Strategia wyszukiwania AI w przedsiębiorstwie – jak duże firmy radzą sobie z widocznością AI wewnątrz i na zewnątrz?

Poradziliśmy sobie z obiema kwestiami w [Dużym Przedsiębiorstwie]. Oto nasza architektura:

Wewnętrzne wyszukiwanie AI:

Wdrożyliśmy federacyjne wyszukiwanie z RAG (Retrieval Augmented Generation):

Źródła: Sharepoint + Confluence + Salesforce + wewnętrzne bazy danych
     ↓
Konektory: Synchronizacja w czasie rzeczywistym z dziedziczeniem uprawnień
     ↓
Vector Store: Embeddingi do wyszukiwania semantycznego
     ↓
Warstwa RAG: Odpowiedzi LLM są oparte na dokumentach źródłowych
     ↓
Interfejs: Zapytania w języku naturalnym + cytowane źródła

Kluczowe wyniki:

• Czas wyszukiwania skrócony o 60%
• NPS pracowników dla wyszukiwania: 72 (wcześniej 18)
• 45% mniej powtarzających się pytań do ekspertów

Zewnętrzna widoczność AI:

Inny zespół, inna strategia:

• Marketing odpowiada za optymalizację GEO
• Zespół contentowy przebudowuje treści pod zapytania konwersacyjne
• Używamy Am I Cited do monitoringu na platformach
• Śledzimy share of voice względem konkurencji

Warstwa zarządzania obejmuje oba obszary:

• Kontrole dostępu (kto widzi co)
• Logowanie audytu (wymóg compliance)
• Przegląd człowieka przy wrażliwych decyzjach
• Kontrole lokalizacji danych

Perspektywa zarządzania wiedzą. Problem wyszukiwania wewnętrznego jest organizacyjny, nie tylko techniczny.

Przyczyny źródłowe:

• Treści rozproszone na 15+ platformach
• Brak właścicieli treści przekrojowych
• Przestarzała dokumentacja zostaje na zawsze
• Wiedza plemienna nigdy nie zostaje udokumentowana

Samo rozwiązanie techniczne nie wystarczy:

Wdrożyliśmy świetną platformę AI do wyszukiwania. Adopcja – 30%.

Potem:

1. Przydzieliliśmy właścicieli treści do każdego głównego tematu
2. Wdrożyliśmy cykl życia treści (auto-archiwizacja po X miesiącach)
3. Tworzenie treści stało się częścią oceny okresowej
4. Utworzyliśmy “championów wiedzy” w każdym dziale

Adopcja wzrosła do 78%.

Dla zewnętrznej widoczności AI:

Ta sama zasada. Nie zoptymalizujesz pod AI, jeśli masz bałagan w treściach. Najpierw porządkuj i strukturyzuj, potem optymalizuj.

Perspektywa wyboru platformy. Ocenialiśmy 8 platform AI dla enterprise.

Co się liczy:

Najlepsze platformy, które rozważaliśmy:

• Glean (świetny UX, mocne konektory)
• Elasticsearch + własna warstwa LLM (maksymalna kontrola)
• Microsoft Copilot for 365 (dla środowisk tylko Microsoft)
• Coveo (mocny e-commerce + wiedza)

Nasz wybór:

Glean do większości zastosowań + Elasticsearch do wrażliwych danych, które nie mogą opuszczać naszych systemów.

Podejście hybrydowe pozwoliło działać szybko przy zachowaniu wymagań bezpieczeństwa.

Perspektywa marketingu w zakresie zewnętrznej widoczności AI.

Wyzwanie:

Nasi konkurenci są cytowani w ChatGPT i Perplexity przy zapytaniach z kategorii. My nie. To problem marki, nie tylko ruchu.

Nasze podejście:

1. Audyt obecnego stanu – Am I Cited do określenia punktu wyjścia
2. Przebudowa treści – format FAQ dla kluczowych tematów
3. Liderzy myśli – treści od kadry z jasnymi sygnałami eksperckości
4. Obecność u osób trzecich – relacje z analitykami, serwisy recenzenckie, aktywność na Reddit

Mierzone wskaźniki:

• Share of voice w odpowiedziach AI (vs. 5 konkurentów)
• Sentyment wzmianek AI
• Źródła cytowań (cytowania bezpośrednie czy przez osoby trzecie?)
• Współczynnik konwersji z ruchu AI

Wyniki po 6 miesiącach:

• Share of voice: 8% → 22%
• Bezpośrednie cytowania marki wzrosły o 180%
• Ruch z AI to już 4% całości (i rośnie)

Zarządzanie zmianą to ukryte wyzwanie.

Zmiana wśród pracowników:

Pracownicy są przyzwyczajeni do wyszukiwania po słowach kluczowych. AI jest konwersacyjne. Zmiana sposobu myślenia jest znacząca.

