20.08.2026 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментОрганизации должны переосмыслить не только то, что они документируют, но и то, как они структурируют, поддерживают и представляют эти знания, чтобы автоматизированные системы могли надежно их использовать, считают опрошенные порталом InformationWeek эксперты. Проблема клиента с предоставленной ему услугой передается агенту искусственного интеллекта после первоначального общения с чат-ботом. Агент проверяет официальную документацию, в которой четко указано, что в ситуациях такого типа применяется политика A — так что именно эту политику агент применяет и здесь. Это довольно распространенная ситуация, с которой регулярно сталкиваются многие предприятия. Кроме того, многие компании надеются, что использование ИИ-агента может повысить производительность. Однако такого повышения производительности не произойдет, если корпоративная база знаний, на которую опирается агент, будет неполной, неверной или устаревшей. Например, в приведенном выше сценарии представьте, что отдел продаж в течение нескольких месяцев уже придерживается политики В, но не обновил официальную документацию. У них может быть некий документ, объясняющий это изменение и новую политику, но он невидим для агентов ИИ, если не является частью базы знаний, к которой они могут получить доступ. В результате агент уверенно принимает неверное решение для данного клиента. Однако это не ошибка агента, а недостаток системы организационных знаний. Агенты ИИ не создают проблем со знаниями, но они выявляют проблемы, с которыми ...
читать далее.
