Управление знаниями крупного предприятия с помощью ИИ
Фрагментированные системы и рассеянные знания становятся узким местом роста крупных предприятий. На этом вебинаре вы узнаете, как компании интегрируют разрозненные источники данных в единую интеллектуальную платформу и автоматизируют рутину с помощью ИИ. Спикер Фёдор Медведев, руководитель практики поисковых систем Naumen с 100+ успешными проектами, поделится кейсами экономии миллионов рублей и трудозатрат за счет структурирования знаний. 📌 Это видео для вас, если вы: - IT-директор крупной компании, который вынужден использовать 3+ разных систем для выполнения типовых задач и теряет до 40% времени на поиск информации - CIO или руководитель IT, который хочет показать ROI инвестиций в автоматизацию через сокращение времени онбординга с 30+ дней до 2-3 дней - Лидер цифровой трансформации, который внедряет ИИ для структурирования архивов с 10 000+ документов и снижения бизнес-рисков - Руководитель юридического департамента или главный инженер, который ищет способ избежать штрафов из-за использования устаревших версий документов и регламентов - Руководитель аналитического блока, чьи сотрудники тратят более 30% времени на ручную консолидацию данных из несвязанных систем ⏱️ Что вы услышите в вебинаре: 00:01:44 — О компании Naumen: 20+ лет на рынке, 1500+ клиентов, российский вендор с экосистемой собственных продуктов 00:02:53 — Фокус вебинара: управление знаниями в широком смысле и интеграция разрозненных источников данных 00:04:30 — Тренды 2025: ожидаемый эффект от ИИ для экономики России составит 4–7 триллионов рублей; дефицит IT-талантов вырос на 17,4% в год 00:09:16 — 20 признаков того, что вашей компании КРИТИЧНО нужна система управления знаниями 00:13:03 — Проблемы дублирования данных: как 3+ версии одного документа приводят к 20% ошибок в проектах 00:14:06 — Почему структурирование исторических данных критично для промышленности 00:16:15 — Сложность внедрения единой системы из-за сквозных процессов: инженеру сложно получить данные из закупочной системы, построенной в логике закупщика 00:18:30 — Онбординг нового специалиста занимает 30+ дней: почему поиск документов становится узким местом? 00:20:24 — Производственные потери: как 3+ высокооплачиваемых специалиста вовлечены в рутину обработки документов по одному проекту 00:22:17— Признаки критических проблем: разные формулировки, отсутствие единого тезауруса, клиентские жалобы из-за ошибок в документах 00:23:13 — Решение: платформа Naumen Enterprise Search для обработки неструктурированных данных из любых источников (ERP, CRM, Excel, сетевые папки, внешние источники) 00:24:50 — Механизмы обработки: семантический поиск, текстовая аналитика, структурирование данных 00:27:05 — Три типа поиска: полнотекстовый, векторный (по смыслу), смешанный поиск и их применение в реальных проектах 00:31:08 — Кейс: ПАО «Газпромнефть» — корпоративный поиск, интегрирующий 50+ систем, обслуживает 2500 запросов в день, используют 2500+ сотрудников 00:32:53 — Выделение именованных сущностей (NER): автоматическое извлечение персон, организаций, дат, сумм из текстов и их использование для фильтрации 00:34:34 — Кейс: Служба финансового уполномоченного — обработка обращений граждан, деперсонализация данных, повторное использование материалов из архивов 00:36:47 — Систематизация и тегирование: как превратить архив из неразмеченных документов в структурированный каталог за счёт ML-моделей 00:38:38 — Кейс: Тематическое моделирование для автоматического направления клиентских обращений на релевантных сотрудников (сокращение времени обработки с 3–5 дней до 2 минут) 00:40:06 — Кейс: Система цифрового нормотворчества. Отслеживание изменений НПА, снижение нормативных рисков через интеллектуальный мониторинг 00:42:36 — Кейс: Мониторинг источников знаний в контактном центре: автоматический мониторинг изменений нормативных актов и привязка статей БЗ к актуальным документам 00:44:14 — Кейс: Встраивание поиска в существующие системы: поисковая строка в почтовом клиенте, навигационных системах морских судов, системах проектного управления 00:50:11 — Вопросы и ответы ✅ Почему это важно смотреть СЕЙЧАС: - Дефицит IT-талантов критичен: нестабильная инфраструктура — одна из ТОП-3 причин смены работы IT-специалистами; ускорение онбординга с 30+ дней до 2–3 дней напрямую влияет на удержание кадров Контент АКТУАЛЕН: создан в 2025, отражает новые тренды ИИ-трансформации, проверен на примерах реальных внедрений Специальное внимание: 20 конкретных признаков критических проблем управления знаниями — проверьте, попадает ли ваша компания в группу риска #ВебинарИТ #УправлениеЗнаниями #NaumenEnterpriseSearch #ИТ-директор #Цифровизация #АИдляПредприятия #КорпоративныйПоиск #АвтоматизацияИТ #ТекстоваяАналитика #УправлениеДанными #ITSM #ЦифровизацияПредприятия #ИТ-инфраструктура #2025
