Только 15-20% крупных российских компаний используют системный подход к менеджменту знаний
Наиболее активно экспериментируют с ИИ-агентами крупные компании банковского сектора, телекома, IT-отрасли и нефтегаза — они располагают необходимыми финансовыми ресурсами и технологически готовы к внедрению инноваций.
«Переход от экспериментов к масштабированию упирается в перестройку процессов и данных. Бизнес хранит знания в неструктурированном виде: скриншоты, фрагменты переписок, документы со сносками и разрозненными версиями. Машина такие материалы обрабатывает плохо. Чтобы ИИ-агент полноценно работал в менеджменте знаний, нужны три элемента: технологии, процессы и контент», — поясняет Денис Кучеров.
Российские сценарии использования ИИ-помощников в менеджменте знаний соответствуют глобальным трендам и включают три ключевых направления: интеллектуальный поиск и глубокий анализ данных, автоматизацию рутинных операций с контентом и персонализацию знаний на основе контекста задач сотрудника.
Отставание же наблюдается в интеграции ИИ-агентов в более сложные процессы: прогнозная аналитика на основе знаний, поддержка инновационных процессов и создание цифровых двойников.
«Системный менеджмент знаний с выделенными процессами, закрепленными ролями, технологической инфраструктурой в виде базы знаний и качественным управлением контентом внедрен сегодня в 15-20% крупных компаний в стране. В основном это организации из ИТ-сектора, телекома, финансовой отрасли и фармацевтической индустрии. Остальные либо имитируют процесс управления знаниями, либо находятся на зачаточной стадии его развития», — комментирует Денис Кучеров.
Готовность к внедрению ИИ-помощников в управление знаниями носит сегментированный характер. Крупные технологические и инновационно-ориентированные компании ставят амбициозные цели и фокусируются на ускорении разработки продуктов и принятии решений. Однако в краткосрочной перспективе основным драйвером для большинства организаций остается повышение эффективности и сокращение затрат.
Среди препятствий к подключению ИИ-агентов можно выделить нежелание делиться знаниями, низкое качество контента в базах знаний и дефицит компетенций.
«В стране ощущается острая нехватка специалистов на стыке менеджмента знаний и искусственного интеллекта, отсутствует системное образование для подготовки таких кадров. Процесс продвигают энтузиасты, но централизованного подхода к развитию этих компетенций пока что нет», — отмечает Денис Кучеров.
Для достижения максимального эффекта, описанного McKinsey, бизнесу предстоит пройти цифровую трансформацию. Прежде всего, необходимо преодолеть специфические организационные и культурные барьеры.
