AI upravljanje znanja

Umetna inteligenca je prinesla nove napredke v tehnologijo in ni znakov, da bi se upočasnila. Povsem naravno je, da je AI našel pot v upravljanje znanja.

Sistemi upravljanja znanja, ki jih poganja AI, so zasnovani tako, da naredijo proces iskanja in uporabe informacij bolj učinkovit, natančen in personaliziran. Lahko pregledajo ogromne količine podatkov, identificirajo vzorce, se učijo iz interakcij uporabnikov in zagotovijo vpoglede, ki jih ljudje morda ne bi opazili.

Kaj je AI?

AI ali umetna inteligenca se nanaša na simulacijo človeške inteligence s strani strojev, posebej računalnikov. Ta napredna tehnologija zajema procese, kot so učenje (pridobivanje informacij in pravil za uporabo teh informacij), sklepanje (uporaba pravil za doseganje približnih ali dokončnih zaključkov) in samokorekcija.

Tehnologija, ki temelji na AI, je običajno razvrščena v dve vrsti:

• Ozka AI je zasnovana za opravljanje ozke naloge, kot je prepoznavanje glasu – Apple Siri in Amazon Alexa.
• Splošna AI lahko teoretično opravi katero koli intelektualno nalogo, ki jo lahko opravi človek. Zaenkrat tak sistem ne obstaja.

Tehnologije AI vključujejo strojno učenje, pri katerem so stroji programirani, da se učijo in izboljšajo iz izkušenj, ter obdelavo naravnega jezika, ki vključuje interakcije med računalniki in človeškim jezikom. Druge tehnologije vključujejo prepoznavanje govora, prepoznavanje slik, načrtovanje in robotiko.

Čeprav se morda zdi kot povsem nova ideja za nekatere, je AI z nami že kar nekaj let. AI se je naučil igrati dame leta 1965, chatboti so se pojavili v 90. letih, v 2010. letih pa se je večinoma uporabljal za poenostavljenje zapletenih dokumentov politike. Zdaj, ko je bil izdan ChatGPT 4, je vznemirljivo videti, kam bo AI vodil.

Kaj je upravljanje znanja?

Upravljanje znanja (KM) je multidisciplinarno področje, ki se nanaša na proces ustvarjanja, kuriranja, deljenja, uporabe in upravljanja znanja in informacij v organizaciji za olajšanje učinkovitih procesov odločanja, reševanja problemov, učenja in inovacije. Cilj agilnih praks upravljanja znanja je izboljšati učinkovitost z zmanjšanjem potrebe po ponovno odkrivanju znanja.

V KM vpogledi in izkušnje sestavljajo znanje. Bodisi so vključeni v posameznike bodisi so vgrajeni v organizacijske procese ali prakse. Da vam bolje razumemo, tukaj so najpomembnejše komponente upravljanja znanja v podjetju:

• Ljudje: Preprosto povedano, so ustvarjalci znanja. Posamezniki v organizaciji, ki ustvarjajo, uporabljajo in delijo znanje. Biti morajo pripravljeni in sposobni deliti tisto, kar vedo, in uporabiti znanje, ki ga delijo drugi.
• Procesi: Metode in postopki, ki se uporabljajo za ustvarjanje, shranjevanje, deljenje in uporabo znanja. Ti se lahko razlikujejo od formalnih procesov, kot so programi usposabljanja, do neformalnih, kot so socialne interakcije.
• Tehnologija: Orodja in ekspertni sistemi, ki se uporabljajo za podporo upravljanju znanja. To lahko vključuje baze podatkov, sisteme za upravljanje dokumentov, platforme družbenih medijev, iskalniki in drugo.
• Kultura: Vrednosti, norme in vedenja, ki spodbujajo ali odvračajo deljenje in uporabo znanja. Kultura, ki ceni učenje in deljenje, je kritična za upravljanje znanja.
• Struktura: Organizacijske strukture, ki olajšajo ali ovirajo upravljanje znanja. To lahko vključuje hierarhične strukture, ki nadzorujejo, kdo ima dostop do katerega znanja, kot tudi bolj neformalne strukture, kot so mreže odnosov.

Kakšna je povezava med AI in upravljanjem znanja?

Umetna inteligenca in upravljanje znanja sta medsebojno povezana na način, da generativni AI izboljšuje učinkovitost in delotvornost upravljanja znanja. Tradicionalno upravljanje znanja vključuje številne ročne naloge, ki se lahko zdijo dolgočasne. Umetna inteligenca ne samo da avtomatizira te naloge, ampak dodaja tudi številne kompleksne funkcije.

Zakaj je umetna inteligenca pomembna v upravljanju znanja?

