Minervasoft: «Наша цель – сделать так, чтобы ИИ стал полноценным помощником для компаний и сотрудников»

Minerva Knowledge – это система управления знаниями от разработчика Minervasoft. Компания занимается комплексным внедрением менеджмента знаний, помогает запустить процессы и культуру, создать «единый источник правды» для сотрудников и фундамент для подключения GenAI-агентов.

Мы поговорили с Алексеем Зобниным, сооснователем Minervasoft, и узнали больше о возможностях системы, ее уникальных функциях и планах развития. Также обсудили, куда движется рынок платформ управления знаниями и почему внедрение искусственного интеллекта невозможно без подготовки информационного фундамента.

Minervasoft – лидер российского рынка управления знаниями, согласно многочисленным исследованиям и рейтингам. Наши продукты входят в реестр российского ПО и могут быть использованы при импортозамещении Confluence и SharePoint. В настоящий момент общее число пользователей платформы превышает 200 тысяч человек.

В 2019 году мы начинали как IT-стартап для клиентского сервиса, в 2021-ом стали первыми в России, Германии и СНГ, кто объединил систему управления знаниями и систему управления обучением в одной платформе. А еще запустили публичный портал. Это позволило сделать платформу, в которой знания компании используются для решения вопросов клиентов, партнеров и соискателей.

Тогда же сообщество IT-руководителей Global CIO признало кейс внедрения базы знаний на 20 тыс. сотрудников в Совкомбанке «Проектом года», а Minerva Knowledge стала лидером профессионального исследования экспертов индустрии контакт-центров и CX CCGuru.

В 2022 году у нас появился новый продукт – авторская методология менеджмента знаний Minerva Result. С тех пор мы реализовали десятки комплексных внедрений в крупнейших российских компаниях – Самолет, РСХБ, Делимобиль, Совкомбанк, Мосэнергосбыт, Купер, Эр-Телеком Холдинг, ЦУМ и других.

Кроме того, в нескольких направлениях получили премию «Преображение», дважды возглавили независимое исследование KMS Tools, выиграли премию CNews «Импортозамещение года» за замену Confluence в производственной компании «Систэм Электрик» и получили награду Data Award за создание тиражируемых подходов.

В 2024 году вместе с Ассоциацией российских специалистов и экспертов менеджмента знаний «КМ Альянс» мы запустили первую платформу по обучению менеджменту знаний в России. А в 2025-ом анонсировали грантовую программу повышения квалификации. На текущий момент продолжаем прием заявок.

Сегодня в портфеле Minervasoft – масштабные проекты менеджмента знаний «под ключ» для крупного и среднего бизнеса. Мы активно развиваем GenAI-направление, создаем продукты на стыке доставки знаний и повышения эффективности сотрудников, адаптируем авторскую методологию Minerva Result под разные ниши и стабильно занимаем лидирующие позиции на рынке.

Идею создать базу знаний с классным поиском мы придумали вместе с партнерами. Нас объединял опыт в IT и клиентском сервисе, поэтому выбор ниши был определен. Мы изучили рынок и нашли одно свободное перспективное направление – системы управления знаниями.

Во время первых продаж в России почти не было таких решений. Но, безусловно, мы вдохновлялись ближайшими аналогами: Confluence стал примером в работе с неструктурированным текстом, Notion и Lighthouse отличались подходом к созданию баз данных и структурированного контента, Яндекс и Google были ориентиром в развитии качественного и быстрого поиска.

Мы не пытались повторять чей-то опыт, а изначально создавали уникальную ценность, которую западные вендоры не могли дать российскому рынку. Большинство систем было сфокусировано на хранении знаний, мы же решили вопрос их своевременной актуализации и доставки сотрудникам. Знания должны работать на бизнес, а не наоборот – мы развиваем эту идею уже больше 6 лет и подтверждаем ее в своих продуктах.

Minerva Knowledge – система управления знаниями полного цикла для быстрого решения инцидентов и повышения качества релизов. Помогает организовать совместную работу, основанную на знаниях, обеспечивает быстрый доступ к опыту команды и прозрачный подход к созданию продукта, ускоряет решение задач с помощью GenAI.

