Managementul cunoștințelor prin IA

Inteligența artificială a adus noi progrese în tehnologie și nu dă semne de încetinire. Este firesc ca inteligența artificială și procesarea limbajului natural să își facă loc în gestionarea cunoștințelor. În acest articol, vom analiza rolul AI în gestionarea cunoștințelor, beneficiile și riscurile potențiale ale acesteia.

Sistemele de gestionare a cunoștințelor bazate pe IA sunt concepute pentru a face procesul de căutare și utilizare a informațiilor mai eficient, mai precis și mai personalizat. Acestea pot trece prin cantități masive de date, pot identifica modele, pot învăța din interacțiunile utilizatorilor și pot oferi informații pe care oamenii le-ar putea omite.

Ce este inteligența artificială?

IA sau inteligența artificială se referă la simularea inteligenței umane de către mașini, în special computere. Această tehnologie avansată cuprinde procese precum învățarea (dobândirea de informații și reguli pentru utilizarea acestor informații), raționamentul (utilizarea regulilor pentru a ajunge la concluzii aproximative sau definitive) și autocorectarea.

Tehnologia bazată pe inteligența artificială este clasificată de obicei în două tipuri:

• Inteligența artificială restrânsă este concepută pentru a îndeplini o sarcină restrânsă, cum ar fi recunoașterea vocală – Siri de la Apple și Alexa de la Amazon.
• Teoretic, inteligența artificială generală poate îndeplini orice sarcină intelectuală pe care o poate face o ființă umană. Până în prezent, un astfel de sistem nu există.

Tehnologiile AI includ învățarea automată, în care mașinile sunt programate să învețe și să se îmbunătățească din experiență, și procesarea limbajului natural, care implică interacțiunile dintre computere și limbajul uman. Alte tehnologii includ recunoașterea vorbirii, recunoașterea imaginilor, planificarea și robotica.

Deși poate părea o idee nouă pentru unii, inteligența artificială ne însoțește deja de câțiva ani. IA a învățat să joace dame în 1965, roboții de chat au apărut în anii ’90, iar în anii 2010 a fost folosită mai ales pentru a simplifica documente politice complicate. Acum că ChatGPT 4 a fost lansat, este interesant să vedem unde va duce IA.

Ce este managementul cunoștințelor?

Gestionarea cunoștințelor (KM) este un domeniu multidisciplinar care se referă la procesul de creare, conservare, partajare, utilizare și gestionare a cunoștințelor și informațiilor dintr-o organizație pentru a facilita procesele decizionale eficiente, rezolvarea problemelor, învățarea și inovarea. Scopul practicilor agile de gestionare a cunoștințelor este de a îmbunătăți eficiența prin reducerea nevoii de a redescoperi cunoștințe.

În domeniul gestionării cunoștințelor, cunoștințele sunt formate din perspective și experiențe. Acestea sunt fie încorporate în indivizi, fie încorporate în procese sau practici organizaționale. Pentru a vă oferi o mai bună înțelegere, iată care sunt cele mai importante componente ale gestionării cunoștințelor la nivel de întreprindere:

Care este legătura dintre IA și gestionarea cunoștințelor?

Inteligența artificială și gestionarea cunoștințelor sunt interconectate în așa fel încât inteligența artificială generativă sporește eficiența și eficacitatea gestionării cunoștințelor. În mod tradițional, gestionarea cunoștințelor include multe sarcini manuale care pot fi considerate plictisitoare. Inteligența artificială nu numai că automatizează aceste sarcini, dar adaugă și multe funcții complexe.

De ce este inteligența artificială importantă în gestionarea cunoștințelor?

Inteligența artificială s-a impus ca un instrument indispensabil în gestionarea cunoștințelor datorită vitezei, priceperii analitice, capacităților predictive, îmbunătățirii accesibilității și naturii sale de autoperfecționare. Pe această bază, inteligența artificială a devenit rapid o piatră de temelie în domeniul gestionării cunoștințelor.