Umetna inteligenca je zahtevala svoje mesto kot nepogrešljivo orodje v upravljanju znanja zaradi svoje hitrosti, analitične moči, napovednih zmožnosti, izboljšane dostopnosti in samoupravičujoče narave. Na tej osnovi je AI hitro postal temelj na področju upravljanja znanja.

V svojem jedru je pomen AI v KM v njegovi zmožnosti obdelave in analize ogromnih količin podatkov, ki so daleč onkraj človeških zmožnosti. Njegova hitrost, natančnost in napovedne zmožnosti omogočajo organizacijam, da identificirajo in izkoristijo kritične vpoglede, skrite v njihovih podatkih, kar vodi do bolj informiranih in strateških odločitev.

Poleg tega AI olajšuje izboljšano dostopnost informacij, kar zagotavlja, da je pravo znanje dostavljeno pravi osebi v optimalnem času. Ta simbiotična povezava med AI in KM ne samo da zagotavlja učinkovito obdelavo podatkov, ampak tudi spodbuja okolje, ki spodbuja inovacijo, agilen odločanje in globlje razumevanje tako notranjih operacij kot zunanjih tržnih dinamik.

Prednosti AI v upravljanju znanja

AI lahko prinaša številne prednosti podjetjem. Poglejmo si podrobneje prednosti, ki jih lahko programska oprema za upravljanje znanja, ki jo poganja AI, prinese vašim poslovnim procesom.

Izboljšano sprejemanje odločitev

Orodja, ki jih poganja AI, omogočajo podjetjem, da sprejemajo bolj podatkovne odločitve. Programska oprema za upravljanje znanja, ki jo poganja umetna inteligenca, lahko analizira kompleksne scenarije in zagotovi priporočila, kar izboljšuje proces odločanja.

Prihranek stroškov

Kot smo že omenili, je upravljanje znanja lahko precej dolgočasno. Z uporabo sistemov, ki jih poganja AI, lahko avtomatizirате rutinske naloge, kar vodi do zmanjšanih operativnih stroškov in boljše dodelitve virov za druge poslovne dejavnosti.

Izboljšana učinkovitost

Z zmožnostjo AI za obdelavo ogromnih količin podatkov z bliskovito hitrostjo lahko poenostavi celoten proces upravljanja znanja, kar ga naredi bolj učinkovitim in manj nagnjenega človeški napaki.

Povečana inovacija

AI lahko bistveno prispeva k inovaciji v organizacijah z analizo podatkov v bazi znanja in avtonomnim predlaganjem napredkov, ki so posebej prilagojeni potrebam podjetja. To ne samo da poenostavi proces inovacije, ampak tudi zagotavlja, da so predlagane spremembe relevantne in koristne za organizacijo.

Izboljšane storitve za stranke

Generativni AI v upravljanju znanja lahko bistveno izboljša napore pri storitvah za stranke z zagotavljanjem hitrejših, natančnejših in personaliziranih možnosti storitev za stranke.

Nekateri najpogostejši uporabi generativnega AI upravljanja znanja v storitvah za stranke vključujejo chatbote z naprednimi konverzacijskimi zmožnostmi in možnosti samopostrežnega servisa, ki omogočajo 24/7 brezstično podporo strank. AI lahko tudi ustvari vodnike za reševanje pogostih težav strank na podlagi prejšnjih člankov baze znanja in avtomatično kategorizira vstopnice za podporo strank. Vse to lahko preseže pričakovanja strank, poveča zadrževanje strank in vam pomaga doseči poslovni uspeh.

Izboljšana personalizacija

AI uporablja kompleksne algoritme za analizo vedenja, preferenc in potreb uporabnika, da zagotovi personalizirano znanje. Zlasti nevronske mreže lahko identificirajo razmerja v naboru podatkov z posnemanjem načina, kako deluje človeški možgani, in zagotavljanjem personaliziranih rezultatov, npr. člankov baze znanja. Ta raven personalizacije izboljšuje izkušnje uporabnikov in strank.

Potencialni izzivi AI v upravljanju znanja

Kot pri katerem koli drugem inovativnem in zmogljivem sistemu, uporaba generativnega AI v upravljanju znanja ne pride brez svojega deleža izzivov. Razpravljajmo o najbolj nujnih.

Tehnična kompleksnost

Čeprav ima generativni AI potencial za bistveno izboljšanje procesov upravljanja znanja, lahko zapletena narava tehnologij AI uvede izzive, ki jih morajo organizacije nasloviti. Nekateri najpogostejši izzivi so kompleksnost implementacije, integracija s postoječimi sistemi, kakovost in natančnost podatkov ter celo intenzivne zahteve po virih. Čeprav rešitve, ki temeljijo na AI, niso ravno avtonomni sistemi, so še vedno zelo kompleksne in zahtevajo visoko raven strokovnosti.

