Zarządzanie wiedzą oparte na AI

Sztuczna inteligencja przynosi nowe osiągnięcia w technologii i nie wykazuje żadnych oznak spowolnienia. To naturalne, że AI znalazła swoją drogę do zarządzania wiedzą.

Systemy zarządzania wiedzą oparte na AI są zaprojektowane, aby uczynić proces wyszukiwania i wykorzystywania informacji bardziej wydajnym, dokładnym i spersonalizowanym. Mogą przesiać ogromne ilości danych, zidentyfikować wzorce, uczyć się z interakcji użytkowników i dostarczać spostrzeżenia, które mogą umknąć ludziom.

Czym jest AI?

AI, czyli sztuczna inteligencja, odnosi się do symulacji ludzkiej inteligencji przez maszyny, szczególnie komputery. Ta zaawansowana technologia obejmuje procesy takie jak uczenie się (zdobywanie informacji i reguł ich wykorzystania), rozumowanie (używanie reguł do osiągnięcia przybliżonych lub ostatecznych wniosków) i samokorekta.

Technologia oparta na AI jest zazwyczaj klasyfikowana na dwa typy:

• Wąskie AI jest zaprojektowane do wykonywania wąskiego zadania, takiego jak rozpoznawanie głosu – Siri firmy Apple i Alexa firmy Amazon.
• Ogólne AI teoretycznie może wykonywać każde zadanie intelektualne, które może wykonać człowiek. Na razie taki system nie istnieje.

Technologie AI obejmują uczenie maszynowe, w którym maszyny są programowane do uczenia się i doskonalenia na podstawie doświadczenia, oraz przetwarzanie języka naturalnego, które obejmuje interakcje między komputerami a językiem ludzkim. Inne technologie obejmują rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie obrazu, planowanie i robotykę.

Chociaż dla niektórych może to wydawać się zupełnie nowym pomysłem, AI jest z nami już od kilku lat. AI nauczyła się grać w warcaby w 1965 roku, chatboty pojawiły się w latach 90., a w 2010 roku były głównie używane do uproszczenia skomplikowanych dokumentów politycznych. Teraz, gdy ChatGPT 4 został wydany, ekscytujące jest zobaczyć, dokąd AI nas zaprowadzi.

Czym jest zarządzanie wiedzą?

Zarządzanie wiedzą (KM) to multidyscyplinarne pole odnoszące się do procesu tworzenia, kurowania, udostępniania, wykorzystywania i zarządzania wiedzą i informacjami w organizacji w celu ułatwienia wydajnych procesów podejmowania decyzji, rozwiązywania problemów, uczenia się i innowacji. Celem zwinnych praktyk zarządzania wiedzą jest poprawa wydajności poprzez zmniejszenie potrzeby ponownego odkrywania wiedzy.

W KM spostrzeżenia i doświadczenia stanowią wiedzę. Są one albo ucieleśnione w jednostkach, albo osadzone w procesach lub praktykach organizacyjnych. Aby lepiej Ci to wyjaśnić, oto najważniejsze komponenty zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie:

• Ludzie: Mówiąc prosto, są twórcami wiedzy. Osoby w organizacji, które tworzą, wykorzystują i udostępniają wiedzę. Muszą być chętne i zdolne do dzielenia się tym, co wiedzą, i do wykorzystywania wiedzy, którą dzielą się inni.
• Procesy: Metody i procedury używane do tworzenia, przechowywania, udostępniania i wykorzystywania wiedzy. Mogą one obejmować procesy formalne, takie jak programy szkoleniowe, oraz nieformalne, takie jak interakcje społeczne.
• Technologia: Narzędzia i systemy eksperckie używane do wspierania zarządzania wiedzą. Może to obejmować bazy danych, systemy zarządzania dokumentami, platformy mediów społecznych, wyszukiwarki i wiele więcej.
• Kultura: Wartości, normy i zachowania, które zachęcają lub zniechęcają do dzielenia się wiedzą i jej wykorzystywania. Kultura, która ceni uczenie się i dzielenie się, jest krytyczna dla zarządzania wiedzą.
• Struktura: Struktury organizacyjne, które ułatwiają lub utrudniają zarządzanie wiedzą. Może to obejmować struktury hierarchiczne, które kontrolują, kto ma dostęp do jakich informacji, a także bardziej nieformalne struktury, takie jak sieci relacji.

