Что происходит с бизнесом, когда эксперт уходит в отпуск? 👀

В хорошей системе — ничего. Процессы продолжаются, сотрудники находят ответы самостоятельно, решения принимаются без постоянных звонков «а подскажи, как здесь правильно».

Но если знания компании живут преимущественно в головах отдельных сотрудников, отпуск одного человека может быстро превратиться в операционный квест.

💗 «А где найти актуальный шаблон?»
💗 «Как мы обычно решаем такие задачи?»
💗 «Кто знает, что делать в этой ситуации?»
💗 «Давайте дождёмся Ивана — он вернётся через неделю».

И проблема здесь не в отпуске. Проблема в том, что вместе с экспертом из рабочего процесса временно исчезает часть корпоративных знаний.

💗 Исследование Panopto показало: 42% знаний, которые сотрудники используют в работе, являются уникальными для конкретного человека. А 60% сотрудников считают получение необходимой информации от коллег сложным или почти невозможным. В среднем сотрудники тратят 5,3 часа в неделю, ожидая информацию от коллег или заново создавая то, что уже существует. Для крупных компаний Panopto оценивал связанные с этим потери продуктивности в среднем в $47 млн в год. А по данным Bloomfire, сотрудники в среднем тратят около 10% рабочего времени на поиск необходимой информации. В их более широком расчёте неэффективность обходится бизнесу в среднем до 25% годовой выручки — это оценка не только потерь от управления знаниями, но и других видов неэффективности.

Поэтому вопрос, который стоит задать компании перед отпускным сезоном:

Если завтра ключевой эксперт не выйдет на связь на две недели — сможет ли команда продолжать работать по тому же стандарту?

Если ответ «нет», возможно, проблема не в нехватке сотрудников. Проблема в том, что знания ещё не стали системой.

Их нужно не просто сохранить в базе знаний, а сделать доступными для команды, встроить в процессы и обучение — чтобы сотрудникам не приходилось каждый раз искать человека, который «точно знает, как правильно». Именно тогда база знаний перестаёт быть архивом и становится частью рабочей системы компании.

💙 Хотите проверить, насколько ваша компания зависит от знаний отдельных сотрудников? Переходите на сайт TEAMLY и записывайтесь на персональное демо.

💡 Как ГК Gems собрала знания компании в одном месте?

До TEAMLY информация была разбросана по Google Docs, таблицам, Wiki, чатам и личным документам сотрудников. Найти актуальный ответ иногда было настоящим квестом.

В Gems начали с главного — выяснили, какая информация действительно нужна сотрудникам, и построили базу знаний вокруг ежедневных рабочих задач.

В итоге в TEAMLY собрали:

💙 информацию о компании и сотрудниках
💙 процессы и регламенты
💙 продуктовую и проектную документацию
💙 материалы для адаптации

Что получили в результате:

150+ сотрудников работают в едином пространстве знаний.
90% используют базу знаний как один из основных источников информации.
94% находят в ней ответы, которые помогают в работе.
88% регулярно обращаются к базе знаний.

Сотрудники перестали искать рабочую информацию по разным системам и постепенно привыкли обращаться в TEAMLY как к единому источнику знаний.

💙 Читайте полный кейс ГК Gems — на сайте TEAMLY.

🔔 1 сентября — отличный повод вспомнить: знания сами себя не систематизируют.

В любой крупной компании каждый день появляются новые инструкции, регламенты, решения и опыт. Всё это быстро накапливается в разных подразделениях, системах и документах. И чем больше сотрудников и процессов, тем сложнее поддерживать единые стандарты, передавать накопленную экспертизу и обеспечивать всем доступ к актуальной информации.

В результате сотрудники тратят время не на работу, а на поиск нужных ответов.

База знаний помогает собрать корпоративную экспертизу в едином пространстве, чтобы нужная информация была доступна именно тогда, когда она необходима.

Мы объединяем базу знаний и обучение в одной системе, чтобы знания компании оставались актуальными и работали на бизнес: помогали быстрее адаптировать сотрудников, поддерживать единые стандарты и передавать опыт между командами.

Пусть в новом «учебном году» у вашей компании будет место, где правила и опыт не теряются, а ответы не приходится искать по чатам и разным сервисам 😸

Начать можно уже сейчас 💙 попробуйте создать базу знаний в TEAMLY 💙

Готова ли ваша компания к корпоративному ИИ? 😱

Сегодня многие компании уже тестируют искусственный интеллект и ищут сценарии его применения. Но между «мы хотим внедрить ИИ» и действительно работающим корпоративным решением есть важный этап — подготовка.

