Записная книжка в той или иной форме есть у любого человека — от реального молескина до Saved Messages в одном популярном мессенджере или заметок в каком-нибудь Google Keep. Если записи в этих носителях содержат важную для бизнеса информацию, её можно и нужно использовать шире, чем для одного только сотрудника.

Дисклеймер. Эту статью мы попросили написать технического директора системного интегратора.

Всем привет! На связи вновь Юрий Холод, технический директор в системном интеграторе. Мы внедрили и поддерживаем ряд региональных информационных систем, в том числе и обеспечивающих некоторые госуслуги.

Заметки — наше всё. Я тоже пользовался сначала Evernote, потом завёл свой личный Notion и переехал туда, затем был корпоративный Confluence. После ухода с российского рынка последнего мы мигрировали на TEAMLY, посчитав эту платформу адекватной заменой. И не разочаровались.

Но к делу. Напомню сетап. В эпоху цифровой трансформации информация — если не основное топливо, то точно катализатор для бизнеса. Поэтому, когда ценные знания рассредоточены в десятках чатов, личных блокнотах, файлах и заметках сотрудников — это не очень правильно. 

Особенно это заметно в службах поддержки, где сотрудники ежедневно фиксируют уникальный контекст о проблемах, решениях и инсайтах по клиентам. Традиционно такие записи оставались личными и неструктурированными, но сегодня благодаря базам знаний и AI-ассистентам они превращаются в стратегический актив компании.

Для тех, кому некогда читать много букв, в конце есть TL;DR, заботливо собранный AI-ассистентом.

Персональная база знаний в эпоху ИИ

Классическое определение персональной базы знаний (ПБЗ) — это просто хранилище личных заметок, где сотрудник фиксирует важные для себя детали. Но информационный поток, в котором живет сотрудник IT-компании, настолько интенсивен, что простое хранилище уже не удовлетворяет требованиям. Чтобы не запутаться в сохранённом, нужна структура, а на ручную сортировку нет и никогда не будет времени.

В эпоху ИИ ПБЗ становится динамичной семантической сетью знаний, которая не только хранит информацию, но и понимает её содержание. Ключевой сдвиг — переход от поиска по ключевым словам к поиску по смыслу и контексту.

• В классическом подходе сотрудник ищет информацию фразой «Отчет по клиенту Y», и система выдаёт длинный список файлов.

• В современном подходе он спрашивает: «Какие решения предлагались клиенту Y в прошлом году?» — и ИИ формирует точный ответ, собирая сведения из разных заметок и документов.

Таким образом, персональная база знаний становится полноценным ассистентом, а не архивом. Для специалистов поддержки, для менеджеров сопровождения это особенно важно, ведь именно их скорость и точность ответов напрямую влияют на удовлетворенность клиентов.

Как ИИ оживляет базы знаний поддержки

Когда мы говорим про службу поддержки, первое, что приходит на ум, — бесконечный поток вопросов, жалоб, уточнений и «а у меня не работает».

У каждого сотрудника в голове и в заметках накапливается огромный пласт важных знаний: что чаще всего ломается, какие ответы работают лучше всего, какие клиенты любят подробные объяснения, а какие — мгновенные инструкции. Проблема в том, что всё это обычно остаётся в личных блокнотах или файликах на компьютере.

И вот здесь ИИ буквально оживляет заметки. Он превращает разрозненные записи в живую сеть, в которой можно не только искать, но и задавать вопросы как коллеге.

Давайте разберём несколько ключевых функций более подробно и на человеческом языке.

Суммаризация и выделение сути

Представьте, что сотрудник поддержки только что провёл часовой звонок с клиентом. Там было много деталей: клиент жаловался, уточнял, требовал, приводил примеры. Транскрипт такого звонка может занимать десятки страниц текста.

Чисто теоретически сотрудник мог бы перечитать всё это, выделить ключевые моменты и оформить краткий отчёт. Но в реальной жизни на это почти никогда нет времени.

ИИ же делает это автоматически — берёт всю «многословную кашу» и через пару секунд возвращает структурированный конспект: основные претензии клиента, предпринятые шаги, договорённости по дальнейшим действиям.

В результате сотрудник не теряет важных деталей, а команда получает удобный доступ к сути разговора.

Автоматическая категоризация и тегирование

Это общая проблема всех подобных заметок: сделал запись, как-то её назвал, а через месяц ищешь её в панике, потому что название ни о чём не говорит. 