Pomisleki glede zasebnosti in varnosti podatkov

Sistemi AI pogosto zahtevajo dostop do velikih količin podatkov, kar lahko sproži pomisleke glede zasebnosti in varnosti. Na primer, sistem AI, ki se uporablja za upravljanje znanja v zdravstveni ustanovi, bi potreboval dostop do občutljivih podatkov pacientov. Če ti podatki niso pravilno zaščiteni, bi bili lahko ranljivi za kršitve, kar bi lahko vodilo do resnih pravnih in reputacijskih posledic.

Tveganje odvisnosti od AI

Prevelika odvisnost od umetne inteligence lahko vodi do pomanjkanja nadzora s strani človeka in kritičnega razmišljanja. Na primer, če se podjetje zanašaizključno na sistem AI za upravljanje znanja, bi bili lahko spregledani pomembni vpogledi, ki zahtevajo človeško intuicijo in izkušnje. Poleg tega, če sistem AI ne uspe ali naredi napako, podjetje morda nima rezervnega načrta.

Kako ublažiti tveganja sistemov, ki temeljijo na AI

Tukaj je nekaj nasvetov, kako ublažiti tveganja, povezana z uporabo platform za upravljanje znanja, ki jih poganja AI:

• Vlagajte v usposobljene strokovnjake AI in zagotovite usposabljanje za obstoječi osebje – Prepričajte se, da se vaš osebje počuti pooblaščeno za uporabo novih orodij AI in da imate pri roki izkušene strokovnjake v primeru, da se pojavijo kakršne koli težave.
• Načrtujte celovite strategije za izboljšanje kakovosti podatkov in predprocesiranje – Navedite sistematičen pristop, da zagotovite, da so podatki, ki jih uporabljate, natančni in dosledni. Nastavite procese standardizacije in redno spremljajte podatke, da se izognete vrzeli v znanju in poslabšanju kakovosti podatkov.
• Izvedite temeljito raziskavo in pilotne projekte pred polno implementacijo – Temeljito raziščite in testirajte novi sistem, preden ga uvedete v produkcijsko okolje.
• Izberite rešitve AI, ki se ujemajo s cilji in tehničnimi zmožnostmi organizacije – Prepričajte se, da ne greste predaleč. Ocenite svoje potrebe in cilje ter tehnične zmožnosti. To bo pomagalo, da se izognete preplavljanju sebe in svojega osebja ter preprečite prekoračitev proračuna.
• Vzpostavite in se držite strogih protokolov za stalno vzdrževanje, posodobitve in etične vidike, da preprečite kršitve in težave z zasebnostjo v življenjskem ciklu AI. Prioritizujte varnost podatkov, zasebnost in skladnost z izvajanjem ukrepov, kot so šifriranje podatkov, redne ocene tveganja in neprekinjeni revizije skladnosti. To bo zagotovilo zaščito tako vaših podatkov kot podatkov vaših uporabnikov.
• Prioritizujte varnost podatkov, zasebnost in skladnost skozi celoten življenjski cikel AI – Osredotočite se na varnostne ukrepe, kot so šifriranje podatkov, redne ocene tveganja in neprekinjene revizije skladnosti, da zaščitite podatke vas in vaših uporabnikov.
• Osredotočite se na izobraževanje uporabnikov in upravljanje sprememb, da zagotovite gladko sprejetje – Sprejetje novega orodja ali storitve je lahko zahtevno, zlasti kompleksne, kot je platforma za upravljanje znanja, ki jo poganja AI. Usposobite vse uporabnike za pravilno ravnanje s sistemom, da se izognete vrzeli v znanju, in izvedite proces upravljanja sprememb, ki zagotavlja gladko integracijo sistema.

Primeri, kako se AI uporablja v upravljanju znanja

Zdaj, ko imamo teorijo, poglejmo si nekaj primerov iz resničnega sveta, kako se AI uporablja v upravljanju znanja.

Inteligentni chatboti

Eden od najbolj vidnih primerov generativnega AI v upravljanju znanja je uporaba inteligentnih chatbotov. Ti virtualni asistenti, ki jih poganja AI, lahko komunicirajo z uporabniki na naraven, človeški način, zagotavljajo takojšnje odgovore na vprašanja, vodijo uporabnike skozi kompleksne procese in se celo učijo iz preteklih interakcij, da izboljšajo prihodnje delovanje.

Odličen primer podjetja, ki uporablja inteligentne chatbote, je IBM s svojo platformo AI Watson. Zabavno dejstvo: IBM Watson je obiskal in celo zmagal na Jeopardy večkrat!

Izboljšane baze znanja

Baze znanja AI so centralizirani skladišči informacij z dodanimi zmožnostmi AI. Funkcionalnosti, ki jih doda AI, se razlikujejo od sistema do sistema, vendar na splošno prispevajo k bolj celovitim, avtomatiziranim in enostavno dostopnim zunanjim in notranjim bazam znanja.

