ИИ уже умеет предсказывать спрос, оптимизировать запасы и повышать прибыль интернет-магазина — если внедрить его правильно. Ошибка в подходе может обернуться замороженными деньгами на складе и провалом в продажах. Как сделать так, чтобы искусственный интеллект работал на вас, ускорял оборачиваемость товаров и приносил максимум прибыли? Разбираем ключевые стратегии как оптимизировать оборачиваемость склада с ИИ в статье.

О чем грустит онлайн-ритейл

Перечень «горячих» тем, которые всегда в повестке любого интернет-магазина независимо от рынка и масштаба. 

• Постоянно меняющийся спрос в ассортименте, ценообразовании, скорости обработки заказов и необходимость быстро адаптироваться к новым условиям.
• Качественная синхронизация маркетинговых каналов для бесшовного сопровождения клиента на всех этапах воронки продаж (омниканальность).
• Пересортица, нарушение условий и сроков хранения, проблемы с оборачиваемостью товаров (Inventory Turnover), как следствие, недостаточно развитого планирования.
• Неоправданные логистические издержки, вызванные слабым менеджментом, недостатком актуальных данных о заказах, нерациональное использование складов и транспорта.

Общий признак и главная причина «болезней» в каждом случае — отсутствие автоматизации и централизованного контроля. Если эти процессы запускаются вынужденно — «по ситуации», а учет ведется в общей тетради, компания всегда будет работать в режиме цейтнота. 

Искусственный интеллект и его производные позволяют раз и навсегда избавиться от глупых ошибок, делегировать рутину роботам и начать, наконец получать от продаж удовольствие вместе с прибылью.

Как ИИ помогает навести порядок в магазине

Сценариев использования нейросетей в ритейле и e-commerce множество.

Машинное обучение для WMS

Возьмем кейс WMS-платформы (системы управления складом) с интеграцией ML-модуля, использующей принцип learn from experience (обучение на опыте). Это уже существующая альтернатива скучному учетному ПО, которое по умолчанию предлагают ecomm-площадки. Ключевое различие между ними — объем полезной функциональности:

• WMS — контролируют и автоматически управляют процессами;
• ПО для учета — автоматизирует только документооборот, передавая полномочия о принятии решений оператору

Процессы	Учет	AI/ML
Автоматический диспетчер	–	+
Оперативный учет	–	+
Учет за период	+	+
Адресное хранение	+	+
Контроль ресурсов: персонал, оборудование	–	+
Партионный учет	+	+
Кросс-докинг	–	+
Операционный биллинг	–	+

Источник: TAdviser

Такая система самостоятельно, точнее и быстрее человека обнаруживает закономерности в процессах и предлагает решения для оптимизации складской логистики: заранее предугадывает спрос, находит самые короткие маршруты между точками и лучшие схемы размещения товарных запасов.

Если у вас есть онлайн-бизнес, попробуйте спроецировать цифры на него:

• переход от базы в Excel на WMS с ML сокращает время обработки заявок клиентов на 50%;
• адресное хранение практически на 100% увеличивает качество данных о размещенном товаре;
• скорость документооборота с внедрением ML растет на 30%;
• автоматизация учета оборачиваемости на 5-25% повышает производительность складской инфраструктуры.

Большие данные и прогнозирование спроса

Точное прогнозирование спроса гарантирует, что магазин сможет удовлетворять потребности клиентов без избытка или недостатка товаров, поддерживая баланс, необходимый для эффективной оборачиваемости. 

• Исследования показывают: искусственный интеллект и расширенная аналитика, могут ежегодно создавать дополнительно 20% прибыли за счет предиктивной аналитики цепочек поставок.

Рост показателей на фоне внедрения ИИ:

Используя алгоритмы машинного обучения для анализа Big Data, включая исторические данные о продажах, рыночные тенденции, поведение потребителей и более широкие экономические показатели, искусственный интеллект способен выявлять взаимосвязи, прогнозируя спрос с поразительной точностью. 

• Обучаясь на основе исторических данных AI точно предсказывает сезонные колебания спроса на конкретные товары, рекомендуя объемы и сроки закупок.
• Отслеживая настроения в социальных сетях, новостные статьи и поисковые запросы, ИИ находит закономерности и предсказывает изменения в поведении потребителей.
• Анализируя влияние прошлых маркетинговых кампаний, искусственный интеллект рассчитывает бюджет и эффективность будущих рекламных акций.
• Опираясь на данные об изменении спроса и складских остатков и сравнивая их с ценами на рынке ИИ автоматически корректирует цены товаров в магазине, добиваясь максимальной
• Используя метрики поведения на сайте, историю покупок и запросов покупателя, рекомендательные нейросети превращаются в мощный инструмент дополнительных продаж. 

ИИ одинаково эффективно учитывает индивидуальные параметры цепочки продаж и поставок на любом рынке, помогая оптимизировать запасы, сокращать расходы, заблаговременно реагируя на запросы самых разных клиентов.

Когда, где и как внедрять ИИ в интернет-магазин 

Когда?

Лучшее время задуматься о внедрении ИИ — этап планирования. Хотя интеграция интеллектуальных технологий в уже существующие, отлаженные коммерческие и технические процессы возможна, по опыту, она всегда сопряжена с бОльшими расходами и длительностью адаптационного периода. 

• Как говорится: хуже, чем переделывать несделанное, только перепродавать некупленное.

Где?

