Аудит знаний
Что в компании вообще знают, где это лежит, кто этим владеет и что критично потерять. Отделяем настоящие знания от бумаг, написанных для отчётности.
То, что действительно составляет ваш капитал
Активы компании обычно пересчитаны: оборудование, деньги, клиентская база. А главное — то, как здесь принято делать дело, почему в прошлый раз решили так, что уже пробовали и чем это закончилось — не записано нигде. Оно живёт в головах и в переписке. Уходит сотрудник — уходит часть капитала.
Мы относимся к знаниям как к активу: у них должна быть структура, владелец, срок жизни и место, где ими пользуются в работе. Побочный эффект — именно такая база делает осмысленным применение искусственного интеллекта: модели нужно что-то дать на вход, кроме чатов.
Организация знаний превращает то, что живёт в головах и чатах, в капитал компании: аудит знаний, архитектура базы, владельцы и редакционные правила, перенос в рабочую среду и связка с ИИ-помощниками. Результат — быстрый вход новых сотрудников, спокойная передача дел и основа для работы искусственного интеллекта на ваших материалах.
Что в компании вообще знают, где это лежит, кто этим владеет и что критично потерять. Отделяем настоящие знания от бумаг, написанных для отчётности.
Что где живёт: процессы, решения, продукт, клиенты, обучение. Структура, в которой понятно, куда положить новое и где искать существующее.
У каждого раздела есть хозяин и срок пересмотра. Редакционные правила: как пишем, что обязательно фиксируем, как помечаем устаревшее.
Знания должны лежать там, где идёт работа, иначе их не обновляют. Разворачиваем и настраиваем среду — в том числе на платформе Vtorum.
База знаний как источник для ИИ-помощников и агентов: что им можно отдавать, как они отвечают со ссылкой на источник, как это обновляется.
Самое трудное — привычка записывать и пользоваться. Встраиваем работу со знаниями в обычные процессы: разбор решений, адаптацию, передачу дел.
Разговор о задаче: что уже теряли и чего боитесь потерять.
Аудит: что знают, где лежит, кто владеет, что критично.
Проектирование архитектуры и редакционных правил.
Разворачивание среды и перенос первого критичного контура знаний.
Назначение владельцев, обучение, встраивание в процессы.
Связка с ИИ-инструментами, если это нужно, и наблюдение за тем, как база живёт.
Для работы со знаниями мы используем платформу управления знаниями Vtorum — она же лежит в основе этого сайта и наших внутренних процессов. Описание и другие решения — в каталоге технологий.
Регламенты описывают, как должно быть, и поэтому быстро устаревают. База знаний хранит то, как здесь принято делать дело: почему в прошлый раз решили так, что уже пробовали и чем это закончилось. Такими знаниями пользуются каждый день, а регламент читают один раз.
Аудит и архитектура — 3–6 недель. Перенос первого критичного контура знаний и назначение владельцев — ещё около месяца. Дальше база живёт в рабочих процессах: разбор решений, адаптация новых сотрудников, передача дел.
ИИ-помощнику нужно что-то дать на вход, кроме переписки. Структурированная база знаний с владельцами и сроками пересмотра становится источником, по которому агент отвечает со ссылкой на документ — и его ответ можно проверить.
Напишите нам. Начать можно с короткого аудита: какие знания в компании есть только в головах и что произойдёт, если эти люди завтра уйдут.
Работаем с компаниями из Москвы и других регионов России — онлайн и на площадке клиента.