Podniková stratégia AI vyhľadávania – ako veľké spoločnosti riešia internú + externú AI viditeľnosť?

Obe výzvy sme riešili v [Veľkom podniku]. Tu je naša architektúra:

Interné AI vyhľadávanie:

Implementované federované vyhľadávanie s RAG (Retrieval Augmented Generation):

Zdroje: Sharepoint + Confluence + Salesforce + Interné DB
     ↓
Konektory: Synchronizácia v reálnom čase s dedičnosťou prístupových práv
     ↓
Vector Store: Embeddingy na sémantické vyhľadávanie
     ↓
RAG vrstva: Uzemňuje odpovede LLM v zdrojových dokumentoch
     ↓
Rozhranie: Prirodzený jazykový dopyt + citované zdroje

Kľúčové výsledky:

• Čas vyhľadávania znížený o 60 %
• Zamestnanecké NPS pre vyhľadávanie: 72 (predtým 18)
• 45% pokles opakovaných otázok expertom

Externá AI viditeľnosť:

Iný tím, iná stratégia:

• Marketing vlastní GEO optimalizáciu
• Content tím prepisuje obsah pre konverzačné dopyty
• Používame Am I Cited na monitoring naprieč platformami
• Sledujeme share of voice voči konkurencii

Governance vrstva pokrýva oboje:

• Prístupové práva (kto čo vidí)
• Auditné logy (regulatórna požiadavka)
• Manuálne schvaľovanie pri citlivých rozhodnutiach
• Kontroly umiestnenia dát

Pohľad zo správy znalostí. Problém interného vyhľadávania je organizačný, nielen technický.

Koreňové príčiny:

• Obsah roztrúsený na 15+ platformách
• Žiadny vlastník medziodborového obsahu
• Zastaralá dokumentácia zostáva navždy
• Tiché znalosti sa nikdy nezaznamenajú

Technické riešenie nestačí:

Nasadili sme výbornú AI vyhľadávaciu platformu. Adopcia bola 30 %.

Potom sme:

1. Priradili vlastníkov obsahu ku každému hlavnému téme
2. Zaviedli životný cyklus obsahu (automatické archivovanie po X mesiacoch)
3. Zaradili prispievanie obsahu medzi hodnotiace kritériá výkonu
4. Vytvorili “šampiónov znalostí” v každom oddelení

Adopcia skočila na 78 %.

Pri externej AI viditeľnosti:

Platí to isté. Nemôžete optimalizovať pre AI, ak je váš obsah chaos. Najprv vyčistiť a štruktúrovať, až potom optimalizovať.

Pohľad na výber platformy. Porovnávali sme 8 podnikových AI vyhľadávacích platforiem.

Na čom záleží:

Top platformy, ktoré sme zvažovali:

• Glean (skvelé UX, silné konektory)
• Elasticsearch + vlastná LLM vrstva (maximálna kontrola)
• Microsoft Copilot for 365 (ak ste čisto Microsoft)
• Coveo (silné pre e-commerce + znalosti)

Naša voľba:

Glean pre väčšinu použití + vlastný Elasticsearch pre citlivé dáta, ktoré nemôžu opustiť naše prostredie.

Hybridný prístup nám umožnil rýchlo napredovať a splniť bezpečnostné požiadavky.

Marketingový pohľad na externú AI viditeľnosť.

Výzva:

Naši konkurenti sú citovaní v ChatGPT a Perplexity pri kľúčových dopytoch na kategóriu. My nie. Je to problém značky, nielen premávky.

Náš prístup:

1. Audit aktuálneho stavu – Am I Cited na zistenie základnej viditeľnosti
2. Preštruktúrovanie obsahu – FAQ formát pre kľúčové témy
3. Thought leadership – Obsah od lídrov s jasnými signálmi expertízy
4. Tretie strany – Analytici, recenzné portály, Reddit zapojenie

Metriky, ktoré sledujeme:

• Share of voice v AI odpovediach (vs. 5 konkurentov)
• Sentiment AI zmienok
• Zdroj citácií (sme citovaní priamo alebo cez tretie strany?)
• Konverzný pomer z AI návštevnosti

Výsledky po 6 mesiacoch:

• Share of voice: 8 % → 22 %
• Priame citácie značky +180 %
• AI návštevnosť teraz tvorí 4 % celku (rastie)

Zmena je skrytá výzva.

Posun pracovnej sily:

Zamestnanci sú zvyknutí na kľúčové slová. AI vyhľadávanie je konverzačné. Zmena mentálneho modelu je veľká.

