Управление знаниями занимает центральное место в процессе развития ИИ

Не обладая сильными навыками управления знаниями, лидеры в области клиентского опыта не смогут реализовать потенциал искусственного интеллекта.

Согласно отчету Ark Invest Big Ideas 2025 , агенты повысят производительность предприятия с помощью программного обеспечения. Компании, использующие агентов, должны иметь возможность увеличивать объем единиц при том же штате и оптимизировать свою рабочую силу для выполнения более ценных задач.

Искусственный интеллект (ИИ) также ускорит работу в области знаний. Ark ожидает, что к 2030 году количество развернутого программного обеспечения на одного работника умственного труда значительно вырастет, поскольку компании инвестируют в решения для повышения производительности. Агенты искусственного интеллекта готовы ускорить внедрение цифровых приложений и создать эпохальный сдвиг во взаимодействии человека и компьютера.

Согласно отчету Connectivity Benchmark Report 2025 от MuleSoft и Deloitte Digital, 93% ИТ-руководителей сообщают о намерении внедрить автономных агентов ИИ в течение следующих двух лет, и почти половина уже сделала это. Тем не менее, путь к внедрению агентного ИИ и цифровой рабочей силе будет непростым без целенаправленного сосредоточения внимания на стратегии управления данными и знаниями.

Исследование Mulesoft и Deloitte , основанное на отзывах 1050 ИТ-директоров, показало, что данные находятся в ловушке разрозненных корпоративных приложений. В среднем предприятие использует 897 приложений, при этом 45% используют 1000 приложений или более, что еще больше затрудняет способность ИТ-команд создавать унифицированный опыт. Только 29% корпоративных приложений интегрированы и обмениваются информацией между всеми подразделениями. Большинство (93%) ИТ-руководителей считают, что ИИ повысит производительность разработчиков в течение следующих трех лет, что на семь процентных пунктов больше, чем в 2023 году.

Разрозненные данные остаются серьезным препятствием для модернизации устаревших систем в организациях. Сегодня 83% предприятий сообщают, что проблемы интеграции являются серьезным препятствием для их усилий по модернизации устаревших систем. Кроме того, 97% ИТ-руководителей признают, что их организации испытывают трудности с интеграцией пользовательского опыта. Только 10% респондентов сообщают, что не испытывают проблем из-за разрозненности данных, в то время как 74% организаций считают свои ИТ-системы чрезмерно взаимозависимыми.

Плохая интеграция и разрозненность данных приводят к плохому управлению знаниями. Не обладая сильными навыками управления знаниями, лидеры в области клиентского опыта не смогут реализовать потенциал искусственного интеллекта, в том числе операторы. В исследовании Deloitte отмечается, что к 2025 году 25% предприятий, использующих ИИ, внедрят агентов ИИ.

Между тем, исследование Accenture подчеркивает важность управления знаниями как основной возможности «когнитивного цифрового мозга», необходимой для внедрения компаниями решений на основе агентного искусственного интеллекта. Итак, почему управление знаниями является критически важным фактором успеха для внедрения ИИ в бизнесе, включая возможность использования агентного ИИ для создания цифровой рабочей силы?

Чтобы лучше понять влияние управления знаниями на успешное внедрение генеративного ИИ (Gen AI) и агентного ИИ на предприятии, я взял интервью у одного из ведущих мировых экспертов по управлению взаимоотношениями с клиентами (CRM), клиентскому опыту (CX), управлению знаниями (KM) и обслуживанию клиентов. Майкл Маоз является старшим вице-президентом по стратегии инноваций в Salesforce. До прихода в Salesforce Маоз был вице-президентом по исследованиям и заслуженным аналитиком в Gartner, занимая должность руководителя исследований в области стратегий обслуживания клиентов и поддержки.

Вот основные моменты нашей беседы.

В те дни, когда я был руководителем службы поддержки клиентов, управление знаниями было отличительной чертой, хотя это не была дисциплина, которая могла бы помочь вам продвинуться по службе. Почему это скоро изменится?

