Формирование резюме по дискуссии

Как нейросети помогают автоматически создавать краткое содержание дискуссий ADVANTA.

В ходе реализации любого проекта возникает множество вопросов и спорных моментов. Для их обсуждения служат встроенные инструменты коммуникации – дискуссии. В них формируются согласованные позиции, уточняются требования и устраняются несоответствия.

Дискуссии могут содержать десятки сообщений, развиваясь от нескольких дней до нескольких месяцев. Понять суть обсуждения в дискуссии «вручную» – задача трудоёмкая и не всегда эффективная, особенно если нужно быстро вникнуть в контекст или привлечь нового участника к работе.

Автоматическое создание краткого резюме дискуссии экономит время и снижает риски недопонимания. Современные нейросети способны выделять ключевые аспекты обсуждения: причину возникновения дискуссии, основные аргументы участников, выявленную проблему и найденное решение.

1. В системе ADVANTA, в ходе реализации проекта по внедрению интеграционного решения, прошла дискуссия о проблемах в передаче данных.
2. В стартовом сообщениях дискуссии были отражены суть и последствия проблемы (Рис. 1).
3. В ходе обсуждения найдены способы исправления ситуации. В результате принято решение, что проблема решена (Рис. 2).
4. По команде руководителя проекта запускается сценарий «Создать резюме дискуссии».
5. Нейросетевой ассистент анализирует все сообщения, учитывая хронологию, роли участников и контекст проекта. В результате он формирует краткое структурированное резюме.

При необходимости, можно декомпозировать резюме более детально, выявив и поместив в отдельные реквизиты его аспекты:

• Суть вопроса
• Причина проблемы
• Суть решения
• Основание для закрытия дискуссии

Дополнительно можно с помощью нейросети извлечь из текста дискуссии ключевые слова – «теги». Это позволит упростить поиск дискуссий и сводную аналитику по определённым темам:

Такое резюме сохраняется вместе с дискуссией и отображается в её реквизитах. Любой участник проекта, вернувшись к дискуссии через некоторое время может быстро прочесть эти реквизиты и понять суть вопроса.

Помимо этого, краткие резюме можно использовать для сводной статистики по дискуссиям всех проектов. Это позволит выявлять наиболее критичных проблемы в управлении проектами на уровне всего предприятия.

• Экономия времени: участникам не нужно перечитывать десятки сообщений
• Снижение когнитивной нагрузки: ключевая информация представлена структурированно и лаконично
• Повышение прозрачности: все решения фиксируются и легко доступны
• Поддержка знаний: даже после ухода сотрудника суть обсуждений остаётся в системе и легко понять
• Аналитика: резюме может автоматически использоваться при формировании отчётов, протоколов и выявления общих проблем

Нейросети не заменяют человека в принятии решений, но берут на себя рутину анализа и обобщения, позволяя команде сосредоточиться на содержательной работе. В условиях растущей сложности проектов и дефицита времени – это существенное преимущество.

• ИИ-помощник работает на основе модуля «Цифровой помощник» («модуль триггеров»)
• В процессе генерации состава проекта ИИ-помощник обращается к языковой модели (LLM). Можно использовать как облачные, так и локально развёрнутые нейросети, включая GigaChat, YandexGPT, Qwen, DeepSeek, GPT-OSS и другие
• Задача создания краткого содержания объёмных текстов является типовой для нейросетей. В большинстве ситуаций с ней справляются даже модели небольшого объёма, требующие до 16ГБ оперативной памяти на видеокартах