Фёдор Голиков, Baikal Electronics: Снижаем порог входа конечного потребителя электроники в новые технологии и архитектуры
Baikal Electronics — один из ключевых игроков российского рынка микроэлектроники, разработчик процессоров Baikal. Компания работает по fabless-модели: разработка и дизайн — внутри, производство распределено между партнерами. Зачем компания внедрила платформу Naumen, почему делает ставку на базу знаний и искусственный интеллект и как планирует менять стандарты отрасли в области поддержки российского оборудования, рассказывает Фёдор Голиков, руководитель службы технической поддержки и сопровождения продаж Baikal Electronics.
Голиков
С чего началась история цифровизации поддержки в Baikal Electronics?
Фёдор Голиков: Когда я пришел в компанию в 2021 году, компания находилась на взлете масштабных продаж: уже начали массовое производство процессоров Baikal M1000 для рабочих станций и моноблоков и тестировали инженерную партию серверного Baikal S1000. В связи с резким ростом обращений и массовым выводом на рынок новых процессоров, возникла потребность в выстраивании процессов поддержки и в поиске масштабируемого ИТ-инструментария для реализации амбициозных планов.
Мы сразу целились в достаточно глобальную задачу: не только обеспечить комфортную работу инженеров нашей компании и партнеров (производителей плат и решений), но и стать примером для всей отрасли микроэлектроники. Глобальная идея в том, чтобы создать единую сквозную среду поддержки для всей цепочки: производитель процессоров (чипмейкер) — технологический партнер-разработчик плат — разработчик базового (операционные системы) и прикладного ПО — вендор оборудования — конечный заказчик. Фактически мы хотим построить отраслевой стандарт того, как должна работать техническая поддержка в условиях сложного, распределенного производства. Чтобы ИТ-шник конечного потребителя оборудования, столкнувшийся с проблемой, мог в одном месте найти ответ или получить помощь всех участников цепочки разделения труда в микроэлектронике.
Получается, речь идет не только о внутренних задачах Baikal, но и о влиянии на всю отрасль?
Фёдор Голиков: Да, безусловно. Наша глобальная задача — не просто автоматизировать поддержку внутри компании, а сформировать подход, который может стать отраслевым стандартом. По нашему мнению, если все участники цепочки кооперации смогут часть знаний публиковать открыто и научатся обмениваться внутри уже собранной информацией о проблеме потребителя, то скорость и качество ее решения можно вывести на качественно новый уровень.
Если получится убедить коллег по отрасли, то в России может появиться единая модель коммуникации между производителями чипов, оборудования, операционных систем и конечными заказчиками. Это позволит бизнесу проще переходить на новые архитектуры, не опасаясь, что они останутся без поддержки из-за сложности их внедрения.
Какие проблемы в текущей поддержке железа вы считаете ключевыми?
Фёдор Голиков: В микроэлектронике цепочка кооперации очень длинная, зачастую в разделении труда участвует много компаний. Единого стандарта коммуникаций между участниками нет. Конечному заказчику бывает невероятно сложно найти того, кто решит его техническую проблему, и понять в чьей зоне ответственности она лежит. В итоге запрос конечного пользователя может кочевать от одного вендора к другому месяцами и либо вовсе остаться без ответа, либо заказчику пришлют кусок инструкции, никак делу не помогающий.
Конечно, можно обратиться на специализированные форумы, но у них есть два фундаментальных недостатка. Первый — ответа можно ждать долго, и непонятно кто и с какими компетенциями его даст. Второй — токсичная среда. Автор вопроса часто сталкивается с реакцией старожилов в стиле «Ты что, книжек не читал?» Ему, по сути, говорят: «Для тебя, чайника, вот инструкция». Это неприятно, даже если ответ по делу. Люди не должны чувствовать себя идиотами, пытаясь решить свою рабочую задачу.
Мы хотим убрать этот барьер и дать прямой, быстрый и компетентный доступ к знаниям. По нашей задумке, так же может сделать вся цепочка кооперации на рынке микроэлектроники. В итоге можно создать удобную платформу, на которой все участники цепочки производства вплоть до прикладного ПО смогут получать от вендора заявку с уже локализованной проблемой. Нужно добиться, чтобы смена технологий производства и применения новых архитектур не пугали конечного потребителя. Ему нужно давать возможность быстро разбираться в возможных проблемах и желательно автоматизированно подсказывать пути их решения.
Почему выбор пал именно на Naumen?
Фёдор Голиков: Мы рассматривали около десяти российских вендоров — естественно, только из реестра отечественного ПО. Некоторые решения тестировали, разворачивали у себя стенды. По другим ограничились чтением документации и демостендом на мощностях вендора.
Решающими стали три фактора. Первый — надежность и опыт Naumen в работе с высоконагруженными системами, что сняло наши опасения по части масштабируемости. Второй — возможность получить уже интегрированные решения с хорошими широкими возможностями API. И третий, крайне важный фактор — открытость вендора в части учета наших предложений по развитию функционала. Способность влиять на развитие продукта, приобретать новую функциональность для нас были важным преимуществом. Всем этим критериям одновременно соответствовало ПО компании Naumen.
Разумеется, мы оценивали и функциональные возможности систем. Например, сегодня многие вендоры любую базу знаний называют «вики», хотя по факту — это просто набор PDF-файлов с описанием или FAQ. По нашему мнению, Wiki — это интерактивная система со связанными статьями, всплывающими подсказками, глоссарием, полноценным поиском и возможностью переходить между статьями как в Wikipedia. Naumen KMS поддерживает весь вышеуказанный функционал.
Как проходило внедрение?