Майкл Маоз: Без сильных навыков управления знаниями лидеры в области обслуживания клиентов не смогут реализовать потенциал искусственного интеллекта. Качество управления знаниями (УЗ) на предприятиях подвергается новому вниманию, поскольку предприятия работают над масштабированием использования генеративного ИИ и агентного ИИ. Как вы любите говорить, данные — это новая вода, и это особенно верно для статей и контента в целом: они должны быть в изобилии, чистыми и доступными. Организации поддержки, которые уже обладают сильными компетенциями в области управления знаниями, масштабируют такие проекты, как Agentforce (решение Salesforce для агентного искусственного интеллекта).

Вы выяснили, почему некоторые компании процветают в области управления знаниями, в то время как другие могут отставать. Какие закономерности вы видите и как они возникают?

Майкл Маоз: Это всегда будет сводиться к тому, кому принадлежит процесс управления знаниями. В отраслях, где обслуживание клиентов не является собственностью процесса, управление знаниями является незрелой дисциплиной, не по их вине. На другом конце спектра находятся светила в отраслях, где управление знаниями является главным приоритетом, а команда поддержки клиентов владеет или имеет последнее слово в отношении контента, который они используют и предоставляют клиентам. Эти отрасли, такие как технологии, аэрокосмическая промышленность и медицинское оборудование, придерживаются стандартов, таких как Консорциум по инновациям в сфере услуг (KCS) или руководящих принципов Ассоциации индустрии технологий и услуг (TSIA).

Майкл Маоз, старший вице-президент по инновационной стратегии в Salesforce, о важности управления знаниями для внедрения агентного ИИ.

Если мы оставим в стороне любые сложности, которые возникнут в области управления знаниями теперь, когда мы хотим связать его с Gen AI, что делает предприятия великими в разработке правильного контента и обеспечении его доступности в нужном формате — который может быть длинным PDF-файлом, изображением или видео — и который легко искать и находить на канале по выбору клиента?

Майкл Маоз: Великие компании имеют сильную культуру, основанную на знаниях, и геймифицируют процесс. Я помню, как посетил производителя медицинского оборудования в Нью-Гемпшире, и у некоторых из команды технической поддержки на столе лежали небольшие трофеи за их умение решать проблемы. Вот что общего у лучших:

Управление знаниями признается в масштабах всей компании в качестве императива
Создание знаний централизовано и/или координируется между отделами
Существуют системы для сбора информации из всех соответствующих источников, включая пользовательские чаты и форумы сообщества, телефонные взаимодействия и сигналы устройств
Инструменты измерения отслеживают использование контента и его влияние на самообслуживание, а опросы клиентов показывают, как люди постоянно получают правильный ответ независимо от канала (электронная почта, сообщения, бот, веб-сайт или приложение)
Строгая дисциплина в отношении использования контента, в том числе: знание того, как создавать контент, продвигать его в нужном канале и делать его доступным для нужных задач; выявление пробелов в знаниях, о которых сообщил представитель сервисной службы, клиент или бот; наличие данных, указывающих на статьи базы знаний или контент, который необходимо удалить, потому что он устарел или неактуален
Система управления знаниями интегрирована в CRM-систему, что позволяет осуществлять глубокую персонализацию

Такие компании, как Amazon Ring (которая продает домофоны, системы сигнализации и камеры видеонаблюдения) и Dyson являются примерами компаний, ориентированных на продукты B2C, которые понимают, что хорошая, контекстуально релевантная документация, доступная по всем каналам и привязанная к конкретному продукту, снижает затраты на поддержку и радует клиентов.

Эффективные компании также признают ограниченное количество возможных проблем, по поводу которых клиент может связаться с ними. Компании B2B в сфере высоких технологий или медицинского оборудования, как правило, наиболее зрелы в принятии методологий типа KCS. На них распространяются обновления продуктов, новые выпуски программного обеспечения и заводские отзывы, а иногда третьи лица выполняют часть или всю поддержку продуктов.

