Baza wiedzy sprzedażowej, w której każda teza ma dowód

Problem

Wiedza o produktach, wdrożeniach i klientach żyła w tysiącach zgłoszeń, rozmów i dokumentów. Handlowiec przed rozmową szukał odpowiedzi po wątkach albo pytał kolegów. Zwykły czat z dostępem do tych materiałów odpadał z jednego powodu. Potrafił odpowiedzieć przekonująco i błędnie, a przy kliencie to gorsze niż brak odpowiedzi.

Co zbudowałem

• Bazę budowaną automatycznie ze źródeł, z twardą zasadą, że każda teza ma wskazany dokument, z którego pochodzi. Czytelnik widzi nie tylko odpowiedź, ale też dowód.
• Automatycznego sędziego, który sprawdza zgodność każdej tezy ze źródłem, zanim strona trafi do zespołu. Teza bez pokrycia nie przechodzi.
• Rozstrzyganie sprzeczności drabinką dowodową. Gdy dwa źródła mówią co innego, wygrywa mocniejsze, a spór zostaje odnotowany zamiast zamieciony.
• Bramę danych osobowych, która pilnuje, żeby do bazy nie trafiały dane klientów, oraz naprawy blokad wykonywane deterministycznym kodem, nie modelem.

Co się zmieniło w pracy zespołu

Zespół dostaje odpowiedzi z dowodem zamiast domysłów. Nowa osoba uczy się z bazy, nie z pamięci kolegów. Ta sama metoda pokryła potem trzy kolejne domeny wiedzy, w tym 308 zweryfikowanych stron wzorców ryzyka dla kierowników projektów, co dowodzi, że metoda przenosi się między dziedzinami.

Dlaczego to fundament, nie dodatek

Agent odpowiada tak dobrze, jak baza, z której czyta. Dlatego budowę każdej automatyzacji, w której AI wypowiada się w imieniu firmy, zaczynam od bazy z dowodami. Odpowiedź bez pokrycia w źródle nie wychodzi do klienta, tylko wraca do człowieka razem z informacją, czego zabrakło.