diff --git a/docs/gitops-cicd/11-ollama-comprehensive-enterprise-guide.md b/docs/gitops-cicd/11-ollama-comprehensive-enterprise-guide.md
index 5c87ab1..60c74d7 100644
--- a/docs/gitops-cicd/11-ollama-comprehensive-enterprise-guide.md
+++ b/docs/gitops-cicd/11-ollama-comprehensive-enterprise-guide.md
@@ -127,7 +127,13 @@
 
 ## Введение
 
-Современные FinTech компании генерируют огромные объемы технической информации: код, логи, документация, конфигурации. При этом разработчики и DevOps-инженеры тратят 30-40% рабочего времени на поиск информации, анализ проблем и написание документации. Self-hosted AI-инфраструктура на базе Ollama с интеграцией Model Context Protocol (MCP) решает эту проблему, обеспечивая единый интеллектуальный интерфейс ко всем корпоративным системам при полном контроле над данными.
+Современные FinTech компании сталкиваются с парадоксальной ситуацией: при наличии огромных объемов технической информации, разработчики и DevOps-инженеры тратят значительную часть рабочего времени на её поиск и анализ. Исследования показывают, что в среднем 30-40% рабочего времени технических специалистов уходит на поиск документации, анализ логов, навигацию по кодовой базе и написание технической документации.
+
+Традиционные подходы к организации корпоративных знаний - wiki-системы, confluence, внутренние порталы документации - не решают проблему эффективно. Информация остается разрозненной по множеству систем: репозитории кода, системы логирования, Kubernetes кластеры, CI/CD платформы, документационные порталы. Поиск нужной информации превращается в квест по десяткам различных интерфейсов.
+
+Появление больших языковых моделей открыло новые возможности, но использование публичных AI-сервисов создает серьезные риски для компаний, работающих с конфиденциальной информацией. Передача кода, логов, конфигураций и бизнес-логики в облачные сервисы OpenAI, Anthropic или Google противоречит требованиям безопасности, регуляторным нормам и корпоративным политикам.
+
+Self-hosted AI-инфраструктура на базе Ollama с интеграцией через Model Context Protocol представляет собой решение, объединяющее преимущества современных LLM с полным контролем над данными. Данная статья представляет комплексное руководство по построению такой инфраструктуры, с особым акцентом на три критически важных компонента: организацию хранения знаний через RAG (Retrieval-Augmented Generation), управление историей диалогов и интеграцию с корпоративными системами через MCP.
 
 ---