Показать страницуИстория страницыСсылки сюдаЭкспорт в PDFНаверх Эта страница только для чтения. Вы можете посмотреть её исходный текст, но не можете его изменить. Сообщите администратору, если считаете, что это неправильно. ====== Поиск информации о проекте или проектах ====== В современных условиях перегрузки информацией руководители проектов и топ-менеджеры часто тратят больше времени на поиск ответов в отчетах, чем на принятие управленческих решений. Когда проектов десятки, а метрики обновляются ежедневно, ручной мониторинг дедлайнов, бюджетов и качества заполнения отчетности становится «бутылочным горлышком» всей системы. Нейросети позволяют принципиально изменить подход к получению информации о проектах. Вместо долгого анализа отчётов и «дашбордов» – сразу получать ответы на конкретные вопросы. Эти вопросы могут касаться, как отдельных проектов, так и сводной информации по ним. Вопросы по конкретному проекту могут быть, как о его общем состоянии, так и об отдельных аспектах: сроки, бюджет, отчёты сотрудников. \\ ===== Примеры вопросов и ответов ===== ==== Анализ общего состояния проекта ==== Чтобы получить краткую сводку о состоянии проекта можно задать вопрос общего характера, например: ''Покажи текущий статус по проекту «…»'' ИИ-помощник найдёт в ADVANTA информацию об указанном проекте и подготовит краткий текстовый обзор его состояния на основе ключевых аспектов: плановые и фактические даты, срыв сроков, если имеется; сводки из отчётов руководителей проекта и прочие. \\ {{:ai-agents:search-information-about-projects1.png?direct&400|}} \\ <callout type="primary" icon="true">Примечание: способность ИИ-помощника понимать аспекты и терминологию проектов предприятия зависит от полноты инструкции, на основе которой он работает. Такую инструкцию называют "промпт". Это аналог должностной инструкции обычного сотрудника.</callout> \\ ==== Анализ отдельных аспектов проекта ==== Если требуется получить информацию по определённому аспекту проекта (сроки, отчёты, финансы), можно задать более конкретный вопрос. **Пример вопроса о сроках проекта**: ''Покажи сроки реализации проекта «…» и отклонение от базового плана'' В ответ ИИ-помощник извлечёт сведения о плановых и фактических датах, об отклонениях, если они есть. \\ {{:ai-agents:search-information-about-projects2.png?direct&400|}} \\ **Пример вопроса о бюджете проекта**: ''Покажи текущий бюджет проекта «…» и отклонение от бюджета'' ИИ-помощник извлечёт информацию о плановом и фактическом бюджете проекта. {{:ai-agents:search-information-about-projects3.png?direct&400|}} \\ **Пример вопроса о руководителе проекта**: ''Кто руководитель проекта «…»'' ИИ-помощник найдёт информацию о руководителе указанного проекта. {{:ai-agents:search-information-about-projects4.png?direct&400|}} \\ ==== Анализ сводной информации о проектах ==== Помимо вопросов о конкретных проектах можно запрашивать и сводную информацию. К примеру, попросить ИИ-помощника найти все проекты, где имеются превышения по бюджету, срокам или метрикам. \\ **Пример вопроса о превышении утверждённой даты завершения**: ''У каких проектов плановая дата завершения позднее утверждённой?'' {{:ai-agents:search-information-about-projects5.png?direct&400|}} \\ **Пример вопроса о проектах, которыми руководит определённый сотрудник**: ''Какие проекты ведёт РП «…»?'' {{:ai-agents:search-information-about-projects6.png?direct&400|}} \\ <callout type="primary" icon="true">Примечание: научить ИИ-помощника понимать специфические термины и сокращения (например, что "РП" это именно "руководитель проекта") можно, указав их в его инструкции ("промпте").</callout> \\ **Пример вопроса по отчётам руководителей проектов**: ''В каких проектах требуется подключение руководства?'' Вопросы могут касаться не только дат и числовых значений, но и содержания "отчётов по статусу", которые регулярно заполняют руководители проектов. Обычно в отчётах они указывают какие результаты достигнуты, какие проблемы выявлены и ставят признак "требуется ли помощь руководителя". Можно попросить ИИ-помощника найти проекты, где требуется помощь руководства. {{:ai-agents:search-information-about-projects7.png?direct&400|}} \\ ==== Уточняющие вопросы ==== Важная способность нейросетей – помнить несколько последних вопросов и ответов в диалоге с пользователем. Это позволяет кратко задавать уточняющие вопросы по уже полученным ответам. **Пример уточняющего вопроса пользователя** \\ Если пользователь видит, что ему требуется чуть более подробная информация по уже полученному ответу, может кратко запросить уточнение, не