Jaki jest związek między AI a zarządzaniem wiedzą?

Sztuczna inteligencja i zarządzanie wiedzą są ze sobą powiązane w taki sposób, że generatywna AI zwiększa wydajność i efektywność zarządzania wiedzą. Tradycyjnie zarządzanie wiedzą obejmuje wiele ręcznych zadań, które mogą być postrzegane jako żmudne. Sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje te zadania, ale dodaje wiele złożonych funkcji.

Dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna w zarządzaniu wiedzą?

Sztuczna inteligencja zajęła swoje miejsce jako niezbędne narzędzie w zarządzaniu wiedzą ze względu na jej szybkość, zdolności analityczne, możliwości predykcyjne, zwiększenie dostępności i samodoskonalący się charakter. Opierając się na tym, AI szybko stała się kamieniem węgielnym w dziedzinie zarządzania wiedzą.

W swej istocie znaczenie AI w KM leży w jego zdolności do przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych daleko poza możliwości człowieka. Jego szybkość, dokładność i zdolności predykcyjne umożliwiają organizacjom identyfikowanie i wykorzystywanie krytycznych spostrzeżeń ukrytych w ich danych, prowadząc do bardziej świadomych i strategicznych decyzji.

Ponadto AI ułatwia zwiększoną dostępność informacji, zapewniając, że właściwa wiedza jest dostarczana właściwej osobie w optymalnym czasie. Ta symbioza AI i KM nie tylko zapewnia wydajne obsługiwanie danych, ale także sprzyja środowisku, które promuje innowacyjność, zwinne podejmowanie decyzji i głębsze zrozumienie zarówno operacji wewnętrznych, jak i dynamiki rynku zewnętrznego.

Korzyści z AI w zarządzaniu wiedzą

AI może przynieść wiele korzyści firmom. Zagłębimy się w korzyści, które oprogramowanie do zarządzania wiedzą oparte na AI może przynieść Twoim procesom biznesowym.

Ulepszone podejmowanie decyzji

Narzędzia oparte na AI pozwalają firmom podejmować bardziej oparte na danych decyzje. Oprogramowanie do zarządzania wiedzą oparte na sztucznej inteligencji może analizować złożone scenariusze i dostarczać rekomendacje, ulepszając proces podejmowania decyzji.

Oszczędności kosztów

Jak już wspomnieliśmy, zarządzanie wiedzą może być dość żmudne. Stosując systemy oparte na AI, możesz zautomatyzować rutynowe zadania, co prowadzi do zmniejszenia kosztów operacyjnych i lepszej alokacji zasobów dla innych działań biznesowych.

Zwiększona wydajność

Dzięki zdolności AI do przetwarzania ogromnych ilości danych z błyskawiczną szybkością, może ona usprawnić cały proces zarządzania wiedzą, czyniąc go bardziej wydajnym i mniej podatnym na błędy człowieka.

Zwiększona innowacyjność

AI może znacznie przyczynić się do innowacji w organizacjach poprzez analizę danych w bazie wiedzy i autonomiczne proponowanie ulepszeń specjalnie dostosowanych do potrzeb firmy. To nie tylko usprawnia proces innowacji, ale także zapewnia, że proponowane zmiany są istotne i korzystne dla organizacji.

Ulepszona obsługa klienta

Generatywna AI w zarządzaniu wiedzą może znacznie poprawić wysiłki w obsłudze klienta poprzez zapewnienie szybszych, dokładniejszych i spersonalizowanych opcji obsługi klienta.