Традиционно выбор онлайн-ритейла происходит между инструментами low-code/no-code и созданием сайта c нуля. Не видим смысла повторять многочисленные сравнения и обзоры. Если оставить за бортом набившие оскому, очевидные технические детали и споры о достоинствах и недостатках той или иной платформы, совет относительно подхода к разработке, будет следующим:

В настоящее время создание онлайн-магазина при помощи классического программирования — это удел больших брендов, опирающихся в работе на сложные алгоритмы высоконагруженных систем, либо компаний из премиум-сегмента, которые стремятся отстроиться от конкурентов за счет уникального функционала. Средний и тем более малый бизнес полностью закрывает потребность в эффективности и комфорте, решениями на основе low-code/no-code.

Как?

Теперь о специфике, которая сопровождает внедрение технологий ИИ. В первую очередь стоит оценить стоимость внедрения. Вот общий перечень расходов, которые придется учитывать предпринимателю:

• специалисты — оплата труда менеджеров проекта, IT-архитекторов, DevOps-инженеров и тестировщиков;
• инфраструктура — аренда серверов (физика или облака), покупка, настройка и поддержание работоспособности программного и физического слоя IoT;
• дополнительное ПО — лицензии API, IDE, интерфейсы, операционные системы, базы данных;
• информационная безопасность — подписки на мониторинг сетевого трафика, классификация угроз, защита конфиденциальности, предиктивная аналитика.

Причем, и это важно, расходы на ИИ не заканчиваются вместе с подписанием акта о приеме проекта. Такие этапы, как тестирование, поиск лучших моделей, бесшовная интеграция при обновлении ПО или доработка функциональности c изменением бизнес-архитектуры компании, по сути, никогда не прекращаются, но стоят денег.

Тем не менее снизить стоимость внедрения искусственного интеллекта до «земного» уровня вполне возможно, достаточно подойти к этому вопросу про оборачиваемость склада рационально.

Выбор платформы 

Дороже всего в разработке обходится кастом: чем больше ручного кода требует продукт, тем «тяжелее» итоговая смета. Отсюда вывод: дешевле собирать онлайн-магазин, параллельно (или последовательно) внедряя ИИ, используя готовые решения — low-code/no-code.

Именно поэтому компании всё чаще отдают предпочтение готовым e-commerce платформам: они позволяют минимизировать затраты на кастомную разработку, быстрее запускать интернет-магазины и внедрять ИИ без сложного программирования.

Вот основные причины, по которым бизнес выбирает e-comm платформы:

Функциональные возможности	Важность
Интеграция стороннего софта	90%
Масштабируемость	90%
Стоимость	85%
Доступность кастомизации	81%
Мониторинг процессов в реальном времени	80%
Скорость внедрения	73%
Мониторинг нескольких складов	70%
Скорость обучения персонала	69%
Потенциал ML и AI	63%
Мобильное ПО	49%
Арсенал дополнительных решений	44%
Использование по принципу SAAS	42%

Источник: «Сколково»

Безусловно, зерокодинг и шаблонная сборка не избавят вас от необходимости платить программистам за настройку беспроблемной работы приложений и сервисов, однако стоить это будет на порядок меньше, чем создание и автоматизация магазина с нуля, по индивидуальному проекту.

Выбор технологий

Зачем вашей компании искусственный интеллект? 

• Вы хотите точнее прогнозировать спрос и анализировать поведение пользователей ради повышения прибыли? 
• А может у вас уже есть торговая точка в сети, но надоел хаос на складе?
• Или вам кажется здравой идея делегировать чат-ботам обязанности по консультированию клиентов об условиях покупки и доставки?

Чем точнее сформулированы цели, тем короче (и дешевле) путь к ним. В этом отношении компании с опытом на рынке находится в более выигрышном положении, чем новички, так как уже знакомы с реалиями и могут оперировать настоящими, а не предполагаемыми данными о трафике, покупательском спросе, хронических «болячках» своего бизнеса, требующих вмешательства ИИ.

Чтобы не тратить лишние ресурсы и сразу задать верное направление, и вам было проще разобраться, мы подготовили практическое руководство по внедрению ИИ — с его помощью вы сможете избежать ошибок, оценить необходимые ресурсы и сэкономить бюджет.

Пошаговый план внедрения ИИ, чтобы оптимизировать оборачиваемость склада

1. Проведите аудит текущих процессов

Прежде чем передавать управление ИИ, разберите, какие задачи в бизнесе можно автоматизировать.

• Оцените, какие процессы в управлении складом, логистике и продажах уже оптимизированы, а какие требуют доработки.
• Определите ключевые проблемы: частые излишки, нехватка товаров, неточные прогнозы спроса.
• Проверьте качество данных, доступных для анализа: насколько они структурированы, полны и актуальны.

2. Сформулируйте конкретные цели внедрения

Четкое понимание задач поможет выбрать подходящие инструменты. Например:
Снижение товарных излишков на 15%
Повышение точности прогнозирования спроса до 90%
Оптимизация времени обработки заказов на 20%
Автоматическое пополнение запасов без ручного вмешательства

3. Соберите команду и назначьте ответственных

ИИ — это не волшебная кнопка, а инструмент, который требует координации работы специалистов:

• Аналитики подготовят данные для работы алгоритмов.
• Маркетологи подскажут, как связать AI-решения с поведением клиентов.
• Менеджеры склада протестируют работу системы на реальных процессах.
• ИТ-специалисты обеспечат бесперебойную интеграцию в существующую инфраструктуру.
  Разделите зоны ответственности, чтобы избежать хаоса и ускорить внедрение.