ИИ решает эту проблему радикально. Он анализирует содержание записи и предлагает теги вроде «клиент X», «проблема с платежами», «интеграция БС с БГУ», «срочно». Более того, такие категории могут связываться с другими проектами или людьми: заметка автоматически попадает в «копилку знаний» по клиенту или продукту. 

Для службы поддержки это особенно важно: когда мы имеем дело с сотнями похожих жалоб, ИИ помогает мгновенно группировать запросы и видеть общие тенденции.

Генерация связей и ассоциативная сеть

Это самая «магическая» часть. В большей степени она касается работы над проектами, но и в поддержке применима.

Мы часто ведём заметки вразнобой: идея пришла в январе, к ней добавили комментарий в марте, а в июне всплыло письмо от клиента на похожую тему.

В обычном блокноте такие вещи остаются несвязанными, пока кто-то случайно не вспомнит. ИИ же способен находить такие невидимые перекрёстные связи.

Например, он может подсказать: «Эта жалоба клиента из февраля похожа на сообщение в чате команды в марте». Или даже: «Идея из бэклога разработчиков на самом деле решает проблему, о которой писали пользователи месяц назад». 

В результате база знаний перестаёт быть линейной, она принимает вид графа (из той самой математической теории), где каждая вершина связана с другими. Для поддержки это значит: никакая информация не теряется, а связь между проблемой и её решением видна сразу.

Вопросы и ответы «поверх базы»

Сотрудник больше не «ищет по папкам», а просто спрашивает:

• «Собери все жалобы по клиенту Y за последний квартал».

• «Покажи договорённости по обновлению продукта X».

• «Напиши черновик письма клиенту с учётом этой информации».

ИИ отвечает, используя заметки самого сотрудника и коллег. Это напоминает разговор с опытным наставником, который всегда помнит всё и не устаёт повторять одно и то же.

Для хранения собственно материалов и организации ИИ-поиска с применением RAG мы используем TEAMLY. У каждого сотрудника есть персональное пространство, в которое имеет доступ только он,  администратор системы и ещё один участник процесса — AI-ассистент. Вопрос только в том, чтобы подготовить для ассистента базу, а для этого мы используем другие интеллектуальные инструменты.

Инструменты ИИ для персональных заметок (2025)

Рынок решений для интеллектуальных заметок активно развивается, и сегодня существует множество инструментов, способных радикально повысить ценность ПБЗ. 

Начнём с наиболее затратного по времени процесса — расшифровки и суммаризации записей ВКС (почему-то в нашей компании прижилась эта аббревиатура для всех онлайн-созвонов).

Это можно сделать с помощью ScreenApp AI или Fireflies AI.

Их функциональность — автоматическая расшифровка и суммаризация звонков и совещаний, что полезно для поддержки, где фиксируются жалобы и запросы.

Их недостатки — иностранное происхождение, проблемы с трансграничной передачей данных и невозможность оплатить без танцев с бубном сомнительной легитимности. 

Вместо этих импортных инструментов мы открыли для себя отечественный сервис НаВстрече.

Он делает субтитры для видео, автоматом составляет резюме встречи.

Но главная его фишка — автоматическое создание протокола в классическом его понимании: кто выступал, какой вопрос поднял, что ответили и что решили, кто ответственный за реализацию и до какой даты задача должна быть реализована. Остаётся только оформить шапку и подвал и можно подписывать. Кроме того, можно задавать вопросы встроенному ИИ.

В Teamly мы храним, практически, только ссылку на конкретную запись в НаВстрече с тегами и темой, копируем резюме и протоколы, чтобы AI-ассистент Teamly мог с чем-то работать. 

На сегодня это главная рабочая «интеграция» с другой интеллектуальной системой. Сейчас наши системщики изучают возможность взаимодействия с НаВстрече по API.

В планах внедрить те самые связные графы информации. Для этого есть специализированные сервисы.

В частности,  это AI-плагины Obsidian — превращают локальные базы Markdown-заметок в интеллектуальные сети знаний с графами и Q&A поверх записей.

И ещё один сервис — Roam Research — делает ставку на ассоциативные связи и построение графов памяти.

В качестве отечественных альтернатив беглый поиск с AI предложил — внимание, барабанная дробь… — Teamly!

У продукта, которым мы пользуемся, есть собственный ИИ-ассистент с функциями быстрой обработки заметок, автозаполнения тэгов, генерации сводок.

