Антон Лунков

Большинство компаний начинает внедрение ИИ с выбора модели, покупки подписок и поиска подходящих инструментов. Но довольно быстро выясняется, что главная проблема не в качестве нейросети. Даже самая сильная модель почти ничего не знает о вашей компании: почему принимались те или иные решения, что уже пробовали, какие подходы сработали, где лежат нужные материалы и что знают конкретные сотрудники.

На примере игровой студии BOGG.ART расскажу, как мы несколько лет создавали разные внутренние сервисы для художников, разработчиков и производства — и постепенно поняли, что все они решают одну более фундаментальную задачу: накапливают контекст компании. Генерации и промпты, исходники и версии, референсы, переписки, задачи, решения, история изменений и опыт людей начинают складываться не просто в набор корпоративных данных, а в память организации.

Поговорим о том, почему корпоративная память — это не просто RAG и векторная база; почему знания теряются даже в хорошо автоматизированных компаниях; что именно стоит сохранять; как связывать разрозненные внутренние сервисы в единую контекстную среду; и почему в мире, где одинаково сильные модели будут доступны каждому, уникальным конкурентным преимуществом становится то, что компания успела узнать, осмыслить и сохранить.

Покажу реальные примеры наших внутренних решений, ошибки и путь от локальной автоматизации отдельных процессов к идее AI-native организации, которая постепенно учится помнить собственный опыт.