4. Интегрируйте AI/ML в текущие системы

ИИ должен работать в связке с вашими ERP, CRM, TMS. Проверьте:
Может ли система получать и обрабатывать данные без задержек?
Есть ли совместимость с текущим ПО, или потребуется кастомизация?
Как защищены данные? Исключите риски утечек.

5. Запустите пилотный проект и корректируйте модель

Не внедряйте ИИ во все процессы сразу — начните с теста на небольшом участке:

• Выберите один сегмент ассортимента или категорию товаров для тестирования.
• Настройте AI-алгоритмы, запустите в реальном времени и замеряйте показатели.
• Следите за KPI: точность прогнозов, уровень дефицита, экономия на хранении.

6. Регулярно отслеживайте и оптимизируйте

ИИ — не статичное решение, а самообучающаяся система. Контролируйте:
Точность прогнозов — если снижается, пересмотрите алгоритмы.
Оборачиваемость склада — растёт ли скорость продаж?
Экономию на закупках и логистике — действительно ли AI сокращает затраты?

Вывод: Правильное внедрение AI/ML не просто снижает затраты, но и делает бизнес предсказуемым. Чем раньше компания научится использовать ИИ, тем быстрее выйдет на новый уровень эффективности.

Заключение

В современном бизнесе оптимизация запасов и эффективная оборачиваемость склада с помощью ИИ меняет правила игры для компаний, которые стремятся быть первыми. Благодаря способности улучшать прогнозирование спроса, минимизировать проблемы с запасами и принимать решения на основе данных, искусственный интеллект меняет подход к работе с цепочками поставок. Применяя возможности ИИ, компании любого масштаба уже сейчас могут выйти на новый уровень эффективности, удовлетворенности клиентов и адаптивности.

Готовы вывести бизнес на новый уровень с помощью искусственного интеллекта? Оставьте заявку — наши эксперты помогут вам на любом этапе внедрения, от стратегии до готового решения!

Структурированная и глубокая база знаний (БЗ) — серьезный актив организации. Это ваша локальная «Википедия», где в любое время можно найти ответ на вопрос, связанный с компанией, продуктом, рабочими процессами. 

Как собрать полезную библиотеку готовых решений и превратить ее в автомат самообслуживания для сотрудников и клиентов вы узнаете из этого руководства.

Шаг 1: Ставим цели 

Корпоративная база знаний — это централизованное хранилище полезных практик, документов и ответов на часто задаваемые вопросы. Его задача — упростить коммуникацию клиентов и персонала в среде компании, обеспечив оперативный доступ к нужной информации. 

Преимущества внедрения корпоративной базы знаний

Порядок в данных

Работать с документами удобно, когда они систематизированы. Индексация и номенклатура помогают в организации налогового и управленческого учета на 50-90% ускоряют процессы принятия решения и обратную связь. Кроме того, централизованное хранение упрощает архивацию и защиту конфиденциальной информации. 

Общие стандарты 

Единые сценарии событий и утвержденная классификация объектов избавляют от хаоса и оптимизируют коммуникацию между людьми и подразделениями. Администрация, отдел маркетинга, IТ и HR-специалисты действуют в рамках общих протоколов: это помогает увеличивать продажи на 29%. 

Вовлеченность сотрудников

Доступное и понятное руководство сокращает время поиска решений, сохраняя фокус на рабочих процессах и мотивацию сотрудников: трудно оставаться сфокусированным, постоянно отвлекаясь на поиск и проверку данных. База знаний служит платформой, на которой формируется культура обмена опытом. В целом, бизнес с высокой вовлеченностью персонала на 21% прибыльнее. 

Лояльность клиентов

Метрики показывают: почти 50% посетителей покидают ресурс, если не получают отклика в первые 10 секунд. В то же время интерактивная БЗ с подготовленными инструкциями и шаблонами ответов позволяет сократить период ожидания: 45% компаний отмечают рост конверсий с ее внедрением. Возможность самостоятельно найти решение, повышает уровень доверия клиентов.

Адаптация новичков

Базы знаний играют важную роль в подготовке новых и обучении действующих сотрудников. Предоставляя ресурсы для изучения внутренних процессов и, позволяя в удобной форме повышать компетенции, они почти вдвое сокращают стадию онбординга. Наличие доступного источника служебной информации облегчает акклиматизацию.

Экономия ресурсов

Принцип самообслуживания, положенный в основу БЗ, снижает нагрузку на ответственный менеджмент и сокращает число визитов в службу поддержки: сегодня локальные Вики встречаются у 68% организаций. Обращение пользователей к открытому источнику знаний и опыта минимизирует занятость текущего персонала и снимает потребность в найме дополнительного. 

Прежде чем приступить к созданию базы знаний, определите задачи и аудиторию. Поддержка клиентов, адаптация новых сотрудников и централизация документации требуют разного контента и должны учитывать потребности целевой группы. 

Шаг 2: Выбираем платформу для базы знаний

Где размещать корпоративную базу, зависит от целей и масштабов проекта, требования к платформе неизменны в любом случае:

• доступность;
• централизованное хранение информации;
• удобный поиск по разделам;
• масштабируемость; 
• стабильность в режиме многозадачности;
• возможность интеграции в существующее ПО.

