Aderant внедрила Amazon Quick для унификации поиска и автоматизации документации в облачных операциях

Aderant, ведущий глобальный поставщик комплексного программного обеспечения для управления бизнесом в юридической отрасли, изменил подход своей команды Cloud Engineering из 38 человек к поддержке Expert Sierra — облачного решения для управления юридической практикой. Благодаря внедрению Amazon Quick компания ускорила процессы подготовки документации и помогла команде Cloud Engineering оказывать клиентам, которые используют Expert Sierra в ежедневной работе, более быструю и отзывчивую поддержку.

В этом материале мы рассказываем, как Aderant использовала ИИ-возможности Amazon Quick, чтобы объединить поиск по шести системам поставщиков и автоматизировать рабочие процессы документации, добившись на 90 процентов более быстрого поиска и на 75 процентов более высокой скорости подготовки документации, а также как подобные подходы могут применять другие организации.

Проблема: информация была разбросана по шести системам

Команда Cloud Operations компании Aderant столкнулась с распространенной, но серьезной проблемой: ключевая информация была рассредоточена по нескольким разрозненным системам. Инженерам, поддерживающим платформу Expert Sierra, приходилось искать ответы в нескольких панелях управления. Такая фрагментация создавала значительные операционные издержки. Ручной поиск по этим системам занимал 30–45 минут на одну задачу, замедляя реакцию на инциденты и устранение неполадок. При более чем 200 входящих запросах в поддержку и необходимости круглосуточной глобальной операционной поддержки эти задержки быстро накапливались. Инженеры тратили ценное время на поиск информации вместо решения проблем и рисковали упустить важный контекст из разрозненной документации. Aderant требовалось решение, которое смогло бы объединить поиск по шести системам знаний, автоматизировать повторяющиеся задачи по подготовке документации и встроиться в существующие инструменты без месяцев кастомной разработки.

Решение: ИИ-поиск и автоматизация рабочих процессов

В октябре 2025 года Aderant внедрила Quick, начав с пилота бота CloudOps Helper. Развертывание прошло быстро: полное внедрение и выпуск расширения для Chrome были завершены к ноябрю 2025 года. К февралю 2026 года успех в команде CloudOps привел к расширению на организацию Product Support с ботом Support Helper, который принес возможности Quick еще 86 сотрудникам. Бот CloudOps Helper стал центральным элементом решения, обеспечив единый ИИ-поиск по шести основным системам знаний. Теперь инженеры могли задавать вопросы на естественном языке и получать релевантные ответы из документации Confluence, файлов SharePoint, репозиториев Git, тикетов Jira, переписок Teams и панелей Quick Sight — все из одного интерфейса.

Команда подключила шесть основных систем и три MCP server с помощью готовых интеграций и вышла в рабочий режим за несколько недель, а не за месяцы. Встроенное управление безопасностью платформы, включая поддержку Okta SSO и IAM, избавило от необходимости создавать собственные механизмы контроля доступа, а единая поисковая функция работала из коробки без разработки собственного пользовательского интерфейса.

Важное примечание об использовании данных: CloudOps Helper анализирует только внутренние операционные и инфраструктурные данные Aderant из Confluence, SharePoint, репозиториев Git, Jira, Microsoft Teams и панелей Quick Sight. Эти данные строго ограничены ресурсами AWS-инфраструктуры и команды CloudOps, которые используются для поддержки и обслуживания платформы Expert Sierra. Aderant не получает доступ и не анализирует данные клиентских приложений или бизнес-информацию клиентов.

Помимо поиска, Aderant внедрила Amazon Quick Flows для автоматизации создания статей базы знаний. В автоматизированный процесс входит обнаружение дубликатов, чтобы предотвратить повторяющийся контент, что сократило время создания статьи с одного часа до 15 минут — экономия времени на 75 процентов. При этом качество сохранялось за счет подхода human-in-the-loop: инженеры проверяли и утверждали материал до публикации.

Практический эффект: устранение критических инфраструктурных проблем

Ценность Quick стала очевидна почти сразу во время серьезного сетевого инцидента. У клиента произошел сбой domain trust — соединения между сетями, которое позволяет пользователям проходить аутентификацию и входить в систему. Когда это доверие нарушилось, пользователи не смогли получить доступ к системам и сервисам, на которые они полагались. Проблема быстро распространилась, вызвав массовые сбои аутентификации в нескольких сервисах и заблокировав доступ для пользователей в масштабе. Поскольку инцидент затронул множество тикетов, встреч и инженеров, было сложно восстановить полную историю устранения неполадок, не дублируя уже выполненную работу.

Один из инженеров обратился к боту CloudOps Helper с просьбой проанализировать полную историю взаимодействия с клиентом. Бот использовал Microsoft Teams MCP Server для доступа к транскриптам встреч и интеграцию Jira для извлечения информации по связанным тикетам. За несколько минут он синтезировал полную историю взаимодействия, предоставив подробную разбивку встреч по тикетам, сводки обсуждений, позволившие не просматривать часы записей, хронологическую временную линию всех предпринятых шагов по устранению неполадок и рекомендуемые следующие действия на основе полного контекста. То, на что ушли бы часы ручного исследования, было выполнено за минуты. Инженеры сразу сосредоточились на еще не опробованных решениях, ускорив устранение проблемы и улучшив клиентский опыт. Этот единичный инцидент показал, как единый ИИ-поиск может улучшать сложные сценарии технической поддержки.