Фёдор Голиков: Мы определили 3 продукта. Первый — внедрили Naumen Service Desk для коммуникации с клиентами в нескольких каналах. Второй — Naumen KMS выбрали для накопления структурированных знаний и полноценной Wiki. Третий — создали SDK-портал на открытом инструменте, где размещаем библиотеки и обеспечиваем поиск по коду.
Важный момент — мы стартовали с нуля, данные из старых систем не переносили. Но заранее предупредили клиентов, что старую систему скоро отключаем и начинаем работать в новой. Это было возможно, так как количество клиентов исчислялось пока еще десятками, а не сотнями. Как результат, миграция была минимальной и быстрой, стартовать получилось уже через несколько месяцев после начала выбора систем. Одновременно выстроили процессы наполнения базы знаний. Мы определили 3 категории из них:
- Неструктурированные — знания, формируемые в коммуникации с клиентами на портале поддержки в рамках работы клиента и наших инженеров в Service Desk.
- Структурированные — накопление знаний в Wiki — Naumen KMS, создание глоссария и статей, написанных более простым техническим языком, и связывания знаний с неструктурированным первоисточником.
- Отдельный вызов — работа с SDK. Библиотеки — это не файлы PDF, это программный код. Для них пришлось создать отдельный портал с отдельной системой поиска по коду сразу всех библиотек, чтобы наши инженеры и партнеры могли быстро находить нужные фрагменты, строчки кода и комментарии в нем.
Так что мы создаем и структурируем знания сразу в трех средах: Service Desk, база знаний и SDK-код.
Что оказалось самым сложным?
Фёдор Голиков: Главная сложность в том, что база знаний не возникает сама по себе, ее нужно создавать руками. Мы не переносили готовые материалы, а писали статьи с нуля. Сегодня в нашей базе десятки тысяч страниц, более 1,6 миллиона знаков уникального контента — это больше, чем весь «Властелин Колец» и сопоставимо с четырьмя томами «Войны и мира».
При этом всю информацию приходится публиковать еще и на двух языках: программисты привыкли к документации на английском, русский вариант они могут и не понять, а пользователи и инженеры предпочитают родной язык.
Какую роль в поддержке пользователей играет искусственный интеллект?
Фёдор Голиков: Когда мы начинали, применение LLM-моделей в бизнесе было мало распространено. Планировали пойти по классическому пути: интегрировать между собой Service Desk, базу знаний и SDK-портал через API.
Но в 2023 произошел бум LLM-моделей. И мы поняли, что сейчас гораздо эффективнее не интегрировать системы, а использовать умную ИИ-надстройку, работающую поверх всех наших первоисточников информации.
По сути, мы научили ИИ искать ответы в трех источниках, создав для наших сотрудников поддержки систему суфлера, обеспечивающую быструю навигацию по всем знаниям. В будущем планируем часть данных открыть для клиентов, чтобы они имели доступ к необходимой информации из первоисточника. Этот подход на практике оказался куда более эффективным и гибким, чем классическая интеграция, которую обычно используют корпорации.
Сейчас мы тестируем различные варианты доступа к знаниям. Например, планируем работу через Telegram-бота: чтобы инженер мог не идти на какой-то конкретный внутренний портал, а просто написать в привычном чате свой вопрос в удобной ему формулировке, а ИИ находил бы ответ в наших ресурсах и возвращал его прямо в диалог со ссылкой на документ и нужный раздел.
И это только начало. Развитие этой интеллектуальной надстройки — одна из наших ключевых целей на ближайшее будущее, потому что мы видим в этом главный ключ к удобству и кратной масштабируемости.
Каких результатов уже удалось достичь? Можете ли поделиться оцифрованными результатами?
Фёдор Голиков: О конкретных цифрах пока говорить сложно. Мы прошли длинный путь за 4 года, и количество пользователей наших систем выросло более чем на порядок. В нашем случае правильнее говорить о качественных изменениях. Мы полностью автоматизировали процесс приема заявок из нескольких каналов (почта, портал, приложение) и, что еще важнее, выстроили процесс накопления структурированных знаний. Значительно снизилось время адаптации новых сотрудников: они получают доступ к структурированным знаниям и быстрее включаются в работу.
Наша главная цель на будущее — дать конечному потребителю доступ к базе знаний и обеспечить всей необходимой документацией мирового качества. В соответствии со стратегией, в 2026 году мы завершим внутреннее развертывание и начнем отделение внешних знаний от внутренних. Тогда любой инженер сможет через удобный интерфейс, будь то виджет на сайте или Telegram-бот, получить ответ из нашей внешней базы знаний, не нагружая прямыми запросами нашу поддержку.
Какие у вас планы по дальнейшему развитию этой экосистемы?
Фёдор Голиков: Планов много. Во-первых, мы продолжаем развивать работу ИИ и LLM-моделей с нашими системами. Во-вторых, планируем распространить функционал на другие подразделения компании. Сейчас системами активно пользуются около 50 человек: служба поддержки и некоторая часть инженеров технического управления. В планах на 2026 год — масштабирование на другие команды с другими бизнес-задачами, например, для сокращения времени онбординга во всех подразделениях.
И, наконец, наша самая амбициозная цель — сформировать новые стандарты отрасли. Выстроить обмен заявками с ближайшими партнерами — как производителями оборудования, так и операционных систем, что позволит конечному пользователю быстрее получать ответы на технические вопросы.
Мы верим, что можем кратно снизить порог входа для новых технологий в РФ. Чтобы государство и бизнес не боялись внедрения новых технологий благодаря пониманию: у всех инженеров есть прямой и удобный доступ к знаниям для решения любых технических проблем.