Далее несколько популярных практик размещения.

Google Docs

Общедоступный, бесплатный инструмент, который позволяет структурировать информацию, добавлять изображения, таблицы, ссылки. Автоматически сохраняет изменения в документах, допускает онлайн и офлайн-режимы редактирования. Возможна совместная работа с разграничением прав доступа. 

Google Docs способны закрыть потребность в БЗ для компании уровня малого и среднего бизнеса или стать решением для локальных проектов в рамках отдельных подразделений.

PDF

Формат PDF (Portable Document Format) — более совершенный аналог Google Docs. Платформа предлагает разнообразие решений для верстки и визуализации контента, однако полноценная работа требует установки дополнительных сервисов для редактуры и совместного доступа (PDF Commander, PDFelement, Xodo и т. д.), а также доплаты за расширенную функциональность.

Популярный выбор для оцифровки бумажных архивов, документооборота и, особенно, при организации интерактивного обучения. В PDF-формате создается большинство брошюр, отраслевых справочников, брендбуков. 

YouTube (видео)

Специфический подход, не для всех, так как далеко не каждый продукт или процесс нуждаются в целом ролике с пояснением, а сценарий, съемка и монтаж стоят дороже самого качественного текста. К тому же формат видео платформ часто ограничивает интерактив: получить ответ на дополнительный вопрос можно, только задав его в комментариях, и то, если они открыты. 

В рамках базы знаний серия обучающих видео может добавить наглядности технически сложным, многоэтапным инструкциям к продукту (для клиентов) или внутренним протоколам взаимодействия (для сотрудников). 

Раздел на сайте

Если у компании уже есть сайт, логично создать на нем дополнительный раздел, разъясняющий нюансы работы организации. Преимущество подхода: вам не придется ломать голову над стилистикой, достаточно просто повторить дизайн веб-ресурса, а если сайт создан на основе CMS (WordPress, 1C-Битрикс, Joomla!), задача и вовсе решается простой установкой плагина. Останется лишь настроить версию FAQ для клиентов и персонала.

Решение для компаний у которых есть собственный портал в сети и собственная айдентика. 

Чат-боты

Однотипные обращения от персонала и клиентов возможно закрыть чат-ботами. Схема включает три компонента: 

• хранилище сценариев и шаблонов ответов;
• самообучающегося робота, который перехватывает маркированные вопросы, направленные в техподдержку;
• аналитический блок, в котором собирается информация о динамике взаимодействия ИИ с человеком, и предлагаются варианты оптимизации.

Способности искусственного интеллекта к обучению, качество ответов, объем базы и количество метрик для анализа конверсии зависят от конструктора и настроек чат-бота. Стоимость простейшего линейного робота составляет несколько тысяч рублей, но необходимо учитывать, что дополнительные функции (интеграции в поисковики или CRM, прием оплаты и модерация) придется докупать отдельно.

Потенциал этого инструмента следует изучить организациям, имеющим собственную службу поддержки и многочисленную аудиторию посетителей — онлайн-магазинам, сервисам услуг. Камерным проектам с небольшим количеством сотрудников или штучным трафиком чат-боты не нужны.

Внешний сервис базы знаний

Эффективное решение для бизнеса с объемным штатом и постоянно мощным трафиком клиентов — корпоративная база знаний на основе специально разработанной для этого платформы.

Сервисы и helpdesk-системы, популярные в 2025 году

Вот такие возможности, например, предлагает сразу «из коробки» профильное приложение Confluence от Atlassian. Это стандартный набор требований, без которых функциональность корпоративной базы знаний не будет полной. Сохраните его в качестве ориентира для будущего технического задания на разработку. 

• Интерактивные страницы, доски и разделы. 
• Древовидная структура организации контента.
• Множество шаблонов для инструкций, отчетов, справочных материалов.
• Экспорт/импорт контента из других сервисов в форматах HTML, Markdown, CSV, PDF.
• Возможность комментировать документы.
• Совместная работа.
• Создание персональной ленты просмотра посещенных разделов.
• Встроенный инструментарий редактора: документы, таблицы, календари, изображения, графики, события, коды.
• Интеграции с популярными платформами и приложениями: Slack, Teams, Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрика.
• Гибкие настройки прав доступа: совмещенный, гостевой.
• Помощь ИИ в создании и анализе контента.

Все платформы (за редким исключением) предлагают бесплатные тарифы с некоторыми ограничениями. Как правило, их достаточно, чтобы понять потенциал сервиса и сделать выводы о его пользе для компании.

Подобные программы — это уже не «костыли» вроде базы знаний в Google Docs, которые хороши для обеспечения местных процессов. Это функциональные комплексы, которые не только решают большинство административных задач, но и служат витриной бизнеса, демонстрируя уровень автоматизации и клиентского сервиса. 

Шаг 3: Формируем контент и структуру

База знаний может быть внутренней, внешней и объединенной. 

• Внутренняя (закрытая) содержит материалы, необходимые для обеспечения служебных процессов: должностные инструкции, шаблоны документов, рабочие процедуры, правила поведения в офисе, сведения о структуре организации и учетные данные сотрудников.
• Внешняя (открытая) предназначена для клиентов и партнеров. В ней находится все, что необходимо для презентации компании и ее услуг. В частности: FAQ, инструкции к сервисам и продуктам, контакты администрации, вакансии, тарифы. 
• Объединенная позволяет оперировать информацией внутренней и внешней базы одновременно, но с фильтрацией доступа к файлам для различных категорий пользователей.  

