Почему чат‑бот не справляется с юридической работой и чем от него отличается ИИ‑агент
Юрист открывает ChatGPT, вставляет договор и просит проверить на риски. Получает две страницы общих рекомендаций: обратите внимание на ответственность, проверьте форс‑мажор, уточните сроки. Всё правильно, но бесполезно, потому что модель не знает контекст компании. Не помнит, что с этим контрагентом уже трижды судились. Не видит типовой договор, с которым нужно сравнить. Каждый новый чат — с чистого листа, и юрист каждый раз объясняет одно и то же.
Большое обновление TEAMLY 2026: ИИ-усиление для управления знаниями и обучения команды
TEAMLY выпустила крупное обновление 2026 года. В одной рабочей среде теперь ещё теснее связаны корпоративные знания, обучение и ИИ‑ассистент — это помогает крупному бизнесу снижать затраты и повышать эффективность команд за счёт системности.TEAMLY объединяет базу знаний, рабочие документы, обучение, умные таблицы и мощный ИИ‑инструментарий в интегрированную среду. Вместо набора разрозненных сервисов у компании появляется единое пространство, где живут процессы, контент и экспертиза.
База знаний и культура открытости: как побудить руководителей делиться опытом
Обычно корпоративную базу знаний наполняют рядовые сотрудники: разработчики, менеджеры проектов, специалисты поддержки, маркетологи, бухгалтеры. Они охотно пишут инструкции, делятся чек-листами и отвечают на частые вопросы.
ИИ в ITSM: уже не эксперимент, а корпоративный стандарт
Искусственный интеллект сегодня всё активнее проникает в ITSM-процессы. Теперь вопрос стоит иначе: не «нужен ли нам ИИ», а «как выстроить процессы так, чтобы искусственный интеллект работал эффективно». Эксперты SimpleOne, Т1 Интеграция и Ainergy на вебинаре рассказали о роли ИИ в службе поддержке и Service Desk, о том, как обеспечить безопасность корпоративных данных, а также о сценариях применения ИИ-инструментов в бизнесе. Почему ИИ критичен для клиентского сервиса и службы поддержки
Почему «база знаний в продукте» – это не Wikipedia, а политика доверия
Спросили в чате: «сколько мне спать / есть белка / бегать в неделю». Модель ответила ровно и быстро. Пользователь закрыл вкладку довольный. Через несколько дней эта же цифра оказалась в разговоре с врачом или в строке таблицы с расходами. Вопрос уже не «удобно ли в интерфейсе», а другой: кто в этой цепочке сказал «да, мы это утверждаем»?Wikipedia и прочие открытые базы отвечают на вопрос «что люди вообще накопили про тему». Продукт отвечает иначе: что мы готовы произнести от имени сервиса
Как редактору повысить качество ответов RAG-поиска
Всем привет! Меня зовут Катя, я развиваю Gramax — базу знаний для ИТ-команд.В Gramax мы делаем упор на качественную работу как человека, так и машины. И часто получаем вопросы, как автор статей может повлиять на качество выдачи ИИ-поиска. В большей мере качество поиска зависит от нас: мы регулярно улучшаем внутренние механизмы, чтобы авторы не становились заложниками технологий. Но есть универсальные правила, которые работают в любой системе с RAG. Этими правилами и хотим поделиться в этой статье:)Основной принцип
