Как AI помогает превратить совещание в базу знаний: опыт TimeList и TEAMLY

В некоторых компаниях совещания напоминают черные дыры. Команды находят интересные решения, спорят, договариваются, а через неделю половина уже не помнит, кто что сказал и о чем на самом деле договорились. Протокол либо не вели, либо он затерялся в почте, либо его автор записал только то, что считал важным для себя.

Привет! С вами TEAMLY – платформа для управления знаниями и обучения с AI-усилением. Сегодня предлагаем статью по материалам вебинара Владимира Манерова, исполнительного директора TEAMLY и Игоря Винокурова, директора по продукту и сооснователя TimeList. Расскажем, как искусственный интеллект меняет управление встречами и знаниями в компании, и покажем конкретный кейс.

Если коротко, бóльшая часть ценных знаний рождается на митингах, а не в статичных документах, и если не автоматизировать сохранение и интеграцию этих знаний, компания потеряет актив, за который уже заплатила временем людей.

По оценке спикеров, до 80% корпоративных знаний появляется в в живых диалогах: планерок, продуктовых сессий, проектных созвонов, встреч с клиентами.

Например, типичный рабочий день IT-компании выглядит так:

Каждая встреча рождает новые решения, договоренности, риски, идеи. Но:

В результате компания платит дважды: сначала за время участников, потом – за переделку, дополнительные согласования и конфликты на тему «мы вообще о другом договаривались».

На бумаге у большинства компаний всё прилично: есть формальные регламенты, «ответственный за протокол», иногда даже выделенный секретарь. На практике:

Игорь Винокуров, многолетний консультант по корпоративному тайм-менеджменту, честно говорит: классический протокол часто становится еще одной ареной внутренней политики. Кто-то подчеркнул свои задачи, кто-то «забыл» чужие, кто-то мягко переписал формулировки так, чтобы в случае провала ответственность была размазана.

В итоге протоколы долго согласуются, доверие к ним низкое, часть участников предпочитает «верить своей памяти». А память, как мы знаем, очень выборочна.

Появление качественной транскрибации на базе современных моделей изменило правила игры. Принцип работы сервиса TimeList строится на двух этапах:

Важно, что для пользователя всё это выглядит предельно просто: бот TimeList приглашается на встречу как обычный участник (через календарь или ссылку) и по итогам выдает готовый протокол, а не километровую «простыню» текста.

Интересный эффект, который команда TimeList заметила уже после запуска: ключевой ценностью оказалась не только экономия времени, а беспристрастность.

AI-ассистент:

Это снижает уровень конфликтности:

Да, появляется и обратная сторона: люди начинают осторожнее обещать и формулировать. Но это уже вопрос культуры – как объяснить, что цель протокола не «поймать кого-то», а защитить договоренности и результаты.

Сам по себе протокол – полезен, но недостаточен. Если его положить в папку «Протоколы» и забыть, мы возвращаемся к старой проблеме.

Смысл раскрывается тогда, когда протокол встроен в систему управления знаниями и задачами. Как это работает в связке TimeList + Teamly.

Готовый протокол автоматически или полуавтоматически попадает в нужное пространство Teamly – раздел по проекту, продукту, клиенту.

Из протокола создаются задачи и подзадачи, назначаются ответственные и дедлайны. Вся история обсуждения при этом остаётся рядом – в той же карточке.

На основе реальных встреч формируются курсы для новичков, программы развития сотрудников, разборы кейсов с клиентами.

И в TimeList, и в Teamly встроен AI-поиск. Можно не вспоминать дату совещания и название комнаты – достаточно спросить: «О чем мы договорились с этим клиентом по оплате?», «Как прошло собеседование?» или «Что решили по интеграции с 1С на прошлой неделе?».

Система сама найдет нужный фрагмент и покажет контекст.

Вот несколько показательных сценариев, которые реализованы в команде Тимли.

В компании еженедельно проходят продуктовые сессии:

Раньше часть контекста жила в голове тимлида или продакта. Теперь вся встреча записана и зафиксирована: а значит, из неё легко выделить ключевые решения и задачи. Поэтому, например, новые сотрудники могут просмотреть историю, а не слушать пересказ «на бегу».

Вторая большая зона – внешние совещания с заказчиками.

Руководитель физически не может присутствовать на каждом созвоне, но ему критично понимать:

Сейчас можно просто открыть в TEAMLY статью или задачу, где лежит сжатое резюме встречи, перечислены договоренности и риски, созданы задачи на команду с дедлайнами.

Это снимает массу недопониманий по типу «я же вам говорил...» / «нет, вы этого не просили».

В больших организациях есть классическая боль: задача ставится на уровне топ-менеджмента, а до исполнителя доходит в сильно искаженном виде.

Так, один из клиентов TimeList, госкорпорация, где сотрудники тратили полдня, чтобы понять, что именно решили на совещании двумя уровнями выше. После внедрения сервиса достаточно обратиться к протоколу и увидеть дословную постановку задачи от «того самого начальника», пусть и через AI-интерфейс.

На старте кажется, что AI-протокол – это про замену секретаря. Но в реальности деньги лежат совсем в другом месте.

На крупных проектах экономия может достигать десятков человеко-часов с одного совещания.

Если кратко, практические шаги выглядят так:

Стоит зафиксировать очевидный факт: каждая встреча – это продукт. Если вы не записали, что на ней родилось, вы выбрасываете продукт в окно сразу после завершения созвона.

AI-транскрибация и связка TimeList + Teamly позволяют:

Это уже не про «записать, чтобы не забыть». Это про то, чтобы каждый час, проведенный в зуме или переговорке, работал на компанию еще много раз после того, как встреча закончилась.

Используете ли вы подобные решения в работе своей компании? Поделитесь кейсами и достижениями в комментариях. Заходите на наш сайт, запрашивайте демо и начинайте использовать удобный инструмент в работе команды.