Определив цели и аудиторию, можно приступать к созданию контента и структуры.

Контент

У компаний, которые обращаются к нам за консультацией по внедрению БЗ, как правило, уже есть некоторый операционный опыт. Это значит, что есть и темы для контента. 

Чтобы их увидеть, достаточно заглянуть в поведенческие метрики маркетологов, попросить пул запросов у службы поддержки и собрать популярный фидбэк у менеджеров. Еще помогут логи CRM и ВРМ-систем, изучение карточек в планировщиках задач (Trello, Todoist, Asana), анкетирование сотрудников. Этого точно хватит чтобы понять, на каком этапе взаимодействия с компанией (продуктом) пользователи «спотыкаются». 

Формат передачи информации может быть любым: текст, графика, видео, аудио. Главное, чтобы контент закрывал интент пользователя, отвечая на вопрос, показывая путь к решению проблемы, рассказывая о ценностях компании.

Отвечайте ясно и лаконично. Разговаривайте с читателем дружелюбно, пошагово проводя через практику решений. В инструкциях избегайте отраслевого жаргона и сложных технических терминов. Цель базы в том, чтобы упростить понимание процессов, демонстрировать совершенное знание предмета здесь необязательно. 

Структура

Единственно правильной структуры БЗ не существует. Каждая компания индивидуальна и должна отталкиваться от собственного опыта и специфики.

В организации хранилища возможны три схемы:

• иерархическая;
• сетевая;
• смешанная.

Иерархическая модель станет оптимальным решением для организации с похожей системой управления. В такой структуре каждый уровень имеет свои задачи и обязанности, это обеспечивает точный контроль над нами.

Если же компания состоит из небольших, иерархически равных отделов, ориентируйтесь на сетевую или смешанную структуру. Пользователям будет проще переходить между связанными материалами и проектами, а взаимодействие между подразделениями в рамках базы будет более гибким.

В любом случае выбор должен быть основан на анализе потребностей компании, ее клиентов и сотрудников, а также на оценке эффективности каждого типа структуры в конкретных условиях.

Общие рекомендации

• Сгруппируйте данные и документы по логическим признакам. Например: брендбуки, шаблоны промо, кейсы удачных проектов — это маркетинг; FAQ, скрипты ответов, сценарии решений — техподдержка; соглашения, гарантии и нормативы — юридический раздел.
• Разделяйте опыт и знания по уровням сложности. Новичкам нужен быстрый доступ к вводным материалам об организационной структуре компании, ее подходах к работе и маркетинговой политике. Сотрудники со стажем нуждаются в статистике, стеках профильных процессов, узких руководствах.
• Собирайте и демонстрируйте готовые решения. Идеальный отчет для внутренней аудитории или эффективный диалог оператора поддержки с проблемным клиентом, всегда можно использовать в будущем, если оформить его в отдельный модуль.
• Создайте стандарты и шаблоны для оформления. Материалы, которые выполняют одинаковую функцию, следует организовать по единому образцу. Это упростит обмен данными и добавит порядка в базе. 
• Дополните каждую инструкцию блоком «вопрос-ответ». Пусть в них будет два-три пункта, но так вы гарантированно сохраните важные детали и сократите путь пользователя к решению.

Создавая структуру с нуля, избегайте перфекционизма. Начните с общего: разделите контент по подразделениям, продумайте теги, классифицируйте основную документацию и процессы. С течением времени пользовательский опыт покажет тонкие места.

Интерфейсы и навигация

Схемы, иллюстрации, инфографика помогают разложить информацию по полочкам и облегчают восприятие. 

• Дополняйте текст скриншотами: пользователям будет проще понять работу ПО. Наглядные пособия особенно полезны для технических процессов и операций, включающих несколько этапов.

• Из любого раздела базы пользователь должен иметь доступ ко всем пересекающимся материалам. Это можно реализовать при помощи облака тегов, поиска по словам или блока с рекомендациями. 

• Сопроводите разделы полезными контактами. Если у сотрудника появится вопрос, но в базе знаний нет нужного ответа, он сможет напрямую связаться с профильным специалистом по телефону или email. 

Не забудьте оптимизировать визуальные элементы для быстрой загрузки, убедитесь, что они четко обозначены и соответствуют сопровождающему тексту.

Шаг 4: Роль команды

Четкий редакционный процесс имеет решающее значение для качества и согласованности базы знаний на всех этапах: создание, проверка, обновление, архивирование, удаление. 

• Распределите роли, обязанности, права доступа: решите, кто будет создавать контент, кто проверять его на точность, а кто отвечать за добавление публикаций. 
• Привлекайте экспертов в предметных областях: специалисты обеспечат техническую грамотность, а опытные редакторы и дизайнеры сделают информацию доступной и полезной.
• Окончательное утверждение контента должно быть за редакторами и руководителями отделов. Очень важно, чтобы материал был понятен целевой аудитории, соответствовал политике и стилю компании. 
• Комментарии пользователей — ценный ресурс. Внедряйте механизмы сбора отзывов (рейтинги, опросы), используйте полученные данные для обновлений и улучшений базы.
• Поощряйте авторов. Неважно, входит ли написание инструкций в обязанности или является добровольной инициативой, эта работа должна быть достойно вознаграждена. Не стоит давать ей статус внеурочной.

