20 августа 2025 г.
Компании накапливают огромные объемы информации, часто не осознавая, какие возможности скрываются в этих цифровых хранилищах. Современные технологии ИИ позволяют переосмыслить накопленные данные и превратить их из балласта в ценный ресурс для развития бизнеса.
Представьте, что в вашей компании хранятся терабайты данных, которые казались просто архивным материалом — исторические финансовые отчеты, многочисленные версии документов, фотографии и видео. Еще недавно это все выглядело как цифровой груз, который приходится поддерживать по регламенту. Но в современном мире все меняется: архивы превращаются в кладезь информации, которая может дать мощный толчок бизнесу, если к ней подойти с новыми инструментами и правильным подходом.
Почему старые данные становятся новым источником ценности
Крупные компании копят огромные массивы информации, не всегда понимая их потенциал. При этом можно выделить два типа исторических данных. Первый — это структурированный материал, который целенаправленно собирался для ключевых бизнес-задач, например, финансовые или операционные показатели. Второй — данные, накопившиеся скорее стихийно из-за ручных процессов: архивы документов, записи транзакций, логи мониторинга.
Именно второй тип часто остается без должного внимания, хотя может стать источником неожиданных открытий и помочь по-новому взглянуть на традиционные хранилища корпоративной информации. Соединение этих данных с современными инструментами аналитики и ИИ дает поразительные результаты.
Импортозамещение и переосмысление хранилищ
В последние годы многие организации столкнулись с необходимостью переносить свои хранилища данных на отечественные платформы. В этой гонке выиграли те, кто заранее позаботился о каталогизации и документировании. Такие компании уже завершили проекты миграции и теперь активно развивают свои информационные системы.
А что остальные? Те, кто развивал свои хранилища хаотично и не уделял внимания документации, сейчас тратят месяцы на простое описание существующих структур данных. Однако даже в этом случае накопленная техническая информация становится ценным ресурсом — ИИ помогает формировать такие описания, проводить их классификацию и готовить рекомендации по миграции.
С какими типами данных можно работать
Код и программные библиотеки
Отдельного внимания заслуживают фонды алгоритмов, программ и библиотеки кода. Вся эта информация отражает практику разработки прикладных систем в организации и может использоваться генеративными моделями для создания нового кода.
Что это дает? Вместо абстрактного решения задачи компания получает полноценный пакет документов, включающий код с комментариями, пояснения и рекомендации по интеграции в текущую среду. Организации с грамотно выстроенными библиотеками кода могут гораздо быстрее внедрять ИИ-инструменты для разработки и выпускать больше прикладных решений.
Особенно ценны детальные спецификации, постановки задач и технические задания — они служат основой для запросов к системам генерации кода на базе больших языковых моделей. Функциональные и нефункциональные требования превращаются в отправную точку для создания программ на любом языке. Вполне вероятно, что эта информация будет полезна не только сейчас, но и в будущем, а роль разработчика ПО изменится — он станет в большей степени бизнес-аналитиком, чем кодером.
Документация и управление знаниями
Базы закупочной документации также часто требуют упорядочивания. В одном из проектов для крупной промышленной компании мы провели индексацию такой базы и внедрили быстрый поиск с использованием графовой базы данных. Результат поразил заказчика — теперь документы находятся мгновенно, тогда как раньше на поиск уходило несколько часов.
Кроме того, мы реализовали проект по смысловой группировке по номенклатуре товаров и услуг с применением генеративного ИИ. Это позволило связать все документы и закупочные позиции — от технического задания и контракта до закрывающих актов. Таким образом, стало возможным проследить полную историю закупок, поставок и оказания услуг без долгих ручных поисков.
При подготовке бумаг на закупку и работе с поставщиками возникает множество версий документов. Раньше их сравнение проводилось вручную — сотрудники просматривали два варианта документа, выискивая отличия. Сейчас вся эта работа проходит с использованием ИИ.
В результате многочисленные версии документов из источника проблем превратились в ценную историю о внесении изменений. По отзывам клиентов, работа в юридическом департаменте крупной компании ускорилась в пять раз, при этом отделы бухгалтерии и закупок также отметили большой прирост в скорости обработки документов.
Многие организации накопили большие объемы информации на внутренних порталах и в базах знаний — вопросы и ответы, типовые документы, регламенты и прочие справочные материалы. Обычно таких систем несколько, каждая со своим поисковым механизмом, работающим по собственной логике.
Цифровые ассистенты на базе больших языковых моделей позволяют подключить все эти источники и моментально находить нужные ответы с учетом всего массива данных. Мы создавали помощников для сотрудников по кадровым, административным и другим вопросам — это заметно упростило адаптацию новых работников.
Технические данные и поддержка
Это особенно актуально для ИТ-поддержки. Искусственный интеллект помогает решать большинство проблем без участия специалистов, запоминает предыдущие решения и дает рекомендации, когда без человека не обойтись. В одном из крупных банков такая система помогла сократить время обработки тикетов в несколько раз.
Логи информационных систем часто воспринимались как ненужный балласт, особенно когда данные устаревали. Однако инструменты интеллектуального анализа событий активно учатся на исторических данных и позволяют заранее предупреждать о возможных проблемах.
Эффект от такого подхода впечатляет: если раньше среднее время предупреждения с помощью стандартных методов составляло всего 4 минуты, то сейчас у администраторов есть целых 20 минут на предотвращение аварийной ситуации. Это принципиально иной уровень управления рисками.
Фото- и видеоархивы
Фото- и видеоаналитика также помогает обнаруживать повреждения или нарушения на исторических данных. Запомнился случай, когда сотрудник страховой компании для проверки возможностей системы использовал снимки автомобиля
Такие системы особенно востребованы на этапе предстрахового осмотра, помогая уменьшить объем ручного труда и точнее выявлять все дефекты. Старые архивы фотографий и видео из хранилища превращаются в активный инструмент для обучения и проверки современных алгоритмов.
Где данные бесполезны
Потенциально бесполезными могут быть только те массивы информации, которые никак не связаны с бизнесом компании, либо материалы, из которых невозможно извлечь никакой смысл из-за их фрагментарности или отсутствия контекста.
Но таких данных обычно меньшинство. Практика показывает, что при правильном подходе даже самые, казалось бы, бесперспективные архивы могут стать источником ценных идей и решений. Главное — взглянуть на них по-новому, вооружившись современными инструментами анализа и обработки, а также соблюдать все требования к защите персональных данных и другие требования регуляторов.
В цифровую эпоху старые данные становятся новым конкурентным преимуществом — ресурсом, который при умелой добыче и переработке дает мощный импульс развитию бизнеса и открывает неожиданные горизонты. Вопрос лишь в том, готовы ли компании увидеть это богатство и научиться им пользоваться.
Источник: Александр Чулапов, руководитель отдела центра стратегического развития Т1 ИИ (входит в ИТ-холдинг Т1)
