Зачем инвестировать в знания в эпоху развития ИИ

26 октября 2026

В условиях активного развития технологий искусственного интеллекта и внедрения «умных» помощников в бизнес-процессы потребность в менеджменте знаний (Knowledge Management, КМ) постоянно растет. Однако такие проекты зачастую откладываются на неопределенный срок: лидеры осознают проблему, но доказать бизнес-ценность не могут. Какую пользу КМ приносит бизнесу и почему необходимо инвестировать в это направление, рассказывает директор проектов Minerva Result в компании Minervasoft Денис Кучеров.

В 2026 году компании все чаще сталкиваются с дефицитом актуальных, корректных и понятных знаний. Оптимизация процессов затягивается, потому что накопленный опыт не зафиксирован, а экспертиза уходит вместе с сотрудниками. Наем упирается в длинный онбординг: новичкам приходится дергать наставников или тратить много времени на поиск нужных документов. Действующие команды повторяют одни и те же ошибки, путаются в документах и не могут повышать продуктивность.

Внедрение ИИ делает проблему еще заметнее, так как у ИИ-ассистентов требования к знаниям гораздо выше, чем у сотрудников. Например, они не могут при явной ошибке или отсутствии данных в поиске просто подойти к коллеге и задать вопрос. Плюс у человека, в силу накопленного опыта, гораздо меньше требований по разметке и формулировкам статей.

Несмотря на это, бизнес все еще редко определяет менеджмент знаний как приоритетное направление, хотя тренд постепенно меняется.

Почему проекты по управлению знаниями откладываются

Первая причина – недостаточная известность самого направления. Многие компании уже занимаются отдельными элементами КМ: создают базы знаний, описывают процессы, развивают наставничество и собирают лучшие практики. Но как отдельная управленческая функция менеджмент знаний встречается редко.

Вторая причина – узкое понимание роли КМ-специалиста. Зачастую она ограничивается созданием статей и документов, приведением их в порядок. Хотя на самом деле менеджмент знаний подразумевает работу со знанием на всех этапах жизненного цикла, включая выявление, создание, хранение, распространение, применение, обновление и архивирование.

Еще одна сложность заключается в том, что эффект от менеджмента знаний распределяется между разными функциями: HR, клиентский сервис, продажи, ИТ и другие. И даже если бизнес-эффекты понятны, определить стоимость существующих проблем – время поиска информации, продолжительность онбординга, нагрузку на наставников, количество эскалаций, повторных работ, ошибок и жалоб, и спрогнозировать срок окупаемости проекта может быть трудно.

Какие бизнес-эффекты дает менеджмент знаний

Рост операционной эффективности. Обмен знаниями позволяет быстро распространять лучшие практики и системно повышать экспертизу команды. В итоге команды выполняют один и тот же объем работы с меньшими затратами. Сотрудникам не приходится заново искать решение, восстанавливать контекст или повторно разрабатывать уже существующий алгоритм.
Рост производительности. Когда у сотрудника есть быстрый доступ к нужному ответу или корректной инструкции, он может решать больше задач за то же время, а более высокооплачиваемым экспертам не нужно отвлекаться на помощь коллегам. Например, отдел продаж может обрабатывать больше обращений, а контакт-центр – быстрее консультировать клиентов.
Повышение качества решений. Когда корпоративные знания систематизированы и регулярно обновляются, снижается риск использования разных версий документов или устаревшей информации. В результате увеличивается доля обращений, решенных с первого раза, и растет удовлетворенность клиентов.
Сокращение количества ошибок. Если сотрудники в работе опираются на качественный источник знаний, снижается число неверных консультаций, повторных операций и переводов на вторую линию. А еще сокращается количество жалоб и уменьшаются расходы на исправление ошибок.
Ускорение онбординга. Качественные и хорошо структурированные знания помогают новичку быстрее разобраться в продуктах, процессах и правилах компании. В итоге срок выхода на полную продуктивность сокращается, затраты на работу наставников снижаются.

Зачем управлять знаниями, если есть ИИ

Искусственный интеллект – это инструмент, корректность работы которого напрямую зависит от доступных ему знаний. При этом полнота, доступность и понятность этих знаний должны быть даже выше, чем для сотрудника.

Помимо документов, инструкций и основных вводных данных, ИИ также нужен семантический слой знаний, то есть понимание того, как интерпретировать имеющуюся информацию. Цифровой помощник должен знать, что означают внутренние термины компании, как связаны клиенты, продукты, документы и процессы, где находится актуальная информация и по каким правилам ее нужно использовать. Семантический слой помогает ИИ учитывать внутреннюю логику компании, корректно интерпретировать контекст и находить релевантные ответы.

Создание такого слоя – одна из задач, которую можно решать в рамках развития КМ-направления. Соответственно, без системной работы со знаниями эффективно внедрить ИИ и масштабировать его возможности не получится. В противном случае – существующие проблемы будут только копиться, а решать их все равно придется – правда, уже не постепенно, а в режиме тушения пожара.

Будущее менеджмента знаний

Согласно исследованию приоритетов и трендов управления знаниями, опубликованному American Productivity & Quality Center (APQC) в начале 2026 года, специалисты по всему миру оптимистично оценивают перспективы КМ в своих компаниях: 59% респондентов ожидают увеличения инвестиций в это направление. Среди главных приоритетов они выделяют внедрение ИИ и других «умных» технологий, выявление, картирование или приоритизацию критически важных знаний, а также повышение зрелости КМ в целом.

В России проблема качества корпоративной информации тоже становится все заметнее на фоне внедрения ИИ. По данным исследования «Инфосистемы Джет» и Smart Ranking, 44% крупных компаний отказываются от внедрения ИИ-агентов из-за недостаточной зрелости процессов, инфраструктуры данных и сложностей интеграции. Еще 40% не могут масштабировать пилотные проекты из-за отсутствия владельца продукта или процесса и нестабильного качества ИИ-решений, в том числе галлюцинаций. При этом наиболее заметную отдачу компании видят в работе ИИ с корпоративными знаниями на основе RAG – такой сценарий отметили 63% респондентов.

Текущая динамика рынка, которую мы наблюдаем, подтверждает, что спрос на менеджмент знаний в России продолжает расти. Профильных вакансий становится больше, бизнес чаще запускает КМ-инициативы, а сами проекты решают уже не только точечные задачи, но и предполагают культурные и процессные изменения.