Вот 6 признаков, что компания к нему пока не готова:

💙Знания разбросаны по разным системам
💙Никто не отвечает за актуальность информации
💙Экспертиза хранится в головах сотрудников
💙Нет понятной структуры знаний
💙Нет чётких правил доступа к данным
💙Технологию выбирают раньше, чем определяют бизнес-задачу

ИИ не создаёт порядок — он работает с тем, что уже есть в компании.

Поэтому подготовка к внедрению ИИ в компанию начинается задолго до выбора модели. В ближайших постах подробнее разберём, на что бизнесу стоит обратить внимание ещё до запуска AI-проектов.

💙 А вы уже внедрили корпоративный ИИ? Расскажите в комментариях, как это было 💗

😸 Сезон отпусков — все! Самое время активно нанимать новых сотрудников.

И тут начинается квест: кто покажет новичку, где что лежит, как всё устроено и что вообще принято делать в компании?

HR отправляет ссылки, руководитель проводит созвоны, коллеги отвечают на одни и те же вопросы — и так каждый раз, когда приходит новый сотрудник.

В результате онбординг превращается в бесконечный поток сообщений, созвонов и повторяющихся объяснений 🙏

💙 Гораздо удобнее, когда основные знания, инструкции и обучающие материалы собраны в одном месте. Новичок может самостоятельно пройти обучение, найти нужную информацию и вернуться к ней в любой момент.

А команда не тратит время на то, чтобы каждый раз рассказывать одно и то же.

Построить адаптацию сотрудников на основе базы знаний вашей компании — легко 😎 Попробуйте в TEAMLY — подробнее по ссылке.

Корпоративный ИИ: что подготовить до первого пилота

Искусственный интеллект уже умеет искать информацию в корпоративных базах знаний, готовить документы, помогать продавать и обслуживать клиентов. А с появлением AI-агентов часть задач он может выполнять практически автономно.
Но купить доступ к нейросети — ещё не значит внедрить ее в бизнес.

24 сентября в 12:00 проведём вебинар о том, как подготовить компанию к внедрению корпоративного ИИ — без хаоса, утечек и бесконечных пилотов.

Обсудим:
💙 как выбрать бизнес-задачи и сценарии, где ИИ действительно даст эффект;
💙 чем AI-ассистент отличается от агента и какие задачи можно делегировать ему;
💙 почему качество корпоративных знаний и данных становится критичным;
💙 как выстроить доступы и защиту от утечек;
💙 как управлять AI-пилотами, измерять эффект и переходить от экспериментов к масштабу.

Для кого: собственников и CEO, ИТ- и технических директоров, руководителей цифровой трансформации, CMO, коммерческих и операционных директоров, лидеров ИИ-проектов.

В программе — опыт внедрения AI в компаниях и практический взгляд на подготовку бизнеса.

🎙 Спикеры:
Александр Горный — основатель клуба ShareAI, экс-директор по стратегии Mail.Ru Group (VK)
Виталий Чесноков — генеральный директор QSOFT, сооснователь TEAMLY
Владимир Манеров — генеральный директор TEAMLY
Максим Долгинин — руководитель направления развития продуктов кибербезопасности Cloud.ru

📅 24 сентября, 12:00
🔗 Регистрируйтесь по ссылке

Можно ли внедрить корпоративный ИИ, просто выдав сотрудникам доступ к нейросети?

На практике — нет.

Пока сотрудники экспериментируют с ChatGPT и другими моделями, у бизнеса остаются вопросы:
— с какими данными вообще должен работать ИИ?
— откуда агент будет брать актуальную информацию?
— какие действия ему можно разрешить?
— как контролировать доступы и избежать утечек?
— как понять, что AI-пилот действительно приносит бизнес-эффект?

Уже в этот четверг мы проведём вебинар, где эксперты расскажут, что компании стоит подготовить в ближайшие 30–60 дней, чтобы перейти от экспериментов с ИИ к управляемому внедрению.

В программе — бизнес-сценарии, AI-агенты, корпоративные знания и данные, информационная безопасность, управление пилотами и масштабирование.

Спикеры:
• Максим Долгинин — руководитель направления развития продуктов кибербезопасности Cloud.ru
• Александр Горный — основатель клуба ShareAI, экс-директор по стратегии Mail.Ru Group (VK)
• Виталий Чесноков — генеральный директор QSOFT, сооснователь TEAMLY
• Владимир Манеров — генеральный директор TEAMLY

🗓️24 сентября, 12:00
📍онлайн

💙 Записи вебинара не будет, поэтому регистрируйтесь на вебинар по ссылке, чтобы не упустить ценную информацию.