Одна из фишек системы – гибридный корпоративный поиск с анализом поведения пользователей. Продукт сочетает несколько технологий: морфологический поиск (по ключевым словам), семантический поиск (по смыслу), ИИ-поиск в формате вопрос-ответ и диалоговый GenAI-агент. Наш ассистент Minerva Copilot встраивается в виде виджета в любую рабочую систему (CRM, Service Desk, таск-трекер, IDE) и дает ответы на основе знаний в зависимости от контекста.

Еще одна отличительная черта – наличие авторской методологии Minerva Result, о которой я рассказывал выше. Она помогает делать больше меньшим ресурсом, масштабировать экспертизу и улучшать конкретные бизнес-метрики: ускорять обработку обращений, сокращать расходы на поддержку, время онбординга и адаптации сотрудников, повышать качество обслуживания и эффективность внедрения ИИ. GenAI-помощник, подключенный к базе знаний, созданной по методологии Minerva Result, выдает корректные ответы в среднем в 94% случаев.

Другие уникальные функции:

• Собственная LXP-платформа Minerva Learn, в которой можно собирать учебные курсы из статей в базе знаний, как из кубиков Lego.

• Полностью защищенный портал самообслуживания Minerva Portal с документацией, созданной на основе знаний сотрудников. Он позволяет искать информацию с помощью поисковой строки и GenAI-помощника.

• Совместный редактор с возможностью одновременной работы пользователей, комментированием и различными макросами для встраивания графиков, диаграмм Draw.io и PlantUML и контента из Figma, Miro или Google Docs.

• Автоматический мигратор из Confluence, SharePoint, Notion и других сервисов.

Долгое время мы стремились быть лучшими во многих вещах, и у нас это получилось. Сегодня перед нами стоит задача сделать качественный продукт по менеджменту знаний доступным.

Наши клиенты – крупный и средний бизнес из самых разных отраслей, включая финтех, ретейл, FMCG, промышленность, IT и другие направления.

Такие организации работают с большим объемом информации и предъявляют высокие требования к системам управления знаниями: необходима высокая производительность на разном оборудовании сотрудников, а также удобство как для бизнес-пользователей, так и для IT-подразделений. Все это способствует созданию единой корпоративной платформы знаний.

Продукт закрывает разные боли, в зависимости от пользователя: IT-поддержка, разработка, клиентский сервис, производства, HR и другие. Если обобщать, то это: низкое качество продукта или обслуживания, разрозненность IT-систем и высокие затраты на поддержание работы команд, дефицит квалифицированных кадров, длительный онбординг и адаптация, импортозамещение и другие боли.

• Один из кейсов – цифровизация технической поддержки Байкал Электроникс, одного из ключевых игроков российского рынка микроэлектроники.

У клиента было несколько вызовов: множество разрозненных источников, 25% рабочего времени уходило на поиск информации, онбординг занимал от 3 до 6 месяцев. И цель – создать единую сквозную среду поддержки с ИИ для всей цепочки производства.

После внедрения системы управления знаниями удалось сократить время онбординга до 1 месяца и увеличить скорость поддержки: на 25% сократить время поиска информации, на 40% снизить нагрузку на специалистов, обеспечить передачу знаний и экспертизы клиентам без посредников.

• Миграция базы знаний российской производственной компании Систэм Электрик из Confluence в Minerva Knowledge.

После ухода Atlassian из России компании нужно было найти on-premise-решение, которое входит в реестр российского ПО, отвечает требованиям безопасности и позволяет бесшовно и быстро мигрировать из Confluence с сохранением всего контента и закрепленных ролей.

За 5 месяцев команда смогла полностью и без потерь переехать в Minerva Knowledge. В процессе также удалось в 3,5 раза увеличить количество пользователей базы знаний, в 5 раз увеличить количество статей и средний рост знаний сотрудников.

• Ускорение работы технической поддержки Эвотор – российского разработчика решений для автоматизации торговли.

