〰 Почему сотрудники совершают одни и те же ошибки дважды (спойлер: они не могут найти старый опыт) Есть такой термин — тёмные данные. Или Dark Data. Это записи звонков, PDF-инструкции, бесконечные чаты и логи, которые просто лежат на корпоративных дисках/серверах. По статистике Splunk, до 55% корпоративных данных как раз те самые «тёмные данные». Обычная ситуация. Из компании уходит ключевой сотрудник, и вместе с ним исчезает контекст сотен решений. Чтобы выяснить, почему три года назад вы отказались от выгодного контракта, вам приходится расспрашивать других сотрудников, копаться в старых переписках, переслушивать записи созвонов… Или вы просто совершите ту же ошибку дважды, потеряв деньги. Как заставить эти данные работать на вас? Конечно с помощью ИИ. 〰1⃣ Вы подключаете свои облачные хранилища, корпоративные чаты, базы данных к единому контуру (через API или готовые коннекторы). 〰2⃣ Переводите данные в векторный вид, чтобы с ними эффективно мог работать ИИ. Это позволяет ему сразу понимать смысл и связи между событиями. 〰3⃣ Вы задаёте агенту контекст («ты — ведущий аналитик компании, у тебя есть архивные данные...») И в итоге у компании появляется ассистент, который выдает архивные факты за секунды. На вопрос: «Какая маржинальность была в прошлом году и из-за чего она упала в октябре?» ИИ ответит: «Маржинальность снизилась на 12% из-за смены логистического партнёра (решение от 14.09). Вот ссылка на протокол встречи и запись созвона, где это обсуждали». Может звучать сложновато в реализации. Но по сути вы систему настраиваете один раз, а дальше только профит. Что вы делаете с «тёмными данными»? А записями совещаний, чатами с клиентами и т.д. Анализируете их, или просто складируете?