У любой компании есть то, за что её по-настоящему ценят: не логотип и не офис, а то, как она умеет делать свою работу. Это и есть её знания — накопленный опыт, понимание клиента, умение доводить проекты до конца, знание подводных камней. Рядом лежит нишевая экспертиза: вы не «для всех и обо всём», вы хорошо разбираетесь в конкретной области — и именно поэтому вам доверяют сложные задачи.
Ещё одна боль, из-за которой «просто поиск по словам» перестаёт работать: знания в компании разъезжаются по разным программам. Часть живёт в Confluence и вики, задачи и статусы — в Jira, обсуждения и быстрые уточнения — в мессенджерах, дизайн и макеты — в Figma (и рядом ещё почта, файлы, CRM, внутренние порталы). Человек в реальности не «ищет документ», он решает задачу — и каждый раз заново вспоминает: где это вообще лежит и в каком инструменте мне искать.
Современные технологии на базе больших языковых моделей (LLM) кардинально изменили корпоративный поиск.
Примеры компаний, которые публично описали работу над этой проблемой:
Databricks — рост и множество систем (в том числе Google Workspace, Atlassian, Salesforce, Slack): в кейсе прямо говорится, что обычный поиск не давал нужной релевантности, и люди теряли время на поиск. Сквозной поиск и ассистент на естественном языке — так они это закрывают в истории Glean.
https://lnkd.in/dd4ewAeK
Onecta (аутсорсинговый контакт-центр): Naumen KMS заменил «систему папок с документами в общем доступе», решил проблему долгого поиска; «умная поисковая строка» позволяет найти данные за несколько секунд.
https://www.naumen.ru/products/kms/clients/6009/
Photo by Isabella Fischer on Unsplash
Ещё одна боль, из-за которой «просто поиск по словам» перестаёт работать: знания в компании разъезжаются по разным программам. Часть живёт в Confluence и вики, задачи и статусы — в Jira, обсуждения и быстрые уточнения — в мессенджерах, дизайн и макеты — в Figma (и рядом ещё почта, файлы, CRM, внутренние порталы). Человек в реальности не «ищет документ», он решает задачу — и каждый раз заново вспоминает: где это вообще лежит и в каком инструменте мне искать.
Современные технологии на базе больших языковых моделей (LLM) кардинально изменили корпоративный поиск.
Примеры компаний, которые публично описали работу над этой проблемой:
Databricks — рост и множество систем (в том числе Google Workspace, Atlassian, Salesforce, Slack): в кейсе прямо говорится, что обычный поиск не давал нужной релевантности, и люди теряли время на поиск. Сквозной поиск и ассистент на естественном языке — так они это закрывают в истории Glean.
https://lnkd.in/dd4ewAeK
Onecta (аутсорсинговый контакт-центр): Naumen KMS заменил «систему папок с документами в общем доступе», решил проблему долгого поиска; «умная поисковая строка» позволяет найти данные за несколько секунд.
https://www.naumen.ru/products/kms/clients/6009/
Photo by Isabella Fischer on Unsplash