Компанияның ең қымбат активі — деректер емес. Ол — ешқайда жазылмаған білім

RD media дайындады

ЖИ енгізу туралы айтқанда, әдетте деректер жайлы сөз қозғалады: ERP, CRM, поштаны, білім базаларын қосамыз дейді.

Бірақ мәселе туындайды.

Үздік қызметкерлер шешімді нұсқаулықта жазылғаны үшін емес, өзге себеппен қабылдайды.

Олар жай ғана біледі:

• кімге қоңырау шалған дұрыс екенін;
• қандай ерекшелікке жол беруге болатынын;
• қай клиентке ерекше көзқарас керек екенін;
• қандай келісімді бір сағатта өткізуге болатынын, ал қайсысы аптаға созылатынын.

Бұл білім құжат түрінде дерлік ешқашан болмайды.

Білімді басқару теориясында мұны tacit knowledge — үнсіз білім деп атайды.

Бұл — көптеген корпоративтік ЖИ жобаларының күткеннен әлдеқайда күрделі болу себептерінің бірі.

Модельді деректерге қосу — салыстырмалы түрде оңай. Оны ұйымның нақты қалай өмір сүретінін түсінуге үйрету — әлдеқайда қиын.

Корпоративтік БҚ көшбасшылары тілдік модельдерді біріктірумен қатар компанияның цифрлық контекстін құруға көбірек көңіл бөлуі кездейсоқтық емес.

Мысалы, Celonis нақты процестерді цифрлық іздер арқылы қалпына келтіруге көмектеседі. Бірақ сарапшылық білімнің едәуір бөлігі цифрлық іздерде тікелей көрінбейді.

Бірақ мәселе одан да тереңірек болуы мүмкін.

Регламенттер процестің қалай жұмыс істеуі керек екенін сипаттайды. Қызметкерлер оның нақты қалай жұмыс істейтінін біледі.

Көптеген компанияларда процестер регламенттерде емес, көбіне қызметкерлердің басында өмір сүреді. Дәл сол себепті ұйымның шын мәнінде қалай жұмыс істейтінін ешкім толық түсінбейді.

Сондықтан ЖИ ұйымның өзі ешқашан формалдастырмаған нәрсені үйрене алмайды.

Бұл — технология мәселесі емес.

Бұл — білімді басқару мәселесі.

Біздің көзқарасымыз

Соңғы жиырма жылда компаниялар құжаттарды цифрландырды.

Келесі он жылда олар тәжірибені цифрландырады.

Модельді ауыстыруға болады. Жоғалған сараптаманы қалпына келтіру — әлдеқайда қиын.

Сондықтан білімді басқару бірте-бірте компанияның ішкі функциясынан бизнестің бәсекеге қабілеттілігінің басты факторларының біріне айналуда.

Дереккөз: The Economist, «Teaching AI how people work is fraught with problems» (Bartleby, шілде 2026)