În esență, importanța AI în KM constă în capacitatea sa de a procesa și analiza cantități mari de date, cu mult peste capacitățile umane. Viteza, acuratețea și abilitățile sale predictive permit organizațiilor să identifice și să valorifice informațiile critice ascunse în datele lor, conducând la decizii mai informate și mai strategice.

În plus, inteligența artificială facilitează accesibilitatea sporită a informațiilor, asigurând că cunoștințele potrivite sunt transmise persoanei potrivite la momentul optim. Această simbioză între AI și KM nu numai că asigură gestionarea eficientă a datelor, dar și favorizează un mediu care promovează inovarea, luarea de decizii agile și o înțelegere mai profundă atât a operațiunilor interne, cât și a dinamicii pieței externe.

Beneficiile IA în gestionarea cunoștințelor

IA poate aduce multe avantaje întreprinderilor. Să analizăm în profunzime beneficiile pe care software-ul de gestionare a cunoștințelor bazat pe IA le poate aduce proceselor dvs. de afaceri.

Îmbunătățirea procesului decizional

Instrumentele bazate pe inteligență artificială permit companiilor să ia decizii bazate pe date. Software-ul de gestionare a cunoștințelor bazat pe inteligență artificială poate analiza scenarii complexe și poate oferi recomandări, îmbunătățind procesul decizional.

Reducerea costurilor

După cum am menționat deja, gestionarea cunoștințelor poate fi destul de anevoioasă. Prin utilizarea sistemelor bazate pe IA, puteți automatiza sarcinile de rutină, ceea ce duce la reducerea costurilor operaționale și la o mai bună alocare a resurselor pentru alte activități de afaceri.

Eficiență îmbunătățită

Datorită capacității AI de a procesa cantități mari de date la viteza fulgerului, aceasta poate simplifica întregul proces de gestionare a cunoștințelor, făcându-l mai eficient și mai puțin predispus la erori umane.

Creșterea inovării

Inteligența artificială poate contribui în mod semnificativ la inovarea în cadrul organizațiilor prin analizarea datelor din baza de cunoștințe și prin propunerea autonomă de progrese care sunt adaptate în mod specific la nevoile companiei. Acest lucru nu numai că eficientizează procesul de inovare, dar asigură, de asemenea, că schimbările propuse sunt relevante și benefice pentru organizație.

Îmbunătățirea serviciilor pentru clienți

Inteligența artificială generativă în gestionarea cunoștințelor poate îmbunătăți în mod semnificativ eforturile de servicii pentru clienți prin furnizarea de opțiuni de servicii pentru clienți mai rapide, mai precise și mai personalizate.

Unele dintre cele mai frecvente utilizări ale managementului generativ al cunoștințelor AI în serviciile pentru clienți includ chatbots cu capacități conversaționale avansate și opțiuni de autoservire care facilitează asistența pentru clienți fără contact 24/7. Inteligența artificială poate genera, de asemenea, ghiduri pentru rezolvarea problemelor comune ale clienților pe baza articolelor de cunoștințe anterioare și poate categoriza automat tichetele de asistență pentru clienți. Toate acestea pot depăși așteptările clienților, pot stimula retenția clienților și vă pot ajuta să obțineți succes în afaceri.

Personalizare îmbunătățită

Inteligența artificială utilizează algoritmi complecși pentru a analiza comportamentul, preferințele și nevoile unui utilizator în vederea furnizării de cunoștințe personalizate. În special, rețelele neuronale pot identifica relațiile dintr-un set de date, imitând modul în care funcționează creierul uman și oferind rezultate personalizate, de exemplu, articole de cunoștințe. Acest nivel de personalizare îmbunătățește experiența utilizatorilor și a clienților.

Provocările potențiale ale IA în gestionarea cunoștințelor

La fel ca în cazul oricărui alt sistem inovator și puternic, utilizarea inteligenței artificiale generative în gestionarea cunoștințelor nu vine fără partea sa de provocări. Să le discutăm pe cele mai presante.

