ИИ: от управления ресурсами к управлению знаниями

Почему при принятии решения о применении ИИ необходимо, прежде всего, анализировать не технические особенности решений, а цели и задачи бизнеса? Как платформы управления знаниями меняют систему управления в компаниях? О первичности целеполагания и эволюции концепции управления рассуждает генеральный директор РДТЕХ Светлана Иванова.

А ВАША ЛЯГУШКА УЖЕ СВАРИЛАСЬ?

В приближении весны все думают об обновлении. Девушки стремятся обрести безупречные формы, компании – реализовать принятые перед новым годом стратегии. Для достижения ожидаемого результата и тем, и другим придется избавиться от старых привычек.

В числе наиболее распространенных корпоративных зависимостей первое место занимают ситуации, когда компания продолжает делать то, что работало вчера, игнорируя внешние и внутренние изменения. Лекарство от любой зависимости – готовность к переменам. Либо ты меняешься по своей воле, либо тебя меняют обстоятельства. В противном случае ты, незаметно для себя самого, деградируешь. В теории инновационного управления это называется «эффект вареной лягушки». Следуя постулатам этой же теории, поиск новых возможностей должен стать неотъемлемой частью управленческой стратегии в целях выживания и развития бизнеса.

По мере проникновения цифровых технологий в нашу жизнь и бизнес происходит накопление большого объема данных, документов, совокупность которых представляет собой набор знаний о людях, предметах и процессах. На текущий момент объемы знаний в цифровой форме настолько велики, что, с одной стороны, они создают потребность в мощностях для их хранения и обработки, а с другой – дают возможность на их основе вырабатывать решения по целому ряду стандартных задач без использования рутинного труда человека. Стоит отметить, что, параллельно с накоплением знаний в цифровой форме, в мире гигантскими темпами идет процесс сокращения численности населения и повышение его среднего возраста.

По сути, мы живем в эпоху формирования новой реальности, в которой знания станут основным активом, ценность высоко интеллектуальных профессионалов и талантов вырастет в геометрической прогрессии, а рутинную неквалифицированную работу в большом количестве случаев будут выполнять ИИ-системы, цифровые или промышленные роботы. Через 30-40 лет тому, кто не придумывает, не реализует и не использует ИИ и роботизированные решения, скорее всего, будет сложно найти достойное место в социуме, а дефицит человеческих ресурсов не позволит компаниям, активно не применяющим инновации, не только конкурировать, но существовать.

LLM – НЕ ИГРУШКА, А ИНСТРУМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ

Все мы наблюдаем как ИИ через различные каналы все больше влияет на наш ежедневный выбор товаров, услуг, времяпровождение, способ выполнения рутинных задач, но немногие здраво оценивают тот факт, что это происходит по воле (промптам) тех, кто разрабатывает и обучает нейросети. В бизнесе же мы имеем возможность, используя весь объем накопленных и вновь создаваемых знаний, своевременно их оцифровывать и вводить в эксплуатацию широким кругом сотрудников в соответствии с их задачами, правами и полномочиями в компании, что позволяет сформировать постоянно модифицирующуюся гибкую систему управления компанией. В большинстве случаев это возможно без значительных изменений текущего ИТ-ландшафта, благодаря новому поколению интеллектуальных систем (платформ) управления знаниями (СУЗ).

В новой формирующейся реальности такие решения постепенно становятся новым центром корпоративной архитектуры, дополняя имеющиеся системы в части предоставления возможности интеллектуального поиска и сравнения информации, управления данными, документами и процессами на основе знаний. Для того, чтобы эффективно решить задачу ввода знаний компании в эксплуатацию в качестве основного актива, необходимо верно определить цель.

С учетом рыночных трендов проекты по внедрению системы управления знаниями стоит начинать с этапа реализации интеллектуального корпоративного поиска. Даже в части отдельной бизнес-функции или процесса интеллектуальный поиск позволяет быстро получить полезный эффект. На этом этапе СУЗ интегрируется со всеми источниками данных, где может быть релевантная информация и обеспечивает поиск внутри документов, файлов и баз знаний по запросам в любой форме на естественном языке. По завершении этого этапа выявляются «белые пятна» знаний и данных, корректируются процессы и операции, выявляются потребности в ИИ-агентах и ассистентах, возможность и целесообразность их реализации. Зачастую цели и задачи, поставленные в части ИИ агентов и ассистентов на первом этапе, существенно трансформируются по его итогам. В том числе, по итогам этапа интеллектуального поиска можно осознанно выбрать наиболее подходящую LLM и создать для нее эффективный промпт. В ряде случаев, для достижения цели могут применяться несколько различных LLM, интеллектуальных роботов или ИИ-агентов.

ВРЕМЯ НАЧИНАТЬ

По данным отчета McKinsey за 2025 год компании только начинают изучать возможности использования ИИ-агентов:

• 23% респондентов сообщили, что их организации масштабируют систему агентного ИИ на своих предприятиях.

• 39% рассказали, что начали экспериментировать с данным ПО. Но большинство делает это только в одной или двух бизнес-функциях.

Российский Монитор технологий также констатирует, что наибольший эффект от применения ИИ-технологий респонденты отмечают в рамках отдельных процессов. Это говорит о том, что походы к использованию ИИ пока больше определяются тактическими задачами. Однако, массовое смещение акцентов в сторону стратегических планов можно ожидать в ближайшей перспективе. Пока из экспертов исследования, внедривших ИИ технологии, 13% сообщили о существенном экономическом эффекте, 31% – об умеренном, 20% – о низком.

По сути, данные исследователей говорят о том, что мы находимся в начале эпохи смены парадигмы управления, но с учетом нарастающей скорости изменений, тем, кто хочет оставаться в конкурентном поле, самое время включаться в анализ возможностей и формировать Центры управления знаниями в компаниях.

Российский рынок в сегменте СУЗ по итогам 2025 году показал существенный рост. О создании собственных корпоративных и промышленных решений заявили не только все российские ИТ-гиганты, являющиеся проводниками инноваций, но и нишевые игроки, специализирующиеся на системах поддержки принятия решений и ERP.

В числе промышленных отечественных платформ управления знаниями российского рынка: Just AI Agent Platform, Yandex AI Studio, AI-Solver и другие. Необходимо отметить, что решения крупных технологических компаний в основном облачные и ориентированы на массового потребителя.

Конечно, выбор решения и подхода зависит от целей и возможностей компании. Сегодня СУЗ очень быстро становятся важным инструментом управления бизнесом. Масштабное мышление окупается и наибольший рост получают организации с амбициозными планами в области ИИ.