TEAMLY

⚡️ Все эти дни с момента аварии в Яндексе наши специалисты работали в усиленном режиме. Рассказываем, что удалось сделать на текущий момент: 💙 Во-первых, повторим еще раз, все данные наших пользователей — статьи, документы, файлы, изображения — в полной сохранности. 💙 Во-вторых, за эти дни мы полностью перенесли данные в другой дата-центр (к сожалению, этот процесс занял довольно много времени). 💙 В-третьих, мы сделали выводы из произошедшего и усилили меры для сохранности сервиса — настроили резервное копирование виртуальных машин с хранением копий в отдельном дата-центре и расширяем систему резервного хранения данных в нескольких независимых местах. Сейчас мы продолжаем восстанавливать доступ к аккаунтам пользователей. Если вы ещё не получили информацию о доступности своего аккаунта, пожалуйста, немного подождите. Если у вас есть вопросы, вы можете обратиться в службу поддержки. Мы рассматриваем все обращения и обязательно ответим каждому, однако сейчас возможны задержки с ответами. ✉️ Наш бот поддержки в Telegram (@TEAMLY_support_bot) и в Мах (https://max.ru/id7714594610_bot) Понимаем, как важно для вас восстановить доступ к накопленным знаниям и рабочим материалам. Спасибо за ваше терпение, доверие и понимание 💙

⚙️ К сожалению, из-за ситуации с мощностями Яндекса (выведены из строя три дата-центра) сервис TEAMLY не доступен. Мы перенесли данные в другой дата-центр, но понадобится время на донастройку и восстановление. К сожалению, обозначить сейчас конкретные сроки мы не можем. Мы понимаем, как вам важны знания ваших компаний для работы и принимаем все меры, чтобы вернуть работоспособность как можно скорее. Будем держать вас в курсе. Надеемся на ваше понимание 🙏🏼💙

🖥 Важное обновление по работе TEAMLY Коллеги, понимаем, что сегодняшняя ситуация вызывает вопросы и беспокойство. Поэтому хотим отдельно сообщить главное: все данные наших клиентов находятся в сохранности — мы не потеряем их из-за аварии. Сейчас мы активно работаем над тем, чтобы восстановить доступ к TEAMLY и сайту как можно скорее и сделать работу сервиса независимой от текущей ситуации с инфраструктурой «Яндекса». Пока сервис недоступен, просим немного подождать. Мы следим за восстановлением и будем сообщать о важных изменениях. Спасибо, что остаётесь с нами. Мы делаем всё возможное, чтобы как можно скорее вернуть TEAMLY в работу 💙

☄️ Коллеги, сейчас сайт и платформа TEAMLY временно недоступны.

Сегодня часть сервисов «Яндекса» работает с перебоями из-за пожара в дата-центре под Рязанью. Работа ЦОДа полностью остановлена, а пожар затронул часть инфраструктуры.

Нам очень жаль, что вы столкнулись с недоступностью TEAMLY. Мы понимаем, насколько это может быть некстати, особенно когда команда работает с важными задачами и знаниями в сервисе. Мы следим за ситуацией и делаем всё возможное со своей стороны. Как только появятся новости о восстановлении работы, сразу сообщим. Спасибо за понимание и терпение 💙

Ну вот и начало новой недели 😢 Коллеги, поделитесь, как прошел ваш понедельник? ❤️ — Настрой боевой, список задач — под контролем. 🔥 — Видел, что были задачи. Но сделал вид, что не видел. 🙏 — Улыбался. Терпел. Работал.

