Эксперт по автоматизированному тестированию, разработавший собственный подход к управлению данными, — о том почему корпоративные ИИ-системы остаются разрозненными, и как опыт в автоматизации, Java-разработке и нейросетях привел его к идее создания единой архитектуры для поиска информации и работы с базами знаний компаний.
Практически каждая крупная компания сталкивается с одной и той же проблемой: поиск нужного внутреннего документа нередко занимает больше времени, чем его изучение. Сотрудники просматривают папки и чаты, пока клиенты ждут ответа, а новички неделями не могут влиться в рабочие процессы. При этом рынок решений заполнен. По данным Минцифры, на начало 2026 года в России среди 15 тысяч отечественных программных решений десятки созданы именно для поиска. Эксперт по автоматизированному тестированию, работавший в крупнейших российских банках на стыке двух направлений Java-разработки и нейросетевых технологий Роберт Тантушян заметил общую тенденцию — большинство решений направлено на свои задачи, работают со своими инструментами и базами знаний, в то время как именно недостаток интеграции между ними, по мнению эксперта, часто становится причиной сложностей при поиске данных. Наблюдая эту проблему в разных компаниях, он пришел к выводу, что поиск информации, клиентские сервисы и программы адаптации сотрудников используют один и тот же массив корпоративных знаний. Выводы стали основой интеграционного архитектурного подхода, который инженер реализовал в собственной разработке. Решение запатентовано и прошло проверку в ряде крупных компаний. Как появилась идея? Какие результаты показали внедрения? И какие выводы из этого примера можно сделать для всей отрасли? Разбирались вместе с экспертом.
Проблема, которую недооценивают
Когда объем корпоративных данных растет, естественным решением кажется внедрение ИИ-инструмента для поиска и работы с информацией. Но на практике внедрение нейросетевой модели упирается в интеграцию. Роберт Тантушян не раз сталкивался с этим банках, где отвечал за полный цикл автоматизации тестирования — любое новое решение спотыкалось об одни и те же барьеры: его нужно было состыковать с программными системами, переписать под внутренние форматы, объяснить команде, как с этим работать. На это уходили недели, и даже месяцы.
«Проблема в том, что интеграцию начинают обсуждать, когда продукт уже готов. А ее нужно проектировать с нуля. Многие существующие подходы не учитывают готовности компании принять технологию без перестройки всей инфраструктуры», — рассуждает Роберт.
Он обратил внимание на проблему, которая часто остается в тени: сложность заключается не столько во внедрении модели как таковой, а в ее интеграции в существующие процессы. Так появилась архитектура, изначально выполняющая роль объединяющего слоя между корпоративными данными и нейросетью. В разработанный им «Интеграционный сервис векторного поиска» он заложил подход, основанный на поиске по смыслу запроса, а не только по ключевым словам, как это принято. Благодаря этому система способна выдавать пользователю релевантный ответ, даже если изначально вопрос был сформулирован некорректно или пользователь не знает название документа. Это особенно важно для холдингов с большими объемами данных, папок, почтовых архивов и чатов.
Почему разрозненные сервисы становятся проблемой для компании
Однако решения одной лишь технической задачи недостаточно. Даже самый быстрый поиск теряет смысл, если он работает изолированно. В классической корпоративной практике, где под каждую задачу создается отдельный инструмент, сложилась именно такая тенденция: для внутреннего поиска по документам — своя система, для работы с клиентами — свой ИИ-ассистент или чат-бот на сайте, для онбординга новичков — обучающие материалы и наставники. Этот подход имеет свои плюсы: каждое решение заточено под конкретную функцию. Но в каждой компании, где работал Роберт Тантушян, он видел и обратную сторону такого подхода: данные в разных системах дублируются, могут обновляются несвоевременно, а иногда и противоречат друг другу. В итоге информация, которую сотрудник нашел во внутренней базе, может расходиться с тем, что клиенту отвечает чат-бот, а новичок вынужден осваивать несколько интерфейсов одновременно.