Крайне важно, особенно на первых этапах, заручиться поддержкой лояльных сотрудников. Период интеграции пройдет быстрее и легче, если на ключевые позиции назначить сотрудников, которые поддерживают идею базы, готовы ее тестировать и улучшать.

Шаг 5: Тестирование и запуск

Запускайте проект в тестовом режиме для узкой группы пользователей, используя фидбэк для оптимизации. Если сотрудники отмечают, что поиск недостаточно эффективен, доработайте систему, добавив теги, ключевые слова, фильтры. Получив удовлетворительные отзывы от тестовой группы, масштабируйте интеграцию, поэтапно подключая подразделения и проекты. 

Как оценивать эффективность внедрения

Для этого есть метрики:

• динамика активных пользователей — показывает, насколько база востребована среди сотрудников;
• время поиска — чем меньше времени требуется на поиск, тем быстрее сотрудники решают свои задачи;
• качество контента — показывает необходимость в дополнительных источниках информации;
• скорость адаптации — время, которое необходимо новичку для полноценного включения в работу;
• уровень удовлетворенности персонала/клиентов — демонстрирует слабые места и потенциал для оптимизации базы.

Какие проблемы могут возникнуть при внедрении

Сложности, которые возникают при внедрении БЗ, типичны, но в этом есть и положительная сторона: для них существуют проверенные решения.

• Сопротивление изменениям. В силу привычки или отсутствия мотивации сотрудники могут неохотно пользоваться новой системой.

Решение: терпение и продуманная стратегия по донесению эффективности базы с активной демонстрацией ее преимуществ.

• Сложная навигация и неудобный интерфейс — частая причина того, что пользователи избегают взаимодействия с ней.

Решение: регулярный анализ метрик, тестирование интерфейсов, работа с обратной связью.

• Отсутствие менеджмента знаний. Если информация не обновляется или низкого качества, она бесполезна.

Решение: полноценное администрирование базы знаний с регулярной проверкой качества контента и назначением ответственных за его актуальность.

Шаг 6: Регулярное обновление и поддержка

Поддержание актуальности контента в корпоративной базе знаний — естественный процесс, и задумываться о решении данной задачи нужно уже на старте.

Рекомендации по обновлению и поддержке актуальности базы знаний:

Заключение

Актуальность, понятная структура и доступность — три принципа, о которых следует помнить, создавая корпоративную базу знаний, если вам нужна живая и функциональная система, а не пыльный архив для галочки.

Информация в базе знаний должна быть точной. Устаревшие или неверные данные приведут к разочарованию пользователей и подорвут доверие к ресурсу. Установите регулярный аудит содержимого, включая проверку наличия любых изменений в продуктах, услугах или политике компании, которые могут повлиять на качество контента.

Поощряйте сотрудников сообщать о любых несоответствиях или обновлениях, с которыми они сталкиваются. Рассмотрите возможность создания системы, в которой пользователи смогут отмечать устаревший или некорректный контент, что позволит им участвовать в поддержании качества вашей базы знаний.

Ищите способ организовать корпоративные коммуникации, собрав собственный опыт и знания в единую автоматизированную базу? Мы готовы помочь вам с выбором оптимального решения, внедрением или миграцией базы знаний. Подробнее здесь

Численность персонала и ресурсоемкость — факторы, влияющие на доходность вертикальной фермы. В этой статье мы поделимся мнением о сокращении расходов в интеллектуальном земледелии за счет внедрения автоматизации и качества данных. А также ответим на главный вопрос: Как повысить рентабельность фермы в 2025 году.

Первоначальный энтузиазм прошел

Население планеты растет — по оценкам ООН, его численность к 2050 году достигнет 9,8 миллиарда человек, а уже в 2100 году нас будет 11,2 миллиарда: традиционные источники продовольствия перестанут удовлетворять потребности всех.

Решением может стать вертикальное земледелие, первые успехи которого мы сейчас наблюдаем. По всему миру люди ежедневно употребляют продукты, массово выращенные в старых транспортных контейнерах и на переоборудованных складах. 

Внешняя сторона вертикальных ферм очень привлекательна: они позволяют круглый год возделывать зелень, фрукты и овощи без пестицидов, экономя пространство, ресурсы и время. Вместе с тем, несмотря на потребительский спрос и активные инвестиции, на рынке по-прежнему мало продукции, произведенной по новой технологии. 

Навигация по статье

Проблема отрасли — операционные расходы 

Причина становится понятна, если заглянуть в индустрию чуть дальше рекламы: в настоящее время вертикальное фермерство не является гарантированно рентабельным бизнесом. 

Основной вызов, с которым сталкиваются компании — при высокой затратности производства их продукт не решает актуальных проблем. Если вы напрямую не связаны с продовольственной безопасностью и земельным вопросом, то в вертикальном земледелии нет острой необходимости. Это стартап с вроде бы очевидным потенциалом, но опередивший свое время.

Исследования показывают — внедрение интеллектуальных ферм оправдано в двух случаях: 

• при активном спросе;
• как инновационный бизнес-подход. 

Проще говоря: классические технологии доступнее и дешевле, а «новые фермеры» тратят больше, чем зарабатывают. При традиционно низкой цене на с/х продукцию, операционные расходы на этом рынке довольно высоки и составляют 80-90% от общего объема:

• большая их часть (40-60%) — это оплата труда персонала (ФОТ), еще около 20-30% — затраты на электричество, остальное — логистика, аренда и т. д.