Почему мы проливаем свет на наше пристальное внимание к искусственному интеллекту, и под этим мы подразумеваем ИИ поколения и агентный ИИ, еще больше подчеркивая необходимость качества знаний, используемых для решения проблем клиентов?

Майкл Маоз: Сколько громких публичных показов мы видели за последний год, когда поколение ИИ создавало контент, который был поддельным, неполным, неправильным или демонстрировал предвзятость? Не говоря уже о том, что ему не хватало управления в отношении этичного использования. Ни один руководитель службы поддержки клиентов или клиентского опыта не хочет слышать от генерального директора такой текст, в котором говорится о сбое ИИ.

К счастью, существуют подходы к управлению знаниями, которые ускоряют безопасное использование содержимого знаний за счет добавления компонента искусственного интеллекта поколения. Именно этим мы и занимаемся с Agentforce. Во-первых, это необходимость снижения рисков в каждом проекте Gen AI. Это как наша клятва Гиппократа: не навреди. Это легко, когда вы помещаете Gen AI перед закрытым репозиторием знаний, который был тщательно отобран и используется для ответа всего на несколько вопросов или написания ограниченного диапазона текстов или электронных писем.

Как масштабировать этот подход, чтобы включить в него все корпоративные данные, как структурированные данные в CRM или ERP-системе, так и неструктурированные данные, такие как PDF-файлы и журналы чатов? Для этого необходимо надежное управление данными. Вам нужно пропустить контент через команду этичного использования, чтобы устранить предвзятость. Вам нужен уровень конфиденциальности. Необходимо учитывать любые проблемы управления или конфиденциальности данных. Это сложно.

В чем секрет создания доверенной системы управления знаниями, которая включает в себя все формы искусственного интеллекта?

Майкл Маоз: Подружитесь с маркетингом. По мере того, как специалисты по обслуживанию клиентов совершенствуют свои возможности в области искусственного интеллекта, они начнут более скоординированно работать с маркетингом. Многие из лучших практиков в области управления знаниями нашли бы сходство с создателями контента в маркетинге. Команды по маркетинговому контенту имеют редакционную коллегию, комиссию по управлению контентом и команду руководителей по маркетингу, которая спонсирует контент. Они усердно работают над тем, чтобы убедиться, что тон бренда передается, причем в правильном стиле и на правильном языке, чтобы он усиливал бренд.

Это будущее обслуживания клиентов — эмпатия в масштабе и укрепление бренда. Отдел маркетинга понимает различные образы, на которые нацелен маркетинговый контент, и создает необходимые шаблоны, и часто имеет центр передового опыта по контенту, чтобы гарантировать совместную работу писателей, дизайнеров контента и контент-стратегов. В скором времени маркетинг и обслуживание клиентов будут тесно скоординированы. Вот несколько лучших практик управления знаниями, которые мы наблюдаем:

Определите единый источник достоверной информации: лучшие команды проверяют, является ли контент актуальным и соответствует требованиям. Они проводят тесты, чтобы избежать галлюцинаций, которые могут произойти, когда ИИ отвечает на вопрос, используя устаревшую информацию. Когда несколько отделов имеют доступ к одной и той же информации, они следят за тем, чтобы ИИ использовал источник контента, а не то, где он был скопирован. Наши клиенты даже используют Agentforce для поиска дубликатов источников информации и проверки согласованности источников.
Тегирование содержимого: Любая отличная команда технических изданий уже выполняет работу по пометке контента метаданными, чтобы Gen AI мог быстро их восстановить. Теперь, в продвинутых сценариях использования, доступ к контенту можно получить только после предварительного изучения истории покупок клиента, уровня удовлетворенности, оценки влиятельного лица и склонности к оттоку. Такой подход позволяет выйти на новый уровень персонализации.
Опрос и обратная связь: используя методы KCS, команды опрашивают клиентов, чтобы убедиться, что ответ соответствует их ожиданиям, и регистрируют любые изменения, которые необходимо внести. Работая с ИИ и специалистами по обработке данных, они могут попросить внести изменения в модель ИИ. В случае с Salesforce у нас есть механизм рассуждений, который отслеживает экосистему знаний на протяжении всего процесса, чтобы увидеть, идет ли он так, как задумано. Затем он работает над модификацией и оптимизацией процесса.