Complexitate tehnică

În timp ce inteligența artificială generativă are potențialul de a îmbunătăți considerabil procesele de gestionare a cunoștințelor, natura complexă a tehnologiilor AI poate introduce provocări pe care organizațiile trebuie să le abordeze. Unele dintre cele mai frecvente provocări sunt complexitatea implementării, integrarea cu sistemele existente, calitatea și acuratețea datelor și chiar cerințele intensive de resurse. Deși soluțiile bazate pe IA nu sunt chiar sisteme autonome, acestea sunt totuși foarte complexe și necesită un nivel ridicat de expertiză.

Preocupări legate de confidențialitatea și securitatea datelor

Sistemele AI necesită adesea acces la cantități mari de date, ceea ce poate ridica probleme de confidențialitate și securitate. De exemplu, un sistem AI utilizat pentru gestionarea cunoștințelor într-un cadru de asistență medicală ar avea nevoie de acces la datele sensibile ale pacienților. În cazul în care aceste date nu sunt securizate corespunzător, ele ar putea fi vulnerabile la încălcări, ceea ce ar putea duce la consecințe juridice și reputaționale grave.

Risc de dependență de inteligența artificială

Dependența excesivă de inteligența artificială poate duce la o lipsă de supraveghere umană și de gândire critică. De exemplu, dacă o companie se bazează exclusiv pe un sistem de inteligență artificială pentru gestionarea cunoștințelor, este posibil să fie trecute cu vederea informații importante care necesită intuiție și experiență umană. În plus, în cazul în care sistemul de inteligență artificială nu funcționează sau face o greșeală, este posibil ca societatea să nu aibă un plan de rezervă.

Cum să reducem riscurile sistemelor bazate pe inteligența artificială

Iată câteva sfaturi despre cum să reduceți riscurile legate de utilizarea platformelor de gestionare a cunoștințelor bazate pe IA:

Exemple de utilizare a IA în gestionarea cunoștințelor

Acum, că am pus la punct teoria, să analizăm câteva exemple reale de IA în gestionarea cunoștințelor.

Chatbots inteligenți

Unul dintre cele mai importante exemple de inteligență artificială generativă în gestionarea cunoștințelor este utilizarea chatbot-urilor inteligente. Acești asistenți virtuali alimentați cu inteligență artificială pot interacționa cu utilizatorii într-un mod natural, asemănător omului, oferind răspunsuri instantanee la întrebări, ghidând utilizatorii prin procese complexe și chiar învățând din interacțiunile anterioare pentru a îmbunătăți performanțele viitoare.

Un prim exemplu de companie care utilizează chatboți inteligenți este IBM, cu platforma sa AI, Watson. Ca fapt divers, Watson de la IBM a participat și chiar a câștigat Jeopardy de mai multe ori!

Baze de cunoștințe îmbunătățite

Bazele de cunoștințe AI sunt depozite centralizate de informații cu capacități AI adăugate. Funcționalitățile adăugate de AI variază de la un sistem la altul, dar, în general, acestea contribuie la crearea unor baze de cunoștințe externe și interne mai cuprinzătoare, automatizate și ușor de navigat.

Un bun exemplu real este AI Assist de la LiveAgent – o bază de cunoștințe bazată pe inteligență artificială care creează automat articole de bază de cunoștințe din tichete și comunicări anterioare cu clienții.

Funcții avansate de căutare

Inteligența artificială poate trece prin cantități mari de date pentru a găsi rapid informații precise. Ele folosesc procesarea limbajului natural pentru a înțelege limbajul uman, făcând căutările de cunoștințe mai intuitive și mai precise. Capacitățile de căutare inteligentă ale AI elimină barierele pentru lucrătorii din domeniul cunoașterii și le permit acestora să își facă treaba mult mai eficient și mai eficace.

În viața reală, Salesforce Einstein este un exemplu excelent de funcționalitate de căutare bazată pe AI.

Suport pentru navigare interactivă

Atunci când interacționează cu o bază de cunoștințe bazată pe inteligență artificială, clienții sau agenții pot utiliza indicații pentru a parcurge o bază de cunoștințe existentă. Acest lucru permite o navigare mult mai direcționată în comparație cu simpla tastare a cuvintelor cheie în bara de căutare.

