Нужная информация была в компании, но её поиск задерживал работу
По данным PLDT, рост спроса на 5G, широкополосную и спутниковую связь увеличил нагрузку на команды подключения и поддержки клиентов. Сотрудникам было трудно быстро находить инструкции и сведения о работе компании. Это задерживало решение проблем и ответы клиентам. Источник
Для некоторых исследовательских задач сбор сведений занимал до пяти дней. Материалы находились в разных местах, что затрудняло и повседневную работу, и ежегодную оценку рисков. Источник
Для похожего проекта полезно понять, какие сведения сотрудник собирает заново и ради какого действия. Тогда можно определить источники для поиска, данные о текущей задаче и результат, который ему нужен.
У KAI, Ellie и ERICA разные задачи
PLDT внедрила три решения на платформе UiPath, которая связывает рабочие шаги и использует ИИ-агентов — программы для выполнения задач с помощью моделей ИИ. KAI находит информацию в материалах компании. Ellie помогает сотрудникам использовать сведения в работе. ERICA собирает данные, оценивает риски и предлагает меры реагирования. Источник
По данным UiPath, KAI составляет ответы только по утверждённым источникам компании и учитывает задачу сотрудника. Её используют, в частности, при подготовке предложений и поддержке клиентов. Источник
Заявлены более быстрые ответы и сокращение ручной работы
По данным UiPath, KAI выдаёт ответ с учётом задачи за одну-три секунды, тогда как ручной сбор информации раньше занимал до пяти дней. Годовую экономию компания оценивает в 25 000–30 000 рабочих часов — примерно столько работают 12 сотрудников с полной занятостью. Это оценка трудозатрат, а не сообщение о сокращении 12 должностей.
По данным PLDT и UiPath, Ellie уменьшает объём ручной работы на 25–35% и позволяет отвечать клиентам до 80% быстрее. Компании оценивают экономию в 18 000–25 000 часов в год.
По данным компаний, ERICA сокращает ручную работу при сложных оценках риска на 97–99%. UiPath также сообщает об изменении сроков: проверки, которые раньше занимали от двух до десяти дней, теперь занимают от пяти минут до одного дня в зависимости от задачи.
Для ответа нужны проверенные материалы, для действия — правила
Ответы опираются на утверждённые источники
По описанию UiPath, KAI использует только утверждённые источники. Для предложений и клиентской поддержки важно иметь возможность подтвердить ответ сведениями компании. Источник
Ellie помогает использовать сведения в рабочей системе
По описанию компаний, Ellie помогает сотрудникам использовать найденную информацию в рабочих системах. Источник
Для разных задач созданы отдельные системы
PLDT разделила поиск информации, помощь сотрудникам и анализ рисков между тремя системами. В похожем проекте для каждой задачи стоит отдельно определить исходные данные, нужный результат и способ проверки качества.
ИИ готовит материалы, ответственность остаётся у сотрудников
ERICA собирает данные, оценивает риски и предлагает меры. Команды PLDT могут уделять больше времени выбору действий и управлению рисками. Источник
От утверждённого источника — к ответу и следующему действию
Для похожего процесса сначала выбирают утверждённые источники. Затем настраивают поиск с учётом задачи и определяют, как передать ответ сотруднику или рабочей программе. Действия с существенными последствиями требуют заранее заданного порядка согласования.
Утверждённые сведения о продукте и компании → поиск нужных фактов → первый вариант ответа → проверка неподтверждённых утверждений.
Сведения о клиенте → утверждённые источники → ответ на вопрос → действие в системе или передача ответственному сотруднику.
Вопрос сотрудника → правила компании и сведения из систем → порядок решения → выполнение следующего шага или передача исполнителю.
Данные о работе компании → обобщение → оценка риска → рекомендация → выбор мер ответственной командой.
Роль сотрудника и внутренние материалы → ответ по его задаче → пошаговая инструкция → передача специалисту, если сведений недостаточно.
Заранее определить, что сотрудник сделает с ответом ИИ
Прежде чем автоматизировать поиск, нужно определить, зачем сотруднику нужен ответ. От этого зависят источники, сведения о задаче и правила следующего действия.
В PLDT описаны три отдельных применения. KAI находит сведения, Ellie помогает в рабочих задачах, а ERICA обобщает данные и предлагает меры для управления рисками. Это разные задачи, хотя все они опираются на информацию компании. Источник
Подготовку похожей системы стоит начать с вопроса: «В какой повторяющейся задаче поиск информации отнимает больше всего времени?» Затем уточнить: «Какие знания сотрудникам приходится каждый раз собирать заново?»
По этим ответам можно выбрать источники и нужные действия системы. Затем нужно определить права доступа и случаи, в которых программа передаёт вопрос человеку.
Четыре вопроса перед внедрением ИИ для работы со знаниями
Какие документы, базы данных и внутренние правила компания утверждает как надёжные источники?
Какие сведения о клиенте, сотруднике или задаче нужны системе для поиска ответа?
Что сотрудник или система должны сделать после получения ответа?
Какие рекомендации можно выполнять автоматически, а какие нужно сначала проверить человеку?
База знаний с ИИ и автоматизация рабочих задач
Сотрудники снова и снова ищут одни и те же сведения?
Расскажите, что сотрудник регулярно ищет и что делает после получения ответа. Вместе найдём источники, определим задачу для ИИ, способ проверки человеком и первый этап автоматизации.
Это независимый разбор команды M2B2 внедрения, о котором сообщили PLDT и UiPath. Команда M2B2 не участвовала в проекте. Описание решений и показатели взяты из публикации UiPath от 11 сентября 2026 года с заявлениями PLDT. Компании предоставили показатели сами; команда M2B2 не проверяла их независимо.