Niektóre z najczęstszych zastosowań generatywnego zarządzania wiedzą AI w obsłudze klienta obejmują chatboty z zaawansowanymi możliwościami konwersacyjnymi i opcje samoobsługi ułatwiające wsparcie klienta 24/7 bez kontaktu. AI może również generować przewodniki do rozwiązywania typowych problemów klientów na podstawie poprzednich artykułów bazy wiedzy i automatycznie kategoryzować zgłoszenia wsparcia klienta. Wszystko to może przekroczyć oczekiwania klientów, zwiększyć retencję klientów i pomóc Ci osiągnąć sukces biznesowy.

Ulepszona personalizacja

AI wykorzystuje złożone algorytmy do analizy zachowania, preferencji i potrzeb użytkownika w celu dostarczenia spersonalizowanej wiedzy. W szczególności sieci neuronowe mogą identyfikować relacje w zbiorze danych poprzez naśladowanie sposobu, w jaki pracuje ludzki mózg, i dostarczanie spersonalizowanych wyników, np. artykułów bazy wiedzy. Ten poziom personalizacji poprawia doświadczenia użytkowników i klientów.

Potencjalne wyzwania AI w zarządzaniu wiedzą

Jak w przypadku każdego innego innowacyjnego i potężnego systemu, wykorzystanie generatywnej AI w zarządzaniu wiedzą nie obходится bez swoich wyzwań. Omówmy najważniejsze z nich.

Złożoność techniczna

Chociaż generatywna AI ma potencjał do znacznego ulepszenia procesów zarządzania wiedzą, skomplikowana natura technologii AI może wprowadzić wyzwania, które organizacje muszą rozwiązać. Niektóre z najczęstszych wyzwań to złożoność wdrażania, integracja z istniejącymi systemami, jakość i dokładność danych oraz intensywne wymagania dotyczące zasobów. Chociaż rozwiązania oparte na AI nie są dokładnie systemami autonomicznymi, są nadal bardzo złożone i wymagają wysokiego poziomu wiedzy specjalistycznej.

Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych

Systemy AI często wymagają dostępu do dużych ilości danych, co może podnieść obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa. Na przykład system AI używany do zarządzania wiedzą w placówce opieki zdrowotnej wymagałby dostępu do wrażliwych danych pacjentów. Jeśli dane te nie są prawidłowo zabezpieczone, mogą być podatne na naruszenia, potencjalnie prowadząc do poważnych konsekwencji prawnych i reputacyjnych.

Ryzyko uzależnienia od AI

Nadmierne poleganie na sztucznej inteligencji może prowadzić do braku nadzoru człowieka i krytycznego myślenia. Na przykład, jeśli firma polega wyłącznie na systemie AI do zarządzania wiedzą, ważne spostrzeżenia wymagające ludzkiej intuicji i doświadczenia mogą zostać przeoczone. Ponadto, jeśli system AI zawiedzie lub popełni błąd, firma może nie mieć planu awaryjnego.

Jak złagodzić ryzyko systemów opartych na AI

Oto kilka wskazówek dotyczących sposobu łagodzenia ryzyka związanego z używaniem platform zarządzania wiedzą opartych na AI:

