ТехноБрокер

Я уже рассказывал о своей услуге «Интеллект компании». Её первая версия была реализована полностью на основе моих представлений о том, как и для чего должна быть устроено база знаний. Надо сказать, что представления не были теоретическими, но и пробелов было достаточно. Собственно эти пробелы я и решил нивелировать вчера утром и сформировать системное понимание всего ландшафта работы с базами знаний. Для начала надо было сформировать теоретический фундамент. Мои ИИ-агенты провели глобальный OSINT-аудит по девяти доменам. Брали и российские и мировые источники: от фундаментальной модели SECI (Нонака-Такеучи, 1995) до свежего GraphRAG от Microsoft Research (2024). Логику подбора доменов знаний я подчинил процессу оцифровки. Теория управления знаниями, архитектура хранения и поиска, оцифровки, причём в двух векторах: бумага → цифра и цифра → AI-читаемый формат. Последнее критично, так как мало кто понимает, что DOCX и PDF для ИИ нечитаемы без спецконвертеров типа Docling. Дальше: извлечение знаний из баз данных, текстов и «голов экспертов». Для этого существует 50+ инструментов (от SharePoint до Obsidian, от Pinecone до pgvector), полный разбор RAG и эмбеддингов, change management при внедрении, удержание знаний при уходе людей, российский рынок со всеми 152-ФЗ. Итого ~150 источников, глобальный охват. > В результате исследования я получил 17 структурированных файлов, ~120 страниц, с мастер-индексом и playbook'ом. Playbook - это практический алгоритм из семи шагов: аудит → стратегия → архитектура → оцифровка → платформа → внедрение → поддержка. На основе этого корпуса знаний мы с Яром пересобрали сам продукт и накатили изменения для существующих клиентов. Параллельно, я обновил одностраничник услуги «Интеллект компании». Цены на сайте привёл к единой матрице. Теперь у услуги есть полная методологическая база. Почитать можно тут https://ai09t.tech/ru/intelligence-company.html

В предыдущем посте я представил наш с Аскером Аскеровым совместный проект «Цех» — ИИ-помощник, на основе которого мы создаём интеллектуальную инфраструктуру для профессиональной и командной работы. Но такая инфраструктура не возникает только за счёт подключения ИИ. Сначала нужно собрать знания компании: найти их в документах, базах данных и практиках экспертов, перевести в доступный для ИИ формат, связать с реальными процессами и выстроить систему постоянного обновления. В своем посте Аскер показывает эту работу на практике — через пересборку продукта «Интеллект компании»: от исследования мировых подходов и технологических решений до методологии внедрения корпоративной базы знаний. Это важное продолжение предыдущего разговора. «Цех» даёт специалисту ИИ-помощника. Системная работа со знаниями превращает его в основу корпоративной памяти и специализированных агентов. А связка людей, знаний, процессов и ИИ формирует интеллектуальную инфраструктуру компании. Рекомендую прочитать разбор Аскера — в нём хорошо показано, что находится за внешне простой формулировкой «создать базу знаний».

Почему сложные проекты останавливаются У компании может быть технология, команда и производственная база — и при этом не быть маршрута к заказчику, пилоту или внедрению. За последние десять лет работы с технологическими и промышленными проектами я много раз видел одну и ту же проблему: проект останавливается не из-за отсутствия идей, а потому, что никто не удерживает его целиком — технологию, экономику, производство, коммерческий маршрут, финансирование и работу с внешними стейкхолдерами. Из этого опыта вырос обновлённый формат работы ТехноБрокера. Мы начинаем с управленческого анализа: определяем главное ограничение, проверяем реализуемость и отвечаем на вопрос, стоит ли вообще двигаться дальше. Если маршрут подтверждается, собираем под него проектную команду и выстраиваем работу вокруг ближайшего проверяемого результата. Этот канал — о том, как принимаются такие решения. Здесь будем разбирать: — почему технологии не доходят до заказчика; — как проверять проекты до крупных вложений; — когда господдержка усиливает проект, а когда скрывает слабую экономику; — как соединить производство, НИОКР, ИИ, коммерцию и GR в работающий маршрут. Меня зовут Семён Вуйменков. Я управляющий партнёр ТехноБрокера. Будем говорить о проектах до того, как они становятся красивыми кейсами, — на стадии, когда ещё можно выбрать сильную траекторию: найти источник выручки, выйти к заказчику, собрать работающую экономику и не потратить ресурсы на слабый сценарий. Подробнее об обновлённом формате работы ТехноБрокера — на нашем сайте.

Channel created