В результате, по разным оценкам, себестоимость «салата» на выходе оказывается в десятки раз выше, чем закупочная цена конечных потребителей — ресторанов и продуктовых сетей.

Как автоматизация может увеличить рентабельность вертикальной фермы

Как с этими данными коррелирует цифровая трансформация? Ниже представлена таблица, демонстрирующая уровни автоматизации на существующих вертикальных фермах. Ее удобно использовать для понимания текущего положения и потенциала вашей компании.

Согласно исследованиям большинство коммерческих вертикальных ферм находятся на 2-м уровне (базовый рост и автоматизация). Небольшому числу хозяйств удалось выйти на 3-й уровень (конвейерная автоматизация). Лишь единицы из числа наиболее капиталоемких предприятий смогли перейти с 3-го на 4-й (адаптивная автоматизация).

Вывод: чем выше уровень автоматизации, тем меньше персонала требуется для обслуживания фермы и тем проще оптимизировать потребление ресурсов (воды, людей, энергии, денег).

Основа экономии — точные данные

В процессе работы с заказчиками мы проанализировали множество различных решений и пришли к выводу: автоматизация действительно способна изменить рентабельность вертикальной фермы. Однако для этого необходимо повысить качество и точность данных, полученных в результате отслеживания процессов производства и продаж.

По мере роста компаний (масштабирование инженерных сетей, увеличения каналов сбыта) систематизация разрозненной информации становится все более сложной задачей. Тем не менее именно консолидация и очистка данных, которыми оперируют системы управления и анализа, должны стать приоритетом, если мы надеемся оптимизировать урожайность. 

Это утверждение справедливо независимо от того, о чем идет речь: о новой CRM-системе, которая отвечает за клиентский сервис, или о централизованной ERP-платформе, управляющей ресурсами, остатками на складах, логистикой и персоналом. 

Преимущества точных данных

Оперируя точными данными, вертикальные фермы получают сразу несколько важных преимуществ.

Реальная информация для принятия решений

Планируете поднимать продажи, для расчетов нужны точные данные о заказчиках. Хотите понять целесообразность внедрения нового питательного раствора, понадобится информация об эффективности текущего. Нуждаетесь в дополнительных помещениях для склада, не обойтись без отчета о запасах и логистике. Качественная информация увеличивает вероятность правильных решений, и наоборот.

Оптимизация расходов

Благодаря сенсорам IoT, контролирующим условия на ярусах с рассадой и позиционирование персонала, автоматическая платформа умеет находить слабые места и помогать в их оптимизации. Например:

• забирать на себя сбор и аналитику показаний датчиков;
• оценивать тенденции потребления ресурсов (общие и конкретных участков, объектов) и предлагать лучшие решения;
• создавать прогнозируемые модели состояния среды и продукции с учетом различных сценариев на рынке;
• планировать сервисные мероприятия по техническому обслуживанию и модернизации потребляющего и генерирующего оборудования.

Для эффективности анализа программное обеспечение предоставляет многоуровневый доступ к данным и совместному редактированию в рамках популярных форматов — MS, DOC, JPEG, PNG, XLS, SCV, PDF и т. д.

Удобное распределение ролей и коммуникация

Каждый юнит в системе имеет собственный кабинет с уникальным набором функций и правами доступа. 

• Руководитель ставит задачи и отслеживает исполнение. 
• Агроном управляет вегетационными процессами. 
• Технический персонал контролирует состояние инженерных сетей — энергосистему, климатическое оборудование, отопление и орошение.

Внедрение ERP-платформы упрощает взаимодействие и координацию между подразделениями как внутри предприятия, так и во внешнем мире — с поставщиками, заказчиками, подрядчиками.

Круглосуточное наблюдение и сигнализация

Напоминания и срочные уведомления генерируются автоматически. Система непрерывно контролирует жизненную среду растений и моментально сообщает ответственному сотруднику об изменении условий. 

При необходимости платформе можно делегировать права активации дополнительных устройств и периферии, для самостоятельного управления параметрами — температурой, влажностью, освещением. Это уже пятый уровень автоматизации (самодостаточность системы).

Предиктивная аналитика

Используя данные истории и отраслевые стандарты для моделирования процессов, платформа прогнозирует сроки и объем урожая, сопоставляя их с затраченными ресурсами. Сравнивая текущие показатели с целевыми, персонал получает точное представление об эффективности производства. 

Опция позволяет заранее корректировать стратегию производства, не дожидаясь наступления критической ситуации, например, образования излишков продукции на складе. 

Практическая часть: как выглядит внедрение

Далее мы рассмотрим один из наших недавних кейсов по созданию ERP-платформы для российской компании, занимающейся выращиванием салатной зелени по вертикальной технологии. 

Ключевая задача, озвученная заказчиком, — разработка и внедрение в структуру предприятия централизованной системы управления ресурсами. Цель проекта — сокращение расходов на производство, средство — перевод технологических и бизнес-процессов компании в автоматический режим.

Ожидаемые результаты:

• отказ от ручного труда в рутинных операциях на всех этапах цикла, от выращивания до продаж и логистики;
• предоставление качественных и количественных данных об условиях на грядках, остатках продукции на складах, коммерческой активности;
• возможность создания и анализа отчетности на основании данных, собранных с датчиков мониторинга, облачное хранение данных;
• возможность программировать, добавлять и корректировки параметры урожая, динамику продаж, складскую и транспортную логистику;
• настраиваемая система оповещения о событиях среды, возможность реализации сценария самостоятельной активации оборудования ERP-системой;
• несложный процесс активации приложений конечными пользователями, эргономичные дашборды и корректная работа ПО в среде iOS и Android.