«Потребность в единой системе становится всё более очевидной. Объемы данных растут, а вместе с ними и количество инструментов. А когда информация разобщена, страдает качество решений. В такой среде даже самые продвинутые ИИ-инструменты не спасают — они также работают с разрозненными источниками», — говорит инженер.
Из этих наблюдений у него родился вопрос — можно ли объединить задачи в одной архитектуре. Альтернатива, к которой он в итоге пришел, — единая векторная база знаний, работающая в двух режимах. Один для сотрудников, когда человек вводит запрос простыми словами и система находит документ, даже если он не помнит точного названия или места хранения. Второй — для клиентов. ИИ-ассистент на сайте дает краткий ответ или ссылку на нужный раздел. По данным, зафиксированным в процессе внедрений в четырех компаниях из разных отраслей, среднее время поиска информации сотрудниками сократилось с
Почему адаптация новичков остается недооцененной задачей
Единая база знаний и быстрый поиск информации решают проблему корпоративного хаоса. Но не менее важен вопрос адаптации новых сотрудников. Те, кто только пришел в компанию, физически не знают, где искать нужные документы и информацию. Работая в крупных компаниях Роберт Тантушян видел, как устроен онбординг в большинстве организаций: новичку выдают доступ к папкам с документами и обучающим материалам, он самостоятельно разбирается, задавая уточняющие вопросы коллегам. В крупных компаниях под наблюдением наставников этот процесс занимает минимум две недели. Все это время новичок не приносит пользы, а более опытные сотрудники, прикрепленные к ним, отвлекаются от своих задач. В условиях кадрового голода такая модель становится все более затратной. И здесь оказался полезен еще один профессиональный опыт Роберта. Параллельно с работой над ИТ-процессами в банках, он занимался менторством — проводил тренинги для специалистов, писал методические требования для их переподготовки, участвовал в итоговой оценке. Работая с начинающими специалистами, он не раз сталкивался с одними и теми же трудностями — незнание структуры хранения, неуверенность при поиске материалов и сложности в формулировании запросов. Эти наблюдения он перенес в логику своей архитектуры. Новый сотрудник получает доступ к интеллектуальному поиску, который работает как знакомая многим поисковая строка, где пользователь задает вопрос простыми словами и получает либо короткий ответ, либо ссылку на нужный раздел. Такой подход снимает один из значимых барьеров адаптации.
«Начинающий специалист перестает зависеть от того, знает он структуру папок или нет, помнит названия документов или не помнит. Он просто формулирует задачу. И это убирает главный тормоз в работе новой команды — информационную беспомощность новичков. Таким образом адаптация ускоряется», — отмечает специалист по автоматизации.
Результат, зафиксированный в четырех компаниях, показал, что время адаптации новых сотрудников сократилось с 14 до
Пример разработки нового инструмента инетересен главным образом позицией Роберта Тантушяна как инженера. Он иллюстрирует как анализ разрозненных на первый взгляд задач — внутренний поиск, клиентский ИИ-ассистент, онбординг — позволяет увидеть общую проблему. Опираясь на личный опыт от настройки сложных процессов в банках до обучения ИТ-специалистов он сформулировал принципы уникальной архитектуры, получил патент на свою разработку. Система прошла проверку в компаниях из разных областей — ИТ-разработка, финтех и др. Вывод, которым он делится, обучая следующее поколение инженеров, в том числе через работу в профессиональном объединении Hackathon Raptors, — грамотная интеграционная архитектура способна закрыть сразу несколько задач без перестройки всей ИТ-инфраструктуры. Независимо от дальнейшего развития конкретных технологий, сам подход отражает более широкий тренд. Для современных компаний сейчас ценнее становится объединение существующих систем, а не внедрение все новых инструментов. Единая точка входа информации, доступ к ней для всех сотрудников, а также возможность отказаться от многомесячных внедрений, как показывает опыт Роберта Тантушяна, может сыграть заетную роль в повышении эффективности крупных организаций.