• Inwestuj w wykwalifikowanych specjalistów AI i zapewniaj szkolenia dla istniejącego personelu – Upewnij się, że Twój personel czuje się upoważniony do korzystania z nowych narzędzi AI i ma doświadczonych specjalistów pod ręką na wypadek jakichkolwiek problemów.
• Zaplanuj kompleksowe strategie poprawy jakości danych i przetwarzania wstępnego – Nakreśl systematyczne podejście, aby zapewnić, że dane, których używasz, są dokładne i spójne. Ustaw procesy standaryzacji i regularnie monitoruj dane, aby uniknąć luk w wiedzy i pogorszenia jakości danych.
• Przeprowadź dokładne badania i projekty pilotażowe przed pełnowymiarowym wdrożeniem – Dokładnie zbadaj i przetestuj nowy system przed wdrożeniem go w środowisku produkcyjnym.
• Wybierz rozwiązania AI, które są zgodne z celami i możliwościami technicznymi organizacji – Upewnij się, że nie bierzesz na siebie więcej, niż możesz przełknąć. Oceń swoje potrzeby i cele, a także możliwości techniczne. Pomoże to uniknąć przytłoczenia siebie i swojego personelu oraz zapobiegnie przekroczeniu budżetu.
• Ustanów i przestrzegaj rygorystycznych protokołów dla bieżącej konserwacji, aktualizacji i rozważań etycznych, aby zapobiec naruszeniom i problemom z prywatnością w cyklu życia AI. Priorytetowo traktuj bezpieczeństwo danych, prywatność i zgodność poprzez wdrażanie środków takich jak szyfrowanie danych, przeprowadzanie regularnych ocen ryzyka i ciągłe audyty zgodności. Zapewni to ochronę zarówno Twoich danych, jak i danych Twoich użytkowników.
• Priorytetowo traktuj bezpieczeństwo danych, prywatność i zgodność na całym cyklu życia AI – Skoncentruj się na środkach bezpieczeństwa, takich jak szyfrowanie danych, regularne oceny ryzyka i ciągłe audyty zgodności, aby chronić Twoje i dane Twoich użytkowników.
• Skoncentruj się na edukacji użytkowników i zarządzaniu zmianami, aby zapewnić gładkie wdrożenie – Wdrożenie nowego narzędzia lub usługi może być wyzwaniem, szczególnie tak złożonego jak platforma zarządzania wiedzą oparta na AI. Przeszkolić wszystkich użytkowników w prawidłowym obsługiwaniu systemu, aby uniknąć luk w wiedzy, i wdrożyć proces zarządzania zmianami, który zapewnia gładką integrację systemu.

Przykłady zastosowania AI w zarządzaniu wiedzą

Teraz, gdy mamy teorię, spójrzmy na kilka rzeczywistych przykładów AI w zarządzaniu wiedzą.

Inteligentne chatboty

Jednym z najważniejszych przykładów generatywnej AI w zarządzaniu wiedzą jest wykorzystanie inteligentnych chatbotów. Te wirtualne asystenci oparte na AI mogą wchodzić w interakcje z użytkownikami w naturalny, podobny do ludzkiego sposób, zapewniając natychmiastowe odpowiedzi na pytania, prowadząc użytkowników przez złożone procesy, a nawet ucząc się z przeszłych interakcji, aby poprawić przyszłą wydajność.

Doskonałym przykładem firmy, która wykorzystuje inteligentne chatboty, jest IBM z jego platformą AI Watson. Ciekawostka: IBM Watson uczestniczył i nawet wygrał Jeopardy wiele razy!

Ulepszone bazy wiedzy

Bazy wiedzy oparte na AI to scentralizowane repozytoria informacji z dodanymi możliwościami AI. Funkcjonalności dodane przez AI różnią się w zależności od systemu, ale ogólnie przyczyniają się do bardziej kompleksowych, zautomatyzowanych i łatwych w nawigacji zewnętrznych i wewnętrznych baz wiedzy.

Dobrym rzeczywistym przykładem jest LiveAgent’s AI Assist — baza wiedzy oparta na AI, która automatycznie tworzy artykuły bazy wiedzy z biletów i poprzednich komunikacji z klientami.

Zaawansowane funkcje wyszukiwania

AI może przesiać ogromne ilości danych, aby szybko znaleźć dokładne informacje. Wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego, aby zrozumieć język ludzki, czyniąc wyszukiwanie wiedzy bardziej intuicyjnym i dokładnym. Inteligentne możliwości wyszukiwania AI burzą barierę dla pracowników wiedzy i umożliwiają im wykonywanie swoich prac znacznie bardziej wydajnie i efektywnie.

W rzeczywistości Salesforce’s Einstein jest doskonałym przykładem funkcjonalności wyszukiwania opartej na AI.

Interaktywne wsparcie przeglądania

Podczas interakcji z bazą wiedzy opartą na AI, klienci lub agenci mogą używać podpowiedzi do przeglądania istniejącej bazy wiedzy. Pozwala to na znacznie bardziej ukierunkowane przeglądanie w porównaniu z prostym wpisywaniem słów kluczowych na pasku wyszukiwania.