повторяя весь вопрос целиком. {{:ai-agents:search-information-about-projects8.png?direct&400|}} \\ **Пример уточняющего вопроса нейросети** Задавать уточняющие вопросы может и сама нейросеть, если вопрос пользователя ей по какой-то причине не ясен. Например, пользователь хочет узнать, кто является руководителем проекта, но в запросе указал не полное его название, а лишь фрагмент: ''Кто руководитель проекта Внедрение системы'' При этом в ADVANTA есть несколько проектов, названия которых соответствуют фразе "Внедрение системы". ИИ-помощник поймёт, что следует уточнить, о каком именно из проектов идёт речь: {{:ai-agents:search-information-about-projects9.png?direct&400|}} \\ **Пример вопроса с ошибкой в названии** Нейросети также понимают, что пользователь может допускать в вопросах банальные ошибки. В этом случае ИИ-помощник предложит варианты, близкие, по его мнению, к реальной цели пользователя. Например, пользователь не верно указал в вопросе название системы: вместо «SimpleOne» по ошибке написал «SimensOne». Нейросеть, не найдя такой проект, предположит, что пользователь ошибся и проверит, нет ли проектов с похожим названием. {{:ai-agents:search-information-about-projects10.png?direct&400|}} \\ ===== Внедрение ИИ-помощника по анализу проектов ===== Чтобы реализовать помощника для ответов на вопросы о проектах требуется работа аналитиков внедрения, знакомых с объектной моделью ADVANTA на конкретном предприятии. Основные шаги внедрения: 1. Определить, какого спектр вопросов, которые потребуется задавать ИИ-помощнику («сценарии взаимодействия»). Они зависят от специфики сферы деятельности предприятия. Потребуется набор контрольных вопросов с ожидаемыми «хорошими» ответами. 2. Определить – к каким именно объектам ADVANTA потребуется доступ ИИ-помощнику для ответов на вопросы. Подготовить LINQ-запросы или определить SOAP API-функции, которые потребуются для получения этих данных. 3. Развернуть на предприятии серверы для следующих систем: * **Система управления AI-агентами**. Это может быть бесплатная «n8n» или коммерческая отечественная система, например: «Agent Navigator», «Neuromus» или «Just AI Agent Platform». //Примечание: при использовании коммерческой системы потребуется привлечь специалистов вендора именно этой системы.// * **Сервер с локальной LLM.** Желательно LLM уровня «GPT-OSS:120b». Для относительно небольших данных, возможно, будет достаточно «GPT-OSS:20b», «GigaChat-20B». //Примечание: можно использовать облачную LLM с доступом к API через Интернет, но это риск утечки конфиденциальных данных.// * В зависимости от специфики «сценариев взаимодействия» дополнительно могут потребоваться серверы для следующих систем: * Если предполагается хранение временных данных в отдельной СУБД – потребуется отдельный сервер с СУБД PostgreSQL. * Для процессов регулярной выгрузки данных из ADVANTA во временную БД может потребоваться модуль «Цифровой помощник» ADVANTA (как вариант, можно реализовать выгрузку данных средствами «системы управления AI-агентами»). * Если в «сценарии взаимодействия» войдут вопросы, требующие, помимо запросов к базе данных, полнотекстового поиска информации, потребуется сервер для системы хранения векторных данных (например, «Supabase»). 4. Настроить ИИ-помощника в «системе управления AI-агентами», а также вспомогательные процессы и системы по необходимости (выгрузка данных, временная СУБД и т.д.). В ходе настройки специалисты внедрения создают: * Инструкцию («промпт»). * «Триггеры» или «скрипты», с помощью которых LLM сможет получать данные из ADVANTA для подготовки ответов. * Набор тестовых примеров проектов и отчётов, позволяющих проверять правильность работы ИИ-помощника. \\ ===== Заключение ===== Возможности нейросетей по анализу данных всё более возрастают по мере развития технологии. Со временем они частично заменят отчёты и дашборды. Уже сейчас ИИ-помощник позволит радикально изменить процесс анализа данных в управлении проектами и даст предприятию ряд преимуществ: * **Экономия времени:** вместо ручного изучения отчетов и «дашбордов» сотрудники получают мгновенные ответы на конкретные запросы, что ускоряет принятие оперативных решений. * **Снижение нагрузки на руководителей проектов:** Автоматизация ответов на типовые вопросы освобождает менеджмент от рутинных действий, позволяя сфокусироваться на управлении рисками. * **Минимизация ошибок.** ИИ анализирует данные о проектах без «человеческого фактора», позволяя заметить отклонения и риски до того, как они станут проблемами. \\ \\ \\ {{page>:ai-agents:#обратная_связь&noindent}}