Фрагментированные системы и рассеянные знания становятся узким местом роста крупных предприятий. На этом вебинаре вы узнаете, как компании интегрируют разрозненные источники данных в единую интеллектуальную платформу и автоматизируют рутину с помощью ИИ. Спикер Фёдор Медведев, руководитель практики поисковых систем Naumen с 100+ успешными проектами, поделится кейсами экономии миллионов рублей и трудозатрат за счет структурирования знаний. 📌 Это видео для вас, если вы: - IT-директор крупной компании, который вынужден использовать 3+ разных систем для выполнения типовых задач и теряет до 40% времени на поиск информации - CIO или руководитель IT, который хочет показать ROI инвестиций в автоматизацию через сокращение времени онбординга с 30+ дней до 2-3 дней - Лидер цифровой трансформации, который внедряет ИИ для структурирования архивов с 10 000+ документов и снижения бизнес-рисков - Руководитель юридического департамента или главный инженер, который ищет способ избежать штрафов из-за использования устаревших версий документов и регламентов - Руководитель аналитического блока, чьи сотрудники тратят более 30% времени на ручную консолидацию данных из несвязанных систем ⏱️ Что вы услышите в вебинаре: 00:01:44 — О компании Naumen: 20+ лет на рынке, 1500+ клиентов, российский вендор с экосистемой собственных продуктов 00:02:53 — Фокус вебинара: управление знаниями в широком смысле и интеграция разрозненных источников данных 00:04:30 — Тренды 2025: ожидаемый эффект от ИИ для экономики России составит 4–7 триллионов рублей; дефицит IT-талантов вырос на 17,4% в год 00:09:16 — 20 признаков того, что вашей компании КРИТИЧНО нужна система управления знаниями 00:13:03 — Проблемы дублирования данных: как 3+ версии одного документа приводят к 20% ошибок в проектах 00:14:06 — Почему структурирование исторических данных критично для промышленности 00:16:15 — Сложность внедрения единой системы из-за сквозных процессов: инженеру сложно получить данные из закупочной системы, построенной в логике закупщика 00:18:30 — Онбординг нового специалиста занимает 30+ дней: почему поиск документов становится узким местом? 00:20:24 — Производственные потери: как 3+ высокооплачиваемых специалиста вовлечены в рутину обработки документов по одному проекту 00:22:17— Признаки критических проблем: разные формулировки, отсутствие единого тезауруса, клиентские жалобы из-за ошибок в документах 00:23:13 — Решение: платформа Naumen Enterprise Search для обработки неструктурированных данных из любых источников (ERP, CRM, Excel, сетевые папки, внешние источники) 00:24:50 — Механизмы обработки: семантический поиск, текстовая аналитика, структурирование данных 00:27:05 — Три типа поиска: полнотекстовый, векторный (по смыслу), смешанный поиск и их применение в реальных проектах 00:31:08 — Кейс: ПАО «Газпромнефть» — корпоративный поиск, интегрирующий 50+ систем, обслуживает 2500 запросов в день, используют 2500+ сотрудников 00:32:53 — Выделение именованных сущностей (NER): автоматическое извлечение персон, организаций, дат, сумм из текстов и их использование для фильтрации 00:34:34 — Кейс: Служба финансового уполномоченного — обработка обращений граждан, деперсонализация данных, повторное использование материалов из архивов 00:36:47 — Систематизация и тегирование: как превратить архив из неразмеченных документов в структурированный каталог за счёт ML-моделей 00:38:38 — Кейс: Тематическое моделирование для автоматического направления клиентских обращений на релевантных сотрудников (сокращение времени обработки с 3–5 дней до 2 минут) 00:40:06 — Кейс: Система цифрового нормотворчества. Отслеживание изменений НПА, снижение нормативных рисков через интеллектуальный мониторинг 00:42:36 — Кейс: Мониторинг источников знаний в контактном центре: автоматический мониторинг изменений нормативных актов и привязка статей БЗ к актуальным документам 00:44:14 — Кейс: Встраивание поиска в существующие системы: поисковая строка в почтовом клиенте, навигационных системах морских судов, системах проектного управления 00:50:11 — Вопросы и ответы ✅ Почему это важно смотреть СЕЙЧАС: - Дефицит IT-талантов критичен: нестабильная инфраструктура — одна из ТОП-3 причин смены работы IT-специалистами; ускорение онбординга с 30+ дней до 2–3 дней напрямую влияет на удержание кадров Контент АКТУАЛЕН: создан в 2025, отражает новые тренды ИИ-трансформации, проверен на примерах реальных внедрений Специальное внимание: 20 конкретных признаков критических проблем управления знаниями — проверьте, попадает ли ваша компания в группу риска #ВебинарИТ #УправлениеЗнаниями #NaumenEnterpriseSearch #ИТ-директор #Цифровизация #АИдляПредприятия #КорпоративныйПоиск #АвтоматизацияИТ #ТекстоваяАналитика #УправлениеДанными #ITSM #ЦифровизацияПредприятия #ИТ-инфраструктура #2025