Измеримые результаты: значительный рост эффективности

Одновременный запрос к нескольким источникам данных и автоматизация простых задач Cloud Engineer сократили дублирование работы и ускорили расследования. Эта экономия времени на каждом запросе масштабируется на сотни еженедельных обращений в поддержку, обеспечивая более быстрое решение и лучшие результаты.

Конкретные улучшения рабочих процессов включают сокращение времени на исследование истории клиента на 95 процентов — с 2–4 часов до 2–3 минут. Межплатформенный поиск стал быстрее более чем на 90 процентов, сократившись с 30–45 минут до 3–5 минут. Создание документации ускорилось на 75–85 процентов, а анализ root cause стал на 60–70 процентов быстрее. Особенно заметным оказался эффект от документации. Команда увеличила выпуск на 200 процентов, создавая в три раза больше статей базы знаний, чем раньше. Накопившийся backlog по документации сократился с более чем 40 статей до менее чем 10. Когда время создания статьи снизилось примерно с часа до 15 минут, инженеры могут фиксировать знания сразу, пока контекст еще свежий, что повышает качество и полноту документации.

Показатели внедрения отражают ценность решения для команды. CloudOps Helper достиг 95-процентного активного использования среди инженерной команды из 38 человек, а Support Helper на пилотном этапе показал около 80 процентов внедрения. Расширение для Chrome используется ежедневно по всему миру, а доступность Quick превышает 99 процентов.

Трансформация за пределами эффективности

Quick сделал возможными сценарии, которые раньше были невозможны или практически недостижимы. Команда теперь глубже анализирует шаблоны Amazon CloudWatch alarm, выявляет исторические тенденции по клиентам и принимает решения по улучшению инфраструктуры на основе данных. Quick Flows автоматизирует документацию, сохраняя качество за счет ручной проверки и обнаружения дубликатов. Quick Research предоставляет межплатформенную аналитику, которой раньше не хватало, помогая анализировать взаимодействие с клиентом по нескольким тикетам и проактивно решать проблемы до эскалации. Управление знаниями изменилось фундаментально. Фрагментированная среда знаний была устранена, а упрощенные процессы документирования стимулируют немедленную фиксацию знаний. Подход human-in-the-loop сохраняет качество и одновременно значительно ускоряет выпуск материалов. Сотрудничество улучшилось в круглосуточной глобальной команде. Единый контекст коммуникаций из Teams, видимость по нескольким тикетам, устраняющая информационные силосы, и более быстрые передачи задач без длинных статусных встреч — все это повышает эффективность операций. Единый доступ к знаниям в разных часовых поясах помог глобальной команде работать с одной и той же информацией независимо от местоположения.

Что дальше: расширение автоматизации и интеграций

Успех Aderant с Quick создал импульс для дальнейшего расширения. Support Helper переходит от 10-процентного тестирования к полному развертыванию, а межкомандное взаимодействие между CloudOps и Support продолжает усиливаться. Команда определила три новых Quick Flows для разработки. Автоматизация заметок будет автоматически создавать структурированные записи встреч из разговоров в Teams. Создание тикетов Jira автоматизирует генерацию тикетов на основе разговоров и событий. Проверка вопросов по тикету будет предварительно оценивать полноту CloudOps-тикетов перед их попаданием в очередь, чтобы инженеры получали всю информацию, необходимую для эффективного решения проблем.

Заключение

Путь Aderant с Quick — это подтверждение того, что одного поиска недостаточно. Хотя более быстрый поиск информации стал отправной точкой, настоящая трансформация произошла благодаря сочетанию ИИ-поиска с интеллектуальной автоматизацией рабочих процессов: устранению фрагментации информации, автоматизации повторяющихся задач и предоставлению единого доступа к знаниям из нескольких систем. Вместе эти возможности помогли Aderant вернуть тысячи часов в год, ускорить время реакции поддержки и принципиально улучшить то, как глобальная команда сотрудничает и делится знаниями. Добавление Quick Flows оказалось особенно важным, позволив автоматизировать многошаговые процессы, которые раньше требовали значительных ручных усилий — от создания документации до маршрутизации тикетов и отслеживания устранения проблем.

Результаты говорят сами за себя: поиск стал на 90 процентов быстрее, документация — на 75 процентов быстрее, уровень внедрения достиг 95 процентов, а расходы за семь месяцев были минимальными. Для организаций, которые уже пробовали поиск, но все еще ощущают трение, опыт Aderant ясно показывает: настоящий прорыв происходит тогда, когда поиск и автоматизация работают вместе.

Чтобы узнать больше об Amazon Quick и о том, как он может преобразовать операции вашей организации, посетите сайт Amazon Quick.

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: Aderant transforms cloud operations with Amazon Quick