Puteți vedea aceste capacități de inteligență artificială în baza de cunoștințe bazată pe inteligență artificială a LiveAgent cu funcționalitatea Smart Search (Căutare inteligentă).

Analiza predictivă

Inteligența artificială utilizează algoritmi avansați și tehnici de învățare automată pentru a face predicții cu privire la rezultatele viitoare pe baza datelor și a modelelor istorice. Analiza predictivă a IA a devenit una dintre soluțiile esențiale pentru procese precum alocarea resurselor, predicția fraudelor, analiza tendințelor, evaluarea riscurilor și predicția fluctuațiilor.

Un exemplu bine cunoscut de analiză predictivă în viața reală este Netflix. Aceștia folosesc analiza predictivă în motorul lor de recomandări pentru a prezice comportamentul utilizatorilor și a sugera emisiuni TV și filme.

Instrumente de luare a deciziilor

Gestionarea cunoștințelor de întreprindere bazată pe inteligență artificială permite companiilor să ia decizii bazate pe mai multe date. Software-ul de gestionare a cunoștințelor bazat pe inteligență artificială poate analiza scenarii complexe și furniza recomandări, îmbunătățind procesul decizional.

De exemplu, pluginul URLsLab pentru WordPress utilizează inteligența artificială pentru a analiza cantități mari de date de pe site-ul dvs. web și pentru a recomanda în mod independent elemente ale site-ului web, cum ar fi articole conexe, grupuri de conținut, și chiar generează automat conținut nou.

Cum încorporează LiveAgent inteligența artificială pentru gestionarea cunoștințelor?

Echipa LiveAgent lucrează din greu la implementarea inteligenței artificiale în setul de caracteristici existente și în diverse aspecte ale gestionării cunoștințelor. Funcțiile de gestionare a cunoștințelor vor fi îmbogățite prin noi baze de cunoștințe bazate pe inteligență artificială și funcții de căutare inteligentă care utilizează inteligența artificială pentru a crea o experiență mai raționalizată și mai eficientă pentru utilizatori.

Baza de cunoștințe bazată pe inteligență artificială a LiveAgent poate crea automat articole de cunoștințe pe baza tichetelor de asistență pentru clienți și a comunicărilor anterioare cu clienții, în timp ce Smart Search utilizează inteligența artificială pentru a răspunde întrebărilor clienților pe baza articolelor de cunoștințe existente.

S-ar putea să vă întrebați ce beneficii vor aduce aceste caracteristici utilizatorului final. Să explicăm.

În primul rând, baza de cunoștințe bazată pe inteligență artificială poate economisi timp și resurse pentru întreprinderi prin generarea automată a articolelor de cunoștințe. Acest lucru înseamnă că întreprinderile se pot concentra mai mult pe operațiunile lor de bază, în loc să piardă timp creând manual aceste articole.

În al doilea rând, funcția de căutare inteligentă poate îmbunătăți satisfacția clienților prin furnizarea de răspunsuri rapide și exacte la întrebările acestora. Acest lucru poate duce la o experiență mai bună a clienților, care poate duce la rândul său la creșterea loialității clienților și, eventual, la vânzări mai mari.

În plus, aceste funcții de inteligență artificială pot ajuta întreprinderile să își raționalizeze procesele de asistență pentru clienți, făcându-le mai eficiente. Acest lucru poate duce la economii de costuri, deoarece întreprinderile pot răspunde solicitărilor clienților mai rapid și cu mai puține resurse.

În cele din urmă, prin utilizarea IA pentru gestionarea cunoștințelor, întreprinderile se pot asigura că asistența lor pentru clienți este întotdeauna actualizată și relevantă. Acest lucru poate ajuta întreprinderile să rămână competitive pe piața lor, deoarece se pot adapta rapid la schimbări și la noile tendințe.

În general, aceste două caracteristici sunt însoțite de alte funcționalități bazate pe inteligență artificială care vor îmbunătăți și extinde considerabil capacitățile LiveAgent.