Čo funguje:

1. Školenia – Nie len “ako používať”, ale “ako rozmýšľať pri zadávaní dopytov”
2. Program šampiónov – Power users pomáhajú tímom
3. Podpora vedenia – Leadership používa a propaguje
4. Komunikácia rýchlych úspechov – Široko zdieľať úspešné príbehy

Bežné bariéry adopcie:

• “Nedôverujem AI odpovediam” → Ukážte citácie zdrojov
• “Staré vyhľadávanie mi stačilo” → Ukážte úsporu času vedľa seba
• “Neviem, na čo sa pýtať” → Dajte príklady dopytov
• “Je to ďalší nástroj navyše” → Integrujte do existujúcich workflow

Cieľ: 60-80 % adopcia do 12 mesiacov. Sme na 72 % po 10 mesiacoch.

Rámec správy dát pre AI vyhľadávanie.

Politiky, ktoré sme zaviedli:

1. Klasifikácia dát – K čomu môže AI pristupovať? (Verejné, Interné, Dôverné, Prísne dôverné)
2. Dedičnosť prístupu – AI rešpektuje oprávnenia zdrojového systému
3. Retencia – Ako dlho sa uchovávajú logy dopytov?
4. Cross-border – Požiadavky na umiestnenie dát podľa regiónov
5. Tréning modelu – Naše dáta NETRÉNUJÚ modely dodávateľa

Implementácia:

Auditné požiadavky:

• Kto sa čo kedy pýtal
• Aké zdroje boli použité v odpovedi
• Bola odpoveď zdieľaná externe?
• Štvrťročné revízie prístupov

Poďme úprimne o ROI.

ROI interného AI vyhľadávania:

Priemerné ROI AI iniciatív v podniku: 5,9 % (IBM výskum)

To sa zdá málo, ale je to preto, že veľa iniciatív pohorí na adopcii.

Čo dosahujú úspešné realizácie:

• 60 % rýchlejšie rozhodovanie
• 2-5 hodín/týždeň úspora času na znalostného pracovníka
• 31 % zlepšenie rýchlosti rozhodovania
• Menej opakovaných otázok expertom

Ako počítať:

(Ušetrené hodiny × hodinová mzda × počet zamestnancov) – (cena platformy + implementácie)

Pre 10 000 znalostných pracovníkov, každý 2 hodiny/týždeň: = 10 000 × 2 × 52 × $50/hod = $52M hodnota

• Platforma ($500K) - Implementácia ($1M) = $50M+ ročná hodnota

ROI externej AI viditeľnosti:

Ťažšie merať, ale sledujte:

• AI návštevnosť a konverzie
• Zmeny objemu vyhľadávania značky
• Trendy share of voice
• Pipeline ovplyvnený AI objavom

Začnite s predbežnými ukazovateľmi, prejdite na atribúciu výnosov v čase.

Pohľad do budúcnosti: agentické AI prichádza.

Aktuálny stav: AI odpovedá na otázky Ďalší stav: AI koná na základe odpovedí

Dôsledky pre podnik:

• AI vyhľadávanie sa mení na AI workflow automatizáciu
• Potreba governance pre autonómne rozhodnutia
• “Aká je naša politika?” sa mení na “Aplikuj našu politiku”
• Znalosti sa menia na vykonanie

Pripravte sa teraz:

1. Čisté, autoritatívne dáta (odpad = odpad von)
2. Jasné politiky (AI potrebuje pravidlá)
3. Integrácia do workflow (nielen rozhranie na vyhľadávanie)
4. Vzorce ľudského dohľadu (kedy AI eskaluje?)

Firmy, ktoré budujú silné AI vyhľadávacie základy už teraz, prejdú na agentické AI rýchlejšie.

Skvelá diskusia. Tu je naša roadmapa na základe týchto postrehov:

Fáza 1: Interné AI vyhľadávanie (Q1)

• Nasadenie Glean ako hlavného vyhľadávania
• Vlastná RAG vrstva pre citlivé systémy
• Dedičnosť prístupových práv zo zdrojových systémov
• Spustenie programu zmenového manažmentu

Fáza 2: Governance rámec (Q1-Q2)

• Klasifikácia dát pre AI prístup
• Implementácia auditných logov
• Human-in-the-loop pre dôverné dopyty
• Štvrťročné revízie prístupov

Fáza 3: Externá AI viditeľnosť (Q2)

• Marketing-vedená GEO iniciatíva
• Preštruktúrovanie obsahu pre konverzačné dopyty
• Nasadenie Am I Cited monitoringu
• Sledovanie share of voice voči konkurencii

Fáza 4: Meranie (priebežne)

• Interné: Adopcia, úspora času, rýchlosť rozhodovania
• Externé: Share of voice, citácie, AI konverzie

Kľúčové faktory úspechu:

• Podpora vedenia (máme)
• Investícia do zmenového manažmentu (zahrnuté v rozpočte)
• Základ čistých dát (pracuje sa na tom)
• Governance-first prístup (nevyhnutné)

Vďaka všetkým za praktické postrehy. Toto je presne to, čo sme potrebovali.