 |
Корпоративный AI без утечек данных: TEAMLY представили масштабное обновление платформы для управления знаниями и обучением
С развитием корпоративных ИИ-решений ценность внутренних баз знаний значительно выросла. Сотрудники теперь получают точные ответы на основе накопленного опыта компании, без изучения десятков статей. Меняется сама модель работы со знаниями: снижается порог входа в процессы, ускоряется адаптация новых специалистов. В условиях высокой скорости изменений и частой смены кадров компаниям критически важно сохранять экспертизу и быстро вводить новичков в курс дела – поэтому роль единой рабочей среды, в которой объединены знания, обучение и AI, становится ключевой.
В центре осеннего релиза – TEAMLY AI. Во-первых, это умный поиск-чат по корпоративной базе знаний: сотрудники задают интересующие их вопросы и получают точные ответы на основе документов, регламентов и инструкций компании. Во-вторых, это AI-ассистент для обучения, который помогает создавать курсы и тесты из материалов базы знаний и сопровождает сотрудников в процессе обучения.
В результате TEAMLY объединяет рабочие документы, корпоративную базу знаний, обучение, мощный AI, умные таблицы (no-code базы данных) и таск-трекер в единую рабочую среду, где документы становятся основой базы знаний, база знаний – фундаментом для обучающих материалов, а данные и задачи встроены в рабочие процессы.
Ключевые нововведения релиза
1. Новый AI-ассистент и внешний AI-виджет
TEAMLY AI стал центральным инструментом работы со знаниями. Он формирует точные ответы на вопросы сотрудников с учётом контекста, регламентов и внутренней терминологии.
Возможности TEAMLY AI:
• работает на базе корпоративной базы знаний, исключая ответы «не по теме» и снижая риск «галлюцинаций»;
• поддерживает работу в изолированной инфраструктуре и соответствует требованиям корпоративной безопасности;
• обучается на данных компании и помогает сотрудникам быстро находить инструкции, регламенты и типовые ответы в режиме реального времени.
Новый внешний AI-виджет позволяет встроить интеллектуальный поиск по базе знаний в любые сайты, порталы, сервисы и системы. Это делает корпоративную информацию доступной сотрудникам и клиентам в нужной точке процесса.
2. AI-усиление корпоративного обучения
TEAMLY обновили модуль обучения: теперь TEAMLY AI автоматически формирует тесты на основе материалов курса и сопровождает сотрудников в процессе обучения.
Новые возможности модуля:
• автоматическое создание тестов по содержанию курсов с помощью AI;
• автоматическое обновление курсов при изменении материалов в базе знаний;
• массовое назначение обучения на конкретного сотрудника, подразделение или группу;
• настройка сроков прохождения и автоматическое закрытие доступа;
• таймеры в тестах и ограничение количества попыток.
По данным компаний, участвовавших в тестировании, использование TEAMLY AI сокращает время подготовки учебных материалов более чем вдвое, а автоматизация онбординга уменьшает срок адаптации сотрудников до 40%.
До конца 2025 года модуль будет дополнен функциями AI-поддержки при создании курсов на основе корпоративных знаний и загруженных документов.
3. Рабочие документы как альтернатива Google Docs
TEAMLY предлагает удобный формат рабочих документов – проектных материалов, протоколов, спецификаций – в единой структурированной среде. Вместо разрозненных Google Docs и папок документы оформляются как веб-страницы с навигацией, поддерживают совместное редактирование и комментарии.
Документы становятся основой базы знаний, база знаний – основой обучающих материалов, а AI использует весь этот контекст для формирования точных ответов сотрудникам. Такая связка создаёт ценность, недоступную в отдельных разрозненных сервисах.
4. Конструктор сценариев диалогов
Теперь TEAMLY еще лучше подходит и для контакт-центров – обновление усиливает работу с корпоративным контентом и помогает компаниям поддерживать единые стандарты коммуникации.
Новый конструктор сценариев диалогов позволяет создавать наглядные скрипты для продаж и поддержки: шаги диалога, развилки по ответам клиента и ключевые формулировки фиксируются в одном месте.
Сценарии всегда актуальны и доступны сотрудникам в рабочем процессе, что помогает быстрее ориентироваться в разговоре, давать точные согласованные ответы и повышать качество сервиса.
Комментарий руководства
Владимир Манеров, исполнительный директор TEAMLY:
«Компаниям нужен не просто AI, а AI, который работает по их собственным данным, безопасно и прозрачно. В этом релизе мы сделали связку “база знаний – обучение – AI” сквозной и управляемой. AI-ассистент формирует ответы на основе опыта и документов компании, что помогает сотрудникам быстрее ориентироваться в процессах и принимать более точные решения.»
Доступность
Обновление уже доступно всем клиентам TEAMLY в облаке и On-Premise.
В декабре 2025 года TEAMLY выпустит новое мобильное приложение с поддержкой корпоративного AI. Сотрудники смогут искать информацию, проходить обучение, работать с задачами и корпоративной базой знаний прямо со своего смартфона.
https://teamly.ru/autumn_2025/
О компании TEAMLY
TEAMLY – российская платформа для управления знаниями, обучением, задачами и проектами. Входит в Единый реестр отечественного ПО.
Более 1500 компаний используют платформу для построения единой среды знаний, включая Сколково, Аналитический центр при Правительстве РФ, Робокассу, РСХБ, ОАК, Splat, ВкусВилл, 1С-Рарус, 2ГИС.
Основатели: Денис Митрофанов, Виталий Чесноков.
Разработчик: QSOFT.
Контактное лицо: Владимир Манеров
Компания: TEAMLY
Добавлен: 15:03, 26.11.2025
Количество просмотров: 445
Страна: Россия
| Cамый важный старт, АНО "Открывая двери", 22:47, 18.09.2026, Россия306 |
| АНО «Открывая двери» присоединяется к Балтийскому марафону, чтобы поддержать тему психического здоровья семей с маленькими детьми |
| IT_ONE разработала фреймворк для внедрения ИИ в процессы разработки ПО, IT_One, 22:33, 18.09.2026, Россия110 |  |
| Компания IT_ONE создала собственную методологию для выбора ИИ-инструментов и управления ими на всех этапах жизненного цикла разработки ПО (SDLC, Software Development Life Cycle). Решение позволяет систематизировать использование ИИ-моделей и повысить производительность команды разработки на 30-40%. |
|
|
