Ірина Ткач, директорка напрямку менеджменту талантів у SoftServe, підготувала для Scroll.media колонку про внутрішню розробку компанії — ШІ-асистента під назвою SOFI, що допомагає команді у пошуку корпоративної інформації. У матеріалі Ірина описала всі деталі процесу: від створення команди для розробки інструмента до успішного запуску на рівні всієї компанії.

Кожен з нас щодня витрачає багато часу на пошук інформації. Якщо говорити про великий бізнес, з тисячами працівників, уявіть яка кількість запитів циркулює між командами, відділами, колегами щодо пошуку тої чи іншої інформації. Врахувавши відгуки і потреби наших співробітників, ми вирішили створити внутрішнього ШІ-асистента, аби спростити навігацію в морі корпоративної інформації. 

Так з’явилася SOFI (SoftServe Intelligence AI Assistant) – AI-помічниця, яка допомагає співробітникам легко знаходити потрібну інформацію та робити щоденні завдання більш ефективними. Вона допомагає як фахівцям, так і менеджерам, дозволяючи їм зосередитися на справді важливих речах.

Вже за перші два тижні роботи асистенткою користувались 2000 унікальних користувачів, які скерували до неї 20 000 запитів.

Формування кросфункційної команди

Часто перед запуском нових проєктів та валідації ідей, ми проводимо дослідження або ж запускаємо опитування. Так само було і з ШІ-інструментом. У 2024 році ми провели детальне внутрішнє дослідження серед менеджерів різних рівнів в компанії, результати якого і показали нам ключові напрямки, які потребують покращення. Зокрема, менеджери відзначали важкість доступу до інформації, зазначали про потребу в допомозі під час адаптації працівників в компанії, пошуку внутрішніх ресурсів для професійного розвитку тощо. 

Від початку ми розуміли, що для створення ШІ-асистента потрібне поєднання різних експертиз. Ми зібрали кросфункційну команду, до якої увійшли технічні спеціалісти, продуктові менеджери та фахівці з HR. Кожен виконував свою роль:

• Технічні експерти забезпечували безперебійну розробку ШІ-рішення, його інтеграцію та оптимізацію;
• Продакт-менеджери зосереджувалися на користувацькому досвіді, роблячи SOFI інтуїтивною та зручною у використанні;
• Фахівці з HR відповідали за управління змінами, сприяли впровадженню інновацій та досліджували етичні моменти в роботі самого ШІ-інструменту.

Об’єднавши різні погляди, ми змогли створити AI-асистента, який є і технічно досконалим, і зручним для користувачів та відповідає потребам нашої компанії та працівників.

Обдуманий підхід до пілотного запуску

Спершу ми представили SOFI пілотній групі, ентузіазм був величезним — понад 100 співробітників виявили бажання стати волонтерами у процесі тестування. Ми ретельно відібрали учасників, приділили увагу тому, щоб до групи увійшли колеги з різних технічних та не технічних відділів. Саме так ми могли отримати диверсифікований зворотний зв’язок.

Окрім того, ми створили чіткі рекомендації та заохочували структурований зворотний зв’язок щодо зручності використання інструменту, точності відповідей та загального досвіду. Такий підхід дозволив нам вдосконалити SOFI на основі реальних кейсів і виявити потенційні проблеми протягом місяця до масштабного запуску.

Окремий потік тестування був організований для творців корпоративного контенту в компанії: 25 команд тестували промпти, пов’язані з просторами/групами на внутрішній системі SharePoint, з якими ці команди працюють. Вони створювали типові запити співробітників та оцінювали відповіді SOFI. Цей етап виявив навіть слабкі місця у корпоративних базах даних. 

Загалом, робота з даними, з якими пізніше працюватиме ШІ-інструмент, є дуже важливим моментом і великим викликом. Для роботи інструменту чіткість та структурованість корпоративних даних є дуже важливою, від цього залежить вміння інструменту «шукати» інформацію та видавати правильні результати пошуку. Тож багато часу ми провели над уніфікуванням та впорядкуванням інформації на внутрішніх платформах компанії. Результатом нашої роботи став навіть уніфікований посібник з оптимізації контенту в SharePoint. Тепер цей посібник є частиною онбордингу для тих команд чи експертів, які відповідають за роботу з внутрішнім контентом.

Prompt Engineering для всіх

Ще кілька років тому prompt engineering (створення, формування ефективних запитів) не було широко розповсюдженим явищем, відомим кожному, проте зараз це те, з чим треба вміти працювати всім. Одним з основних цілей і водночас викликів цього проєкту було домогтися найкращих, чітких та інформативних відповідей користувачам від SOFI. Тож ми розробили зручні інструкції, проводили воркшопи та готували матеріали-шпаргалки про те, як створювати найдієвіші промпти. 

Ці зусилля принесли свої результати: співробітники швидко навчилися правильно формулювати запити, що покращило їхню взаємодію із SOFI (а також з іншими пошуковими системами та ШІ-асистентами, які розуміють запити природною мовою) та підвищило рівень використання інструменту.

Для того, аби визначити готовність SOFI до повного впровадження, ми прискіпливо аналізували всі дані та результати, відстежували ключові показники, такі як:

• Точність відповідей;
• Залученість користувачів та рівень задоволеності;
• Частота повторюваних запитів (щоб виявити прогалини в інформації).

Такий підхід мінімізував ризики та підвищив довіру до асистента вже з першого дня користування.

Результати SOFI: продуктивність, досвід співробітників та бренд роботодавця

Після запуску SOFI ми побачили відчутні переваги по всій організації:

• Зростання продуктивності: співробітники SoftServe витрачають менше часу на пошук інформації та більше часу на важливіші завдання;
• Покращення досвіду співробітників: завдяки швидкому доступу до корпоративних знань люди почуваються більш залученими в життя компанії, а також відчувають підтримку (SOFI може надати не лише інформацію про баланс відпустки чи пакети бенефітів, але й порадити ментора чи курси на Udemy для індивідуального розвитку);
• Посилення бренду роботодавця: SOFI підкреслює прихильність SoftServe до інновацій, що є важливим і для працівників компанії і для кандидатів на ринку.

Наш досвід зі створення SOFI підтвердив важливість співпраці, стратегічного тестування, навчання користувачів та управління даними у розробці рішень на основі ШІ. У 2025 році ми продовжимо розвивати та вдосконалювати цей інструмент, спостерігаючи, як ШІ змінює те, як ми звикли працювати.

Ірина Ткач, директорка напрямку менеджменту талантів у SoftServe.