Чего нам следует ожидать в течение следующих трех лет от практиков в области управления знаниями с поддержкой ИИ?

Майкл Маоз: Единственное ограничение в использовании ИИ — это ваше воображение. Управление знаниями лежит в основе минимизации большого количества задач, выполняемых сегодня людьми. Как только знания становятся достоверными и извлекаемыми, возможности безграничны. Именно здесь на помощь приходит сторителлинг - чтобы вдохновить лидеров. Для наших представителей по работе с людьми Agentforce может, например:

Помогайте агентам правильными советами
Обновление нескольких интегрированных систем для обеспечения точности данных
Действовать от имени человека-агента — открывать дело, закрывать дело, получать информацию, отправлять уведомления — чтобы выполнять все повторяющиеся, скучные, но важные задачи, которые ИИ может выполнять быстрее, точнее и в масштабе
Создайте правильную фразу с правильным тоном
Предложите, что сказать или написать клиенту
Прикрепите соответствующую статью, изображение или звуковой файл для решения проблемы
Создание рабочих процессов для адаптации новых сотрудников
Краткое изложение дела или телефонного разговора
Выделите самые важные моменты в электронном письме или голосовой записи
Понимать человеческие эмоции и реагировать на них с сочувствием или большим терпением или предоставляя больше подробностей

Для конечных клиентов KM с Agentforce имеет удивительные преимущества. И здесь единственным ограничением является воображение. Например, когда клиент аутентифицирован на веб-сайте или в приложении, или с помощью разговорного искусственного интеллекта, инструмент может выполнять такие действия, как обработка возврата заказа или предварительное заполнение формы, проверка и обновление данных о доставке, предоставление персонализированных советов, переговоры о правильной скидке или отмена комиссии. Разговорный чат-бот с искусственным интеллектом, использующий тщательно подобранную базу знаний, может ответить на все актуальные вопросы.

Такой подход оставляет самые сложные вопросы — вопросы, на которые можно ответить «это зависит от обстоятельств» — агенту-человеку, точно так же, как только человек должен справляться с чрезвычайными ситуациями или ситуациями, когда клиент взволнован, напуган или встревожен. ИИ может обнаруживать эти состояния и направлять взаимодействие с самообслуживания на человека-агента.

Что делать дальше

Впереди так много невероятных возможностей. Кто бы мог подумать, что KM может быть настолько захватывающим? Это также напоминает мне о том, что многое из того, что обрисовал Майкл, повлияет на людей. Я вижу множество новых навыков и необходимых стратегий найма, а также степень управления изменениями, которую некоторые компании примут, в то время как другие будут испытывать трудности.

Согласно докладу Всемирного экономического форума «Будущее рабочих мест до 2025 года», к 2030 году будет создано 170 миллионов новых рабочих мест, и ИИ будет играть ключевую роль. Будут времена, когда, даже при наличии самой лучшей системы знаний, компаниям всегда нужно будет определять, когда клиент нуждается и хочет поговорить с человеком, независимо от того, сможет ли ИИ ответить на вопрос. Вот основные выводы:

Работайте над небольшими выигрышами, одновременно отрабатывая долгую игру
Будьте дисциплинированы в управлении знаниями, потому что достоверная, доступная, правильная информация поможет или сломает путь ИИ
Измеряйте по мере продвижения, чтобы показать ценность
Работайте в межорганизационной команде и используйте информацию о клиентах для перехода на новый уровень
Управление знаниями, подключенное к искусственному интеллекту, открывает совершенно новый мир в удовлетворении потребностей клиентов, снижении затрат и развитии бизнеса

Эта статья была написана в соавторстве с Майклом Маозом, старшим вице-президентом по инновационной стратегии в Salesforce.