Одним из базовых требований к новой системе была максимальная простота в настройке и масштабировании, чтобы персонал, не владеющий навыками программирования, мог самостоятельно создавать инструменты для решения внутренних задач. Именно поэтому для реализации проекта был выбран low code-подход (визуальное моделирование).

ERP с low code предлагает тот же арсенал решений, что и обычная разработка, но снижает требования к профессиональному уровню пользователей, благодаря чему большую часть тактических изменений системы могут выполнять обычные сотрудники компании.

Технический потенциал визуального моделирования не уступает возможностям классического программирования, а созданная при помощи low code платформа имеет ту же функциональность.

Функциональность платформы:

• кастомизацию интерфейсов;
• персонализацию в соответствии с ролью или группой;
• настройку функций импорта и экспорта для развертывания на предприятии;
• создание панелей мониторинга KPI;
• создание пользовательских полей данных для конкретных запросов и отчетов;
• интеграцию со сторонними сервисами;
• централизованное управление и наглядность настроек.

При этом объективными преимуществами «низкого кода» являются скорость, гибкость и относительно невысокая стоимость разработки.

Важно! Как правило, количество требований со стороны заказчика увеличивается пропорционально включения в процесс различных отделов компании. Это приводит к задержкам в работе, так как вынуждает каждый раз заново проходить этап согласования. 

Имея опыт разработки IT-продуктов и понимая особенности взаимодействия сторон, мы рекомендовали стейкхолдеру заранее подумать о введении в проект ответственного специалиста со стороны заказчика, в обязанности которого будет входить обработка и систематизация запросов.

Подготовка

Задача первого этапа — создание пользовательских сценариев (user-flow) и прототипа системы. Благодаря этому мы можем демонстрировать клиенту процесс разработки, получая актуальные рекомендации относительно функциональности и дизайна платформы.

Также на этом этапе оцениваются ресурсы, составляются смета и дорожная карта проекта. 

Предпринятые шаги по реализации плана:

• выезд специалистов (аналитик, дизайнер) на предприятие;
• изучение и систематизация актуальных систем и процессов;
• создание концепции и проектного решения. 

По результатам анализа текущей системы формируется архитектура новой платформы, можно приступать к визуализации.

Прототипирование

Формирование интерактивного макета будущей платформы, который позволяет получить верхнеуровневое представление о функциональности и жизнеспособности платформы.

Процесс включает:

• разработку user flow — сценариев авторизации (вход и регистрация в системе), ролевых моделей (рядовой пользователь, менеджер, агроном), систем алертов (SMS, email);
• разработку task flow — пошаговых моделей взаимодействия с платформой для решения различных задач;
• подготовку ui-kit — стандартных элементов интерфейса, UI и UX дизайн экранов приложений;
• подготовку дизайн-макетов ключевых модулей системы и сценариев реализации (от задачи до решения и получения фидбэка).

По результатам этапа заказчик получил возможность протестировать удобство взаимодействия с платформой. Ниже примеры модулей, сценарии которых отработаны на этапе прототипирования.

Дашборд  

Инструмент открывает доступ к статистическим срезам системы. С его помощью менеджеры и технический персонал могут отслеживать любые измеряемые процессы: нагрузку на оборудование, расход электроэнергии, условия физической среды на гектарах, фактические и планируемые объемы производства и продаж, складские остатки

Информация отображается в виде настраиваемых виджетов, с возможностью фильтрации параметров, изменений размеров и положения блоков на экране и конфигурации их содержимого.

Чек-лист

Чек-лист — список заданий для персонала, которые необходимо выполнить в заданный период: от проращивания семян до упаковки. Таким образом, ответственные за производство могут контролировать статус абсолютно любых процессов и при отставании от графика, менять приоритеты отслеживания.

Внедрение

После проверки и согласования гипотез начались работы по внедрению и тестированию MVP (ранней версии продукта) платформы в реальных условиях. Такой подход позволил за относительно небольшой бюджет получить рабочую модель системы с возможностью поэтапного масштабирования отдельных функциональных блоков.

Заказчик доволен сотрудничеством, и в данный момент мы переходим к следующей фазе, в рамках которой планируем сделать выводы по масштабированию развитию системы с акцентом на интеграцию модулей складского учета, транспортной логистики и внутреннего месседжинга.

Результат

Внедрение ERP-платформы на базе low code позволяет решить проблему ресурсоемкости вертикальной фермы быстро и без глобальных финансовых вложений. За короткое время заказчик получает жизнеспособные версии приложений для управления вегетацией, оборудованием, ресурсами, персоналом, логистикой и продажами. 

Обновленные интерфейсы позволяют персоналу принимать более взвешенные решения, поставляя актуальную и точную информацию о работе из различных источников, помогая выявлять области, требующие улучшения, сокращать расходы и увеличивать прибыль. Автоматизированная система упрощает отслеживание ключевых показателей эффективности (KPI) и мониторинг прогресса в достижении целей, что приводит к повышению производительности.

Получить предложение по разработке такого же решения и рекомендации по оптимизации процессов вертикального земледелия при помощи цифровой трансформации, можно здесь.