Как организовать корпоративное обучение, чтобы HR не приходилось управлять им вручную? В TEAMLY можно выстроить весь цикл обучения в одной системе: 1️⃣ Создать курс Собрать программу из уроков, материалов, тестов и опросов. Курсы можно создавать с нуля или на основе материалов базы знаний. 2️⃣ Выстроить траекторию обучения Объединить несколько курсов в единую программу и задать последовательность прохождения — например, для адаптации или развития сотрудников. 3️⃣ Назначить обучение Выдать курс отдельным сотрудникам, группам, отделам или всей компании, установить дедлайн и при необходимости назначить обучение повторно. 4️⃣ Проверить знания Добавить тесты прямо в курс, настроить количество попыток и проходной балл, а результаты использовать для выявления пробелов. 5️⃣ Посмотреть результат Отслеживать завершение курсов, сроки, результаты тестов, ошибки и повторные попытки — и понимать, где обучение требует доработки.

А если материалы уже есть в базе знаний, ИИ-ассистент может на их основе создать структуру курса, уроки и тесты — без необходимости собирать обучение с нуля.

➡️ Попробуйте создать первую программу обучения для сотрудников в TEAMLY.

Вчера провели вебинар о корпоративном ИИ — спасибо всем, кто был с нами! 💙

Получилось много практики: поговорили о том, как выбрать первый AI-кейс, подготовить корпоративные знания и данные, настроить безопасность и перейти от экспериментов к управляемому пилоту.

А если вы пропустили вебинар — мы всё равно приготовили для вас полезный материал. Дарим практический гайд «Корпоративный ИИ за 90 дней» 🖥 Внутри — пошаговый роадмап от первой идеи до работающего пилота: 💙 как оценить готовность компании к ИИ; 💙 как выбрать кейс с быстрым эффектом; 💙 как проверить данные и корпоративные знания; 💙 как настроить управление и безопасность; 💙 как запустить и протестировать пилот; 💙 как измерить эффект и принять решение: масштабировать, доработать или остановить. А ещё — карта AI-юзкейсов для разных функций бизнеса, чек-листы, формулы приоритизации и примеры метрик. Забирайте гайд по ссылке и используйте его как рабочую инструкцию для первых 90 дней ИИ-трансформации.

🚨 Напоминаем, что уже сегодня, в 12:00, встречаемся на вебинаре "Корпоративный ИИ и агенты: как подготовить бизнес к внедрению без хаоса, утечек и бессмысленных пилотов"

На вебинаре разберём, что компании нужно подготовить до первого пилота, чтобы ИИ действительно решал бизнес-задачи, работал с актуальными знаниями и данными и оставался управляемым и безопасным.

Спикеры: Александр Горный — основатель клуба ShareAI, экс-директор по стратегии Mail.Ru Group (VK) Виталий Чесноков — генеральный директор QSOFT, сооснователь TEAMLY Владимир Манеров — генеральный директор TEAMLY Максим Долгинин — руководитель направления развития продуктов кибербезопасности Cloud.ru ❗️Записи трансляции не будет — регистрируйтесь на вебинар, чтобы не пропустить!

ИИ уже ускоряет работу ваших сотрудников. Вопрос — кто управляет этим ускорением? 👀 Если сотрудники используют ИИ самостоятельно, компания получает разрозненные эксперименты. Чтобы превратить их в системный инструмент бизнеса, нужны корпоративные знания, понятные сценарии, правила доступа и безопасность. Уже завтра, 24 сентября в 12:00, обсудим, как подготовить бизнес к внедрению корпоративного ИИ и AI-агентов — без хаоса, утечек и бессмысленных пилотов. Разберём: 💙 что подготовить до первого AI-пилота; 💙 с каких сценариев начать; 💙 как работать с корпоративными знаниями; 💙 как обеспечить безопасность; 💙 как перейти от экспериментов к системному внедрению. 💗 Все участники получат практический гайд по внедрению ИИ. Важно: записи вебинара не будет — подключайтесь онлайн. Регистрируйтесь по ссылке. 🗓 24 сентября, 12:00

