читайте в следующем разделе↓

Как улучшить базу знаний с помощью AI прямо сейчас

На нашей платформе мы внедрили AI-ассистента. Он помогает наполнять базу знаний, актуализировать материалы и находить информацию в статьях. Какие задачи решает интеллектуальный помощник.

1. Ускорить поиск. Это главная функция AI-помощника. Напишите запрос в поисковую строку, запустите ассистента и получите сгенерированный ответ на естественном языке. Также искусственный интеллект предложит список релевантных статей-источников по теме. Нужная информация из базы знаний найдется за секунды.

Чтобы включить умный поиск, активируйте функцию «Спросить AI» при вводе запроса 
Чтобы включить умный поиск, активируйте функцию «Спросить AI» при вводе запроса 

2. Написать свежие статьи. Представьте, что вам поручили составить техзадание на дизайн лендинга. Вы создаёте новую страницу и останавливаетесь – совершенно непонятно, с чего начинать. Ассистент поможет: подберите в базе знаний подобные статьи коллег, а затем изложите информацию в произвольной форме. Искусственный интеллект структурирует и оформит текст.

Наш AI-ассистент побеждает страх чистого листа: просто пишите и не беспокойтесь о стиле и форматировании, а помощник доработает текст за вас  
Наш AI-ассистент побеждает страх чистого листа: просто пишите и не беспокойтесь о стиле и форматировании, а помощник доработает текст за вас  

3. Убрать лишнее и добавить блоки. Иногда статьи в базе знаний перегружены информацией или повторяющимися тезисами. А бывает наоборот, когда автор упускает важные моменты. Ассистент дополнит или сократит текст без потери смысла. Для этого выделите нужный фрагмент и нажмите «Сократить текст» или «Расширить текст».

4. Добавить краткое содержание. Это блок, который отражает самое важное. Обычное его ставят в начало материала, чтобы читатели могли быстро пробежаться по содержанию. Ассистент выделит ключевые мысли и соберёт их в отдельный абзац.

Поделитесь в комментариях, как ваша команда использует AI в работе с базой знаний или для решения других задач. А ещё заглядывайте в наш Телеграм-канал – там много полезного об искусственном интеллекте и управлении знаниями.

1
2 комментария