05.08.2020  Новости, Искусственный интеллект

Эксперт по автоматизированному тестированию, разработавший собственный подход к управлению данными, — о том почему корпоративные ИИ-системы остаются разрозненными, и как опыт в автоматизации, Java-разработке и нейросетях привел его к идее создания единой архитектуры для поиска информации и работы с базами знаний компаний. Практически каждая крупная компания сталкивается с одной и той же проблемой: поиск нужного внутреннего документа нередко занимает больше времени, чем его изучение. Сотрудники просматривают папки и чаты, пока клиенты ждут ответа, а новички неделями не могут влиться в рабочие процессы. При этом рынок решений заполнен. По данным Минцифры, на начало 2026 года в России среди 15 тысяч отечественных программных решений десятки созданы именно для поиска. Эксперт по автоматизированному тестированию, работавший в крупнейших российских банках на стыке двух направлений Java-разработки и нейросетевых технологий Роберт Тантушян заметил общую тенденцию — большинство решений направлено на свои задачи, работают со своими инструментами и базами знаний, в то время как именно недостаток интеграции между ними, по мнению эксперта, часто становится причиной сложностей при поиске данных. Наблюдая эту проблему в разных компаниях, он пришел к выводу, что поиск информации, клиентские сервисы и программы адаптации сотрудников используют один и тот же массив корпоративных знаний. Выводы стали основой интеграционного архитектурного подхода, который инженер реализовал в собственной ... читать далее.