В принципе, этот инструментарий есть и в других отечественных базах знаний — вдруг вы не знали, пользуйтесь. 

AI-ассистент прекрасно справляется и с RAG-поиском по базе знаний, дополняя недостающие данные информацией из «большого интернета». Без Teamly пришлось бы искать какие-то аналоги. Например, это мог бы быть Mem AI, но в нём у нас нет нужды, эксплуатируемый сервис закрывает этот функционал с помощью ИИ-помощника.

Каждый из этих инструментов по-разному интегрируется в рабочие процессы, но у всех есть общая черта: они значительно снижают когнитивную нагрузку на сотрудников, помогая превратить хаос заметок в системное знание. И экономят просто кучу времени, делая работу более точной и эффективной. Особенно в поддержке.

От личной эффективности к коллективной ценности

Внедрение ИИ в ПБЗ меняет не только работу отдельного сотрудника, но и культуру всей компании.

• Личная эффективность: специалист быстрее готовит отчёты, быстрее учится на своих ошибках, быстрее делится выводами.

• Коллективное знание: появляется возможность делиться не скопом заметок, а готовыми аналитическими выжимками.

• Онбординг новых сотрудников: новичок вместо множества встреч просто задает вопросы базе знаний и получает ответы, экономя недели адаптации.

• Кросс-функциональные инсайты: связка данных из поддержки, продаж и разработки помогает выявлять закономерности, которые вручную никто бы не заметил.

А ещё — last but not the least — база знаний позволяет сильно снизить влияния bus factor. Этим модным англицизмом принято называть степень сосредоточения ключевой информации по проекту, продукту или вообще о компании в головах и персональных хранилищах одного или нескольких людей. Если такой человек или люди вдруг «попадут под автобус» — уйдёт по любым обстоятельствам из проекта или компании — он унесёт всё это с собой и проект, продукт или компания автоматически умрёт.

Таким образом, ПБЗ становится не просто личным «архивом заметок», а ресурсом, формирующим организационную память и стратегические преимущества бизнеса, мерой по снижению рисков, связанных с bus factor.

Практические шаги по внедрению

Чтобы компания получила ценность от ИИ в базах знаний поддержки, важно не ограничиться покупкой инструмента, а встроить его в культуру работы.

1. Принцип «заметил — записал»

Важно приучить сотрудников фиксировать всё подряд, не заботясь о структуре. ИИ возьмет классификацию и упорядочивание на себя.

2. Интеграция в процессы

• Подготовка к клиентским встречам на основе старых записей.

• Автоматическая генерация еженедельных отчетов.

• Быстрый поиск решений из прошлых кейсов.

3. Культура доверия и обмена

Нужно стимулировать сотрудников делиться заметками, даже если они не «идеально оформлены». ИИ сам сделает из них аккуратный инсайт для коллег.

4. Инструмент для всего этого

О том, почему мы выбрали Teamly, я уже рассказывал.

Итоги

Персональные базы знаний, усиленные ИИ, — это уже не инструмент для гиков и энтузиастов, а стратегическая необходимость для любой компании, которая хочет быть гибкой и опираться на знания.

Каждый сотрудник поддержки имеет персонального ИИ-ассистента, знакомого с историей всех проектов, клиентов и решений компании. Этот помощник мгновенно формирует отчеты, помогает новичкам адаптироваться, снижает нагрузку на экспертов и делает знания доступными для всех. Это уже не фантастика, а реальность ближайших лет.

Самый важный шаг во внедрении этих практик — начать с личной привычки. Пользуйтесь ПБЗ вместо того, чтобы записывать важное «куда попало». Через месяц вы увидите, как изменилась ваша эффективность, а через год это может стать стратегическим активом целой компании.

TL;DR

• ИИ-технологии превращают разрозненные заметки поддержки в структурированные базы знаний, обеспечивая быстрый смысловой поиск и автоматическую суммаризацию обращений.

• Ключевые преимущества: автоматизация тегирования, построение ассоциативных связей между записями и механизм вопросов-ответов по всей базе.

• Переход с импортных решений на российские сервисы (Teamly, НаВстрече) позволил повысить интеграцию, безопасность и удобство хранения данных.

• Внедрение таких систем усиливает командную экспертизу, снижает bus factor и помогает новичкам быстро адаптироваться.

• Самый важный шаг — приучить команду заносить все важное в базу; остальное берёт на себя ИИ, ускоряя работу и повышая качество поддержки.