Możesz zobaczyć te możliwości sztucznej inteligencji w bazie wiedzy opartej na AI LiveAgent z funkcjonalnością Smart Search.

Analiza predykcyjna

Sztuczna inteligencja wykorzystuje zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do dokonywania prognoz dotyczących przyszłych wyników na podstawie danych historycznych i wzorców. Analiza predykcyjna AI stała się jednym z krytycznych rozwiązań dla procesów takich jak alokacja zasobów, przewidywanie oszustw, analiza trendów, ocena ryzyka i przewidywanie rezygnacji.

Dobrze znanym przykładem analizy predykcyjnej w rzeczywistości jest Netflix. Wykorzystują analizę predykcyjną w swoim silniku rekomendacji do przewidywania zachowania użytkownika i sugerowania seriali i filmów.

Narzędzia do podejmowania decyzji

Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie oparte na AI pozwala firmom podejmować bardziej oparte na danych decyzje. Oprogramowanie do zarządzania wiedzą oparte na sztucznej inteligencji może analizować złożone scenariusze i dostarczać rekomendacje, ulepszając proces podejmowania decyzji.

Na przykład wtyczka URLsLab dla WordPress wykorzystuje AI do analizy dużych ilości danych na Twojej stronie internetowej i niezależnie rekomenduje elementy strony, takie jak powiązane artykuły, klastry treści, a nawet automatycznie generuje nową treść.

Jak LiveAgent włącza AI do zarządzania wiedzą?

Zespół LiveAgent ciężko pracuje nad wdrażaniem sztucznej inteligencji do istniejącego zestawu funkcji i różnych aspektów zarządzania wiedzą. Funkcje zarządzania wiedzą będą wzbogacone o nowe funkcje bazy wiedzy oparte na AI i Smart Search, które wykorzystują AI do stworzenia bardziej usprawnionego i wydajnego doświadczenia dla użytkowników.

Baza wiedzy oparta na AI LiveAgent może automatycznie tworzyć artykuły bazy wiedzy na podstawie biletów wsparcia klienta i poprzednich komunikacji z klientami, podczas gdy Smart Search wykorzystuje AI do odpowiadania na pytania klientów na podstawie istniejących artykułów bazy wiedzy.

Korzyści dla użytkowników końcowych

Możesz się zastanawiać, jak te funkcje będą korzystne dla użytkownika końcowego. Wyjaśnimy.

Po pierwsze, baza wiedzy oparta na AI może zaoszczędzić firmom czas i zasoby poprzez automatyczne generowanie artykułów bazy wiedzy. Oznacza to, że firmy mogą skoncentrować się bardziej na swoich podstawowych operacjach, zamiast spędzać czas na ręcznym tworzeniu tych artykułów.

Po drugie, funkcja Smart Search może poprawić zadowolenie klientów poprzez zapewnienie szybkich i dokładnych odpowiedzi na ich pytania. Może to prowadzić do lepszego doświadczenia klienta, które z kolei może prowadzić do zwiększonej lojalności klientów i potencjalnie większej sprzedaży.

Ponadto te funkcje AI mogą pomóc firmom usprawnić procesy obsługi klienta, czyniąc je bardziej wydajnymi. Może to prowadzić do oszczędności kosztów, ponieważ firmy mogą obsługiwać zapytania klientów szybciej i przy mniejszych zasobach.

Wreszcie, poprzez wykorzystanie AI do zarządzania wiedzą, firmy mogą zapewnić, że ich obsługa klienta jest zawsze aktualna i istotna. Może to pomóc firmom pozostać konkurencyjnymi na ich rynku, ponieważ mogą szybko dostosować się do zmian i nowych trendów.

Ogólnie rzecz biorąc, obie te funkcje są towarzyszone innymi funkcjonalnościami oparte na AI, które znacznie poprawią i rozszerzą możliwości LiveAgent.