Zarządzanie wiedzą oparte na AI

Sztuczna inteligencja przynosi nowe postępy w technologii i nic nie wskazuje na to, że miałaby spowolnić. To naturalne, że sztuczna inteligencja i przetwarzanie języka naturalnego znalazły zastosowanie w zarządzaniu wiedzą. W tym artykule omówimy rolę AI w zarządzaniu wiedzą, jej korzyści i potencjalne zagrożenia.

Systemy zarządzania wiedzą oparte na sztucznej inteligencji zostały zaprojektowane tak, aby proces wyszukiwania i wykorzystywania informacji był bardziej wydajny, dokładny i spersonalizowany. Mogą przeszukiwać ogromne ilości danych, identyfikować schematy, uczyć się na podstawie interakcji użytkownika i dostarczać wnioski, które ludzie mogą przeoczyć.

Czym jest AI?

AI to skrót od „artificial intelligence”, czyli sztucznej inteligencji. Jest to symulacja ludzkiej inteligencji przez maszyny, zwłaszcza komputery. Ta zaawansowana technologia obejmuje procesy takie jak nauka (pozyskiwanie informacji i zasad wykorzystywania tych informacji), wyciąganie wniosków (używanie zasad, aby dojść do przybliżonych lub ostatecznych wniosków) oraz samokorekta.

Technologię opartą na sztucznej inteligencji zwykle dzieli się na dwa rodzaje:

• Narrow AI, czyli wąska sztuczna inteligencja, została zaprojektowana do wykonywania prostych zadań takich jak rozpoznawanie głosu – tak jak na przykład Siri od Apple czy Alexa od Amazona.
• General AI, czyli ogólna sztuczna inteligencja, teoretycznie może wykonywać wszystkie te intelektualne zadania, co ludzie. Jak na razie taki system nie istnieje.

Technologie AI to na przykład uczenie maszynowe, w którym maszyny są zaprogramowane do uczenia się i doskonalenia na podstawie doświadczeń, oraz przetwarzanie języka naturalnego, które obejmuje interakcje między komputerami a językiem ludzkim. Inne technologie to między innymi rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie obrazów, planowanie i robotyka.

Choć dla niektórych sztuczna inteligencja może wydawać się czymś zupełnie nowym, jest z nami już od dobrych kilku lat. Sztuczna inteligencja nauczyła się grać w warcaby w 1965 roku, chatboty pojawiły się w latach 90-tych, a w 2010 roku AI było używane głównie do upraszczania skomplikowanych dokumentów. Teraz gdy dostępny jest ChatGPT 4, z ekscytacją przyglądamy się temu, dokąd doprowadzi nas AI.

Czym jest zarządzanie wiedzą?

Zarządzanie wiedzą (KM, czyli knowledge management) to multidyscyplinarna dziedzina zajmująca się procesem tworzenia, selekcjonowania, udostępniania, wykorzystywania i zarządzania wiedzą oraz informacją w organizacji w celu ułatwienia skutecznych procesów podejmowania decyzji, rozwiązywania problemów, uczenia się i innowacji. Celem zwinnych praktyk zarządzania wiedzą jest poprawa wydajności poprzez zmniejszenie potrzeby ponownego zdobywania wiedzy.

Na wiedzę organizacji składają się wnioski i doświadczenia. Są one albo ucieleśnione w osobach, albo osadzone w procesach lub praktykach organizacji. Aby lepiej to zrozumieć, zapoznaj się z najważniejszymi aspektami zarządzania wiedzą:

Jaki jest związek między AI a zarządzaniem wiedzą?

Sztuczna inteligencja i zarządzanie wiedzą jest ze sobą powiązane, ponieważ generatywna sztuczna inteligencja zwiększa wydajność i skuteczność zarządzania wiedzą. Tradycyjnie zarządzanie wiedzą obejmuje wiele ręcznych, powtarzalnych zadań. Sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje te zadania, ale także dodaje wiele złożonych funkcji.

Czemu sztuczna inteligencja jest ważna w zarządzaniu wiedzą?

Sztuczna inteligencja stała się niezbędnym narzędziem w zarządzaniu wiedzą ze względu na swoją szybkość, możliwości analityczne i predykcyjne, poprawę dostępności i samodoskonalenie. To dzięki temu sztuczna inteligencja szybko stała się kluczowa w dziedzinie zarządzania wiedzą.

Kluczowa rola sztucznej inteligencji w zarządzaniu wiedzą wynika z jej zdolności do przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych, znacznie wykraczających poza ludzkie możliwości. Jej szybkość, dokładność i zdolności predykcyjne pozwalają organizacjom identyfikować i wykorzystywać istotne spostrzeżenia ukryte w ich danych, prowadząc do bardziej świadomych i strategicznych decyzji.

Co więcej, sztuczna inteligencja zwiększa dostępność informacji, zapewniając, że właściwe dane zostaną dostarczane do właściwej osoby w optymalnym czasie. Ta symbioza AI i zarządzania wiedzą nie tylko zapewnia wydajną obsługę danych, ale także sprzyja kulturze, która promuje innowacje, sprawne podejmowanie decyzji i głębsze zrozumienie zarówno wewnętrznych operacji, jak i zewnętrznej dynamiki rynku.

Korzyści, które AI przynosi w zarządzaniu wiedzą

Używanie sztucznej inteligencji ma wiele plusów. Przyjrzyjmy się bliżej korzyściom, jakie oprogramowanie do zarządzania wiedzą oparte na sztucznej inteligencji może przynieść procesom biznesowym.