Можно ли внедрить корпоративный ИИ, просто выдав сотрудникам доступ к нейросети? На практике — нет. Пока сотрудники экспериментируют с ChatGPT и другими моделями, у бизнеса остаются вопросы: — с какими данными вообще должен работать ИИ? — откуда агент будет брать актуальную информацию? — какие действия ему можно разрешить? — как контролировать доступы и избежать утечек? — как понять, что AI-пилот действительно приносит бизнес-эффект? Уже в этот четверг мы проведём вебинар, где эксперты расскажут, что компании стоит подготовить в ближайшие 30–60 дней, чтобы перейти от экспериментов с ИИ к управляемому внедрению. В программе — бизнес-сценарии, AI-агенты, корпоративные знания и данные, информационная безопасность, управление пилотами и масштабирование. Спикеры: • Максим Долгинин — руководитель направления развития продуктов кибербезопасности Cloud.ru • Александр Горный — основатель клуба ShareAI, экс-директор по стратегии Mail.Ru Group (VK) • Виталий Чесноков — генеральный директор QSOFT, сооснователь TEAMLY • Владимир Манеров — генеральный директор TEAMLY 🗓️24 сентября, 12:00 📍онлайн 💙 Записи вебинара не будет, поэтому регистрируйтесь на вебинар по ссылке, чтобы не упустить ценную информацию.

🤍 5 задач для корпоративного ИИ, которые уже существуют в вашей компании Не каждый процесс стоит автоматизировать с помощью ИИ. Для первого пилота лучше подходят задачи, где сотрудникам регулярно приходится работать с большим объёмом корпоративной информации. Например: — отвечать на типовые вопросы сотрудников; — искать информацию в регламентах и инструкциях; — помогать новичкам ориентироваться в корпоративных знаниях; — находить решения и опыт прошлых проектов; — быстро получать информацию от нескольких подразделений. Для таких сценариев можно использовать RAG — подход, при котором ИИ формирует ответ на основе данных из корпоративной базы знаний, а не только своих общих знаний. Разбираем эти сценарии в карточках.

А подробнее про внедрение корпоративного ИИ поговорим на вебинаре 24.09, присоединяйтесь! 👋

🤍 5 задач для корпоративного ИИ, которые уже существуют в вашей компании Не каждый процесс стоит автоматизировать с помощью ИИ. Для первого пилота лучше подходят задачи, где сотрудникам регулярно приходится работать с большим объёмом корпоративной информации. Например: — отвечать на типовые вопросы сотрудников; — искать информацию в регламентах и инструкциях; — помогать новичкам ориентироваться в корпоративных знаниях; — находить решения и опыт прошлых проектов; — быстро получать информацию от нескольких подразделений. Для таких сценариев можно использовать RAG — подход, при котором ИИ формирует ответ на основе данных из корпоративной базы знаний, а не только своих общих знаний. Разбираем эти сценарии в карточках.

А подробнее про внедрение корпоративного ИИ поговорим на вебинаре 24.09, присоединяйтесь! 👋

Корпоративный ИИ: что подготовить до первого пилота

Искусственный интеллект уже умеет искать информацию в корпоративных базах знаний, готовить документы, помогать продавать и обслуживать клиентов. А с появлением AI-агентов часть задач он может выполнять практически автономно. Но купить доступ к нейросети — ещё не значит внедрить ее в бизнес.

24 сентября в 12:00 проведём вебинар о том, как подготовить компанию к внедрению корпоративного ИИ — без хаоса, утечек и бесконечных пилотов. Обсудим: 💙 как выбрать бизнес-задачи и сценарии, где ИИ действительно даст эффект; 💙 чем AI-ассистент отличается от агента и какие задачи можно делегировать ему; 💙 почему качество корпоративных знаний и данных становится критичным; 💙 как выстроить доступы и защиту от утечек; 💙 как управлять AI-пилотами, измерять эффект и переходить от экспериментов к масштабу. Для кого: собственников и CEO, ИТ- и технических директоров, руководителей цифровой трансформации, CMO, коммерческих и операционных директоров, лидеров ИИ-проектов. В программе — опыт внедрения AI в компаниях и практический взгляд на подготовку бизнеса. 🎙 Спикеры: Александр Горный — основатель клуба ShareAI, экс-директор по стратегии Mail.Ru Group (VK) Виталий Чесноков — генеральный директор QSOFT, сооснователь TEAMLY Владимир Манеров — генеральный директор TEAMLY Максим Долгинин — руководитель направления развития продуктов кибербезопасности Cloud.ru 📅 24 сентября, 12:00 🔗 Регистрируйтесь по ссылке