Dober primer iz resničnega sveta je LiveAgent AI Assist — baza znanja, ki jo poganja AI in avtomatično ustvari članke baze znanja iz vstopnic in prejšnjih komunikacij s strankami.

Napredne funkcije iskanja

AI lahko pregleda ogromne količine podatkov, da hitro najde natančne informacije. Uporabljajo obdelavo naravnega jezika, da razumejo človeški jezik, kar naredi iskanja znanja bolj intuitivna in natančna. Inteligentne zmožnosti iskanja AI porušijo oviro za delavce znanja in jim omogočijo, da svoje delo opravljajo veliko bolj učinkovito in delotvorno.

V resničnem življenju je Salesforce Einstein odličen primer funkcionalnosti iskanja, ki jo poganja AI.

Interaktivna podpora za brskanje

Pri interakciji z bazo znanja, ki jo poganja AI, lahko stranke ali agenti uporabijo pozive za brskanje po obstoječi bazi znanja. To omogoča veliko bolj ciljano brskanje v primerjavi s preprostim tipkanjem ključnih besed v iskalno polje.

Te zmožnosti umetne inteligence lahko vidite v bazi znanja LiveAgent, ki jo poganja AI, s funkcionalnostjo Smart Search.

Napovedna analiza

Umetna inteligenca uporablja napredne algoritme in tehnike strojnega učenja, da naredi napovedi o prihodnjih rezultatih na podlagi zgodovinskih podatkov in vzorcev. Napovedna analiza AI je postala ena od kritičnih rešitev za procese, kot so dodelitev virov, napovedovanje goljufij, analiza trendov, ocena tveganja in napovedovanje odtoka.

Dobro znan primer napovedne analitike v resničnem življenju je Netflix. Uporabljajo napovedovalno analitiko v svojem motorju priporočil, da napovedujejo vedenje uporabnikov in predlagajo TV oddaje in filme.

Orodja za sprejemanje odločitev

Upravljanje znanja v podjetju, ki ga poganja AI, omogoča podjetjem, da sprejemajo bolj podatkovne odločitve. Programska oprema za upravljanje znanja, ki jo poganja umetna inteligenca, lahko analizira kompleksne scenarije in zagotovi priporočila, kar izboljšuje proces odločanja.

Na primer, vtičnik URLsLab za WordPress uporablja AI za analizo velikih količin podatkov na vaši spletni strani in neodvisno priporoča elemente spletne strani, kot so povezani članki, gruče vsebine, in celo avtomatično ustvari novo vsebino.

Kako LiveAgent vključuje AI za upravljanje znanja?

Ekipa LiveAgent trdo dela na vključevanju umetne inteligence v obstoječi nabor funkcij in različne vidike upravljanja znanja. Funkcionalnosti upravljanja znanja bodo obogatene z novimi funkcionalnostmi baze znanja in Smart Search, ki jih poganja AI in uporabljajo AI za ustvarjanje bolj poenostavljene in učinkovite izkušnje za uporabnike.

Baza znanja LiveAgent, ki jo poganja AI, lahko avtomatično ustvari članke baze znanja na podlagi vstopnic za podporo strank in prejšnjih komunikacij s strankami, medtem ko Smart Search uporablja AI za odgovarjanje na vprašanja strank na podlagi obstoječih člankov baze znanja.

Prednosti za končne uporabnike

Morda se sprašujete, kako bodo te funkcionalnosti koristile končnemu uporabniku. Razložimo.

Prvič, baza znanja, ki jo poganja AI, lahko podjetjem prihrani čas in vire z avtomatskim generiranjem člankov baze znanja. To pomeni, da se podjetja lahko osredotočijo bolj na svoje osnovne operacije, namesto da bi preživljala čas z ročnim ustvarjanjem teh člankov.

Drugič, funkcionalnost Smart Search lahko izboljša zadovoljstvo strank z zagotavljanjem hitrih in natančnih odgovorov na njihova vprašanja. To lahko vodi do boljše izkušnje strank, kar pa lahko vodi do povečane lojalnosti strank in potencialno več prodaje.

Poleg tega lahko te funkcionalnosti AI podjetjem pomagajo poenostaviti procese podpore strank, kar jih naredi bolj učinkovite. To lahko vodi do prihrankov stroškov, saj lahko podjetja hitreje in z manj viri obdelajo poizvedbe strank.

Nazadnje, z uporabo AI za upravljanje znanja, lahko podjetja zagotovijo, da je njihova podpora strank vedno posodobljena in relevantna. To lahko podjetjem pomaga ostati konkurenčna na svojem trgu, saj se lahko hitro prilagodijo spremembam in novim trendom.

Na splošno sta obe funkcionalnosti spremljani z drugimi funkcionalnostmi, ki jih poganja AI, in bosta bistveno izboljšali in razširili zmožnosti LiveAgent.