Специалисты техподдержки Эвотор регулярно обращались к инструкциям, регламентам и новостям. При этом в компании не было базы знаний: материалы размещались хаотично, контент не структурировался, а информирование об изменениях не было налажено.

После внедрения Minerva Knowledge удалось в 3 раза сократить среднее время обслуживания, на 10% увеличить удовлетворенность пользователей и обеспечить рост конверсии в допродажи в 3,5 раза.

Много других кейсов также можно посмотреть на нашем сайте.

Мы продолжаем развивать платформу, в центре которой находятся знания, и создаем полноценную экосистему для решения задач на их основе – с помощью ИИ-помощников, гибкого обучения, портала поддержки, работы с документацией и других возможностей. Также видим большой потенциал во взаимодействии с внешними источниками, чтобы сотрудники могли работать еще эффективнее и качественнее, и движемся в этом направлении.

Кроме того, мы усиливаем систему с точки зрения импортозамещения Confluence и создаем новые направления: управление документацией и требованиями к продукту в одной платформе, автоматизированное создание документов на основе знаний и другие.

Конечно же, параллельно мы активно применяем ИИ в разных частях системы. Используем экспертизу, накопленную в методологии Minerva Result, и внедряем модули, которые позволяют ИИ оценивать качество знаний и рекомендовать улучшения авторам, которые их создают. Разрабатываем AI-тренажер в Minerva Learn для отработки навыков диалога с клиентами – в поддержке, продажах и других направлениях.

Наша цель – чтобы корпоративные знания были доступными, качественными и полезными, а ИИ стал полноценным помощником для компаний и сотрудников.

За последние три года многое изменилось.

Появилось большое количество запросов на импортозамещение. Мы реализовали десятки интересных проектов, в том числе сложных и масштабных, когда приходилось многое пересматривать на ходу. Таким образом сильно повысили производительность и отказоустойчивость нашей системы, расширили экспертизу команды и в короткие сроки приобрели опыт, который другие вендоры формируют годами, получили различные награды и высокую оценку профессионального сообщества.

Бизнес стал проявлять большой интерес к продуктам, связанным с ИИ, начал активно экспериментировать и искать разные возможность повышения качества данных. Это также стало одной из причин двукратного роста спроса на проекты менеджмента знаний и увеличению их трудоемкости на 80%.

Мы наблюдаем мировой тренд, связанный с повышением требований к качеству корпоративных знаний, и видим, что интерес к менеджменту знаний набирает обороты. Особенно в контексте агрегации знаний для передачи GenAI и помощи командам.

Я думаю, в перспективе у каждого сотрудника появится персональный ИИ-ассистент, который будет опираться на корпоративные данные, готовить отчеты, подсказывать ответы и помогать решать различные задачи. Мы уже реализуем такие пилотные и коммерческие проекты, и ожидаем, что в будущем их число продолжит стабильно расти.

Начинающим предпринимателям, которые только строят компанию, я бы посоветовал создать одно пространство и договориться с командой, что все дела и знания вы будете вести там с минимум ограничений. Со временем, когда накопится достаточно информации, вы почувствуете потребность в менеджменте знаний, поймете, что нужно переработать структуру, создать ролевую модель, шаблоны, построить онтологические модели с помощью фильтров или тегов. Но на старте это не нужно – достаточно просто избавиться от потенциальной проблемы, связанной с большим количеством разрозненных источников.

Для средних и крупных компаний, у которых в каком-то виде уже присутствует база знаний, я бы порекомендовал обратить внимание на два аспекта. Первый – технический. Система должна быть удобной, быстрой, функциональной, с хорошим поиском, редактором и отчетностью. Второй — культурный. Это сами процессы управления знаниями и методология, которая помогает поддерживать актуальность, качество и доступность информации.

Иногда достаточно провести аудит, после которого будет понятно, как лучше поступить в вашей ситуации: нужно ли сейчас продвинутое решение или можно подождать, стоит ли глобально перерабатывать процессы или достаточно сделать небольшую шлифовку. Мы готовы помочь вам с этой задачей и поделиться накопленным опытом.