🖥 Что происходит со знаниями, когда опытный сотрудник уходит с производства? Иногда вместе с ним уходит гораздо больше, чем кажется: нюансы процессов, рабочие лайфхаки, решения нестандартных ситуаций и ответы на вопросы, которых нет ни в одной инструкции. В результате новому сотруднику приходится разбираться с нуля, а коллеги снова и снова объясняют одно и то же. Как сохранить экспертизу и сделать её доступной для всей команды? Читайте в карточках 🤩 А о том, как TEAMLY помогает управлять знаниями и обучением на производстве, рассказали подробнее на сайте.

😸 Сезон отпусков — все! Самое время активно нанимать новых сотрудников. И тут начинается квест: кто покажет новичку, где что лежит, как всё устроено и что вообще принято делать в компании? HR отправляет ссылки, руководитель проводит созвоны, коллеги отвечают на одни и те же вопросы — и так каждый раз, когда приходит новый сотрудник. В результате онбординг превращается в бесконечный поток сообщений, созвонов и повторяющихся объяснений 🙏 💙 Гораздо удобнее, когда основные знания, инструкции и обучающие материалы собраны в одном месте. Новичок может самостоятельно пройти обучение, найти нужную информацию и вернуться к ней в любой момент. А команда не тратит время на то, чтобы каждый раз рассказывать одно и то же. Построить обучение на основе базы знаний вашей компании — легко 😎 Попробуйте в TEAMLY — подробнее по ссылке.

Готова ли ваша компания к корпоративному ИИ? 😱

Сегодня многие компании уже тестируют искусственный интеллект и ищут сценарии его применения. Но между «мы хотим внедрить ИИ» и действительно работающим корпоративным решением есть важный этап — подготовка.

Вот 6 признаков, что компания к нему пока не готова: 💙Знания разбросаны по разным системам 💙Никто не отвечает за актуальность информации 💙Экспертиза хранится в головах сотрудников 💙Нет понятной структуры знаний 💙Нет чётких правил доступа к данным 💙Технологию выбирают раньше, чем определяют бизнес-задачу ИИ не создаёт порядок — он работает с тем, что уже есть в компании. Поэтому подготовка к внедрению ИИ в компанию начинается задолго до выбора модели. В ближайших постах подробнее разберём, на что бизнесу стоит обратить внимание ещё до запуска AI-проектов. 💙 А вы уже внедрили корпоративный ИИ? Расскажите в комментариях, как это было 💗

🔔 1 сентября — отличный повод вспомнить: знания сами себя не систематизируют. В любой крупной компании каждый день появляются новые инструкции, регламенты, решения и опыт. Всё это быстро накапливается в разных подразделениях, системах и документах. И чем больше сотрудников и процессов, тем сложнее поддерживать единые стандарты, передавать накопленную экспертизу и обеспечивать всем доступ к актуальной информации. В результате сотрудники тратят время не на работу, а на поиск нужных ответов.

База знаний помогает собрать корпоративную экспертизу в едином пространстве, чтобы нужная информация была доступна именно тогда, когда она необходима.

Мы объединяем базу знаний и обучение в одной системе, чтобы знания компании оставались актуальными и работали на бизнес: помогали быстрее адаптировать сотрудников, поддерживать единые стандарты и передавать опыт между командами. Пусть в новом «учебном году» у вашей компании будет место, где правила и опыт не теряются, а ответы не приходится искать по чатам и разным сервисам 😸 Начать можно уже сейчас 💙 попробуйте создать базу знаний в TEAMLY 💙

💙 Люди не игнорируют инструкции специально. Чаще всего проблема в другом: знания сложно найти, понять, проверить и применить в нужный момент. И даже самые хорошие регламенты не помогут, если база знаний превратилась в набор файлов, которые живут своей жизнью.