Co działa:

1. Szkolenia – Nie tylko “jak używać”, ale “jak myśleć o zapytaniach”
2. Program championów – Zaawansowani użytkownicy wspierający zespoły
3. Wspieranie przez zarząd – Liderzy używają i promują rozwiązanie
4. Komunikacja sukcesów – Szerokie dzielenie się przykładami sukcesu

Typowe bariery adopcji:

• “Nie ufam odpowiedziom AI” → Pokaż cytowanie źródeł
• “Stare wyszukiwanie mi wystarczało” → Pokaż oszczędność czasu side-by-side
• “Nie wiem, o co zapytać” → Podaj przykładowe zapytania
• “To kolejna aplikacja” → Integruj z obecnymi workflowami

Cel: 60-80% adopcji w 12 miesięcy. U nas po 10 miesiącach jest 72%.

Ramy zarządzania danymi dla wyszukiwania AI.

Stworzone polityki:

1. Klasyfikacja danych – Do czego AI ma dostęp? (Publiczne, Wewnętrzne, Poufne, Ograniczone)
2. Dziedziczenie uprawnień – AI respektuje uprawnienia systemów źródłowych
3. Retencja – Jak długo przechowujemy logi zapytań?
4. Transgraniczność – Wymogi dotyczące lokalizacji danych według regionu
5. Trenowanie modeli – Nasze dane NIE trenują modeli dostawcy

Wdrożenie:

Wymogi audytu:

• Kto pytał o co, kiedy
• Jakie źródła wykorzystano w odpowiedzi
• Czy odpowiedź była udostępniana na zewnątrz?
• Przeglądy uprawnień co kwartał

Porozmawiajmy szczerze o ROI.

ROI wewnętrznego wyszukiwania AI:

Średni ROI z inicjatyw AI w enterprise: 5,9% (badania IBM)

To niewiele, bo wiele wdrożeń kończy się niską adopcją.

Przy udanych wdrożeniach:

• 60% szybsze podejmowanie decyzji
• 2-5 godzin tygodniowo oszczędności na pracownika wiedzy
• 31% wzrost szybkości podejmowania decyzji
• Mniej powtarzających się pytań do ekspertów

Jak liczyć:

(Godziny oszczędzone × stawka godzinowa × liczba pracowników) – (koszt platformy + wdrożenia)

Dla 10 000 pracowników wiedzy oszczędzających 2 godz./tydzień: = 10 000 × 2 × 52 × 50$ = 52 mln $ wartości

• Platforma (~500 tys. $) - Wdrożenie (~1 mln $) = ponad 50 mln $ wartości rocznie

ROI zewnętrznej widoczności AI:

Trudniej mierzalny, ale śledź:

• Ruch i konwersje z AI
• Zmiany w liczbie wyszukań marki
• Trendy share of voice
• Lejek sprzedażowy wspierany przez AI

Zacznij od wskaźników wiodących, z czasem przechodź do atrybucji przychodów.

Patrząc w przyszłość: nadchodzi agentowe AI.

Obecny stan: AI odpowiada na pytania Następny etap: AI podejmuje działania na podstawie odpowiedzi

Implikacje dla firm:

• Wyszukiwanie AI stanie się automatyzacją workflowów
• Potrzebne zarządzanie decyzjami autonomicznymi AI
• “Jaka jest nasza polityka?” zamienia się w “Zastosuj naszą politykę”
• Wiedza staje się realizacją

Co robić już teraz:

1. Czyste, autorytatywne dane (śmieci na wejściu = śmieci na wyjściu)
2. Jasne polityki (AI potrzebuje zasad)
3. Integracja z workflowami (nie tylko interfejs wyszukiwania)
4. Wzorce nadzoru człowieka (kiedy AI eskaluje?)

Firmy budujące dziś silne fundamenty AI do wyszukiwania szybciej przejdą do agentowego AI.

Świetna dyskusja. Oto nasza mapa drogowa na bazie tych spostrzeżeń:

Faza 1: Wewnętrzne wyszukiwanie AI (Q1)

• Wdrożenie Glean do głównego wyszukiwania
• Własna warstwa RAG dla wrażliwych systemów
• Dziedziczenie uprawnień z systemów źródłowych
• Start programu zarządzania zmianą

Faza 2: Ramy zarządzania (Q1-Q2)

• Klasyfikacja danych dla dostępu AI
• Wdrożenie logowania audytowego
• Human-in-the-loop dla zapytań poufnych
• Przeglądy uprawnień co kwartał

Faza 3: Zewnętrzna widoczność AI (Q2)

• GEO inicjatywa prowadzona przez marketing
• Przebudowa treści pod zapytania konwersacyjne
• Wdrożenie monitoringu Am I Cited
• Śledzenie share of voice vs. konkurencja

Faza 4: Mierzenie efektów (ciągłe)

• Wewnętrznie: adopcja, oszczędność czasu, szybkość decyzji
• Zewnętrznie: share of voice, cytowania, konwersje z AI

Kluczowe czynniki sukcesu:

• Wsparcie zarządu (już jest)
• Inwestycja w zarządzanie zmianą (zabezpieczony budżet)
• Fundament czystych danych (praca w toku)
• Priorytet dla governance (nie podlega negocjacji)

Dziękuję wszystkim za praktyczne wskazówki. To dokładnie to, czego potrzebowaliśmy.