Собрали 6 признаков того, что с системой корпоративных знаний что-то не так — и показали, какой она должна быть, чтобы действительно помогать сотрудникам работать.

Если узнаёте в этом свою компанию, возможно, пора посмотреть на базу знаний не как на хранилище документов, а как на рабочий инструмент. Именно такой подход мы реализуем в TEAMLY.

💡 Как ГК Gems собрала знания компании в одном месте? До TEAMLY информация была разбросана по Google Docs, таблицам, Wiki, чатам и личным документам сотрудников. Найти актуальный ответ иногда было настоящим квестом. В Gems начали с главного — выяснили, какая информация действительно нужна сотрудникам, и построили базу знаний вокруг ежедневных рабочих задач. В итоге в TEAMLY собрали: 💙 информацию о компании и сотрудниках 💙 процессы и регламенты 💙 продуктовую и проектную документацию 💙 материалы для адаптации Что получили в результате: 150+ сотрудников работают в едином пространстве знаний. 90% используют базу знаний как один из основных источников информации. 94% находят в ней ответы, которые помогают в работе. 88% регулярно обращаются к базе знаний. Сотрудники перестали искать рабочую информацию по разным системам и постепенно привыкли обращаться в TEAMLY как к единому источнику знаний. 💙Читайте полный кейс ГК Gems — на сайте TEAMLY.

Что происходит с бизнесом, когда эксперт уходит в отпуск? 👀 В хорошей системе — ничего. Процессы продолжаются, сотрудники находят ответы самостоятельно, решения принимаются без постоянных звонков «а подскажи, как здесь правильно». Но если знания компании живут преимущественно в головах отдельных сотрудников, отпуск одного человека может быстро превратиться в операционный квест. 💗 «А где найти актуальный шаблон?» 💗 «Как мы обычно решаем такие задачи?» 💗 «Кто знает, что делать в этой ситуации?» 💗 «Давайте дождёмся Ивана — он вернётся через неделю». И проблема здесь не в отпуске. Проблема в том, что вместе с экспертом из рабочего процесса временно исчезает часть корпоративных знаний. 💗 Исследование Panopto показало: 42% знаний, которые сотрудники используют в работе, являются уникальными для конкретного человека. А 60% сотрудников считают получение необходимой информации от коллег сложным или почти невозможным. В среднем сотрудники тратят 5,3 часа в неделю, ожидая информацию от коллег или заново создавая то, что уже существует. Для крупных компаний Panopto оценивал связанные с этим потери продуктивности в среднем в $47 млн в год. А по данным Bloomfire, сотрудники в среднем тратят около 10% рабочего времени на поиск необходимой информации. В их более широком расчёте неэффективность обходится бизнесу в среднем до 25% годовой выручки — это оценка не только потерь от управления знаниями, но и других видов неэффективности. Поэтому вопрос, который стоит задать компании перед отпускным сезоном: Если завтра ключевой эксперт не выйдет на связь на две недели — сможет ли команда продолжать работать по тому же стандарту? Если ответ «нет», возможно, проблема не в нехватке сотрудников. Проблема в том, что знания ещё не стали системой. Их нужно не просто сохранить в базе знаний, а сделать доступными для команды, встроить в процессы и обучение — чтобы сотрудникам не приходилось каждый раз искать человека, который «точно знает, как правильно». Именно тогда база знаний перестаёт быть архивом и становится частью рабочей системы компании. 💙 Хотите проверить, насколько ваша компания зависит от знаний отдельных сотрудников? Переходите на сайт TEAMLY и записывайтесь на персональное демо.