Ulepszone podejmowanie decyzji

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają firmom podejmowanie decyzji na podstawie danych. Oprogramowanie do zarządzania wiedzą oparte na sztucznej inteligencji może analizować złożone scenariusze i dostarczać rekomendacje, usprawniając proces podejmowania decyzji.

Redukcja kosztów

Jak już wspomnieliśmy, zarządzanie wiedzą może być dość żmudne. Dzięki zastosowaniu systemów opartych na sztucznej inteligencji można zautomatyzować rutynowe zadania, co prowadzi do zmniejszenia kosztów operacyjnych i lepszej alokacji zasobów dla innych działań biznesowych.

Większa wydajność

Zdolność sztucznej inteligencji do błyskawicznego przetwarzania ogromnych ilości danych może usprawnić cały proces zarządzania wiedzą, czyniąc go bardziej wydajnym i mniej podatnym na błędy ludzkie.

Więcej innowacji

Sztuczna inteligencja może znacząco przyczynić się do innowacji w organizacjach, analizując dane w bazie wiedzy i na własną rękę proponując kroki dostosowane do potrzeb firmy. Nie tylko usprawnia to proces innowacji, ale także zapewnia, że proponowane zmiany są odpowiednie i korzystne dla organizacji.

Ulepszona obsługa klienta

Generatywna sztuczna inteligencja w zarządzaniu wiedzą może znacznie ulepszyć działania związane z obsługą klienta, zapewniając szybszą, dokładniejszą i bardziej spersonalizowaną obsługę klienta.

Niektóre z najczęstszych zastosowań zarządzania wiedzą opartego na generatywnym AI w obsłudze klienta obejmują chatboty z zaawansowanymi możliwościami konwersacyjnymi i opcjami samoobsługi ułatwiającymi bezkontaktową obsługę klienta 24/7. Sztuczna inteligencja może również generować przewodniki do rozwiązywania typowych problemów klientów na podstawie wcześniejszych artykułów wiedzy i automatycznie kategoryzować zgłoszenia do obsługi klienta. Wszystko to może pomóc przekraczać oczekiwania klientów, zwiększać ich utrzymanie i pomóc w osiąganiu sukcesów.

Większa personalizacja

Sztuczna inteligencja wykorzystuje złożone algorytmy do analizowania zachowań, preferencji i potrzeb użytkowników w celu dostarczania spersonalizowanej wiedzy. Zwłaszcza sieci neuronowe świetnie sprawdzają się w identyfikowaniu relacji w zbiorze danych, naśladując sposób działania ludzkiego mózgu i dostarczając spersonalizowane wyniki, np. artykuły bazy wiedzy. Ten poziom personalizacji poprawia doświadczenia użytkowników i klientów.

Potencjalne wyzwania związane z AI w zarządzaniu wiedzą

Podobnie jak w przypadku każdego innego innowacyjnego, potężnego systemu, wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w zarządzaniu wiedzą nie jest pozbawione wyzwań. Omówmy największe z nich.

Złożoność pod względem technicznym

Choć generatywna sztuczna inteligencja ma potencjał, aby znacznie usprawnić procesy zarządzania wiedzą, skomplikowany charakter technologii AI może stanowić źródło nowych wyzwań dla organizacji. Niektóre z najpowszechniejszych z nich to złożoność wdrożenia, integracja z istniejącymi systemami, jakość i dokładność danych, a nawet duże wymagania dotyczące zasobów. Chociaż rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji nie są w pełni autonomicznymi systemami, nadal są bardzo złożone i wymagają wysokiego poziomu wiedzy specjalistycznej.

Prywatność danych i obawy o bezpieczeństwo

Systemy sztucznej inteligencji często wymagają dostępu do dużych ilości danych, co może budzić obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa. Przykładowo, system sztucznej inteligencji wykorzystywany do zarządzania wiedzą w placówkach opieki zdrowotnej wymagałby dostępu do poufnych danych pacjentów. Jeśli dane te nie są odpowiednio zabezpieczone, mogą być podatne na naruszenia, potencjalnie prowadzące do poważnych konsekwencji prawnych i reputacyjnych.

Ryzyko bycia zależnym od AI

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

Jak ograniczać ryzyko związane z używaniem systemów opartych na AI

Oto kilka wskazówek na temat tego, jak ograniczyć ryzyko związane z korzystaniem z platform do zarządzania wiedzą opartych na sztucznej inteligencji:

Przykłady wykorzystania AI w zarządzaniu wiedzą

Teraz gdy poznaliśmy już nieco teorii, przyjrzyjmy się prawdziwym przykładom wykorzystania AI w zarządzaniu wiedzą.

Inteligentne chatboty

Jednym z najbardziej znanych przykładów użycia generatywnej sztucznej inteligencji w zarządzaniu wiedzą jest wykorzystanie inteligentnych chatbotów. Ci wirtualni asystenci wykorzystujący sztuczną inteligencję mogą wchodzić w interakcje z użytkownikami w naturalny, ludzki sposób, zapewniając natychmiastowe odpowiedzi na zapytania, prowadząc użytkowników przez złożone procesy, a nawet ucząc się na podstawie wcześniejszych interakcji w celu poprawy przyszłych wyników.

Doskonałym przykładem firmy korzystającej z inteligentnych chatbotów jest IBM ze swoją platformą AI, Watson. Co ciekawe, Watson firmy IBM brał udział, a nawet wielokrotnie wygrał amerykański teleturniej Jeopardy!

Ulepszone bazy wiedzy

Bazy wiedzy oparte na AI to scentralizowane katalogi informacji z dodatkowymi możliwościami AI. Funkcje dodawane przez sztuczną inteligencję różnią się w zależności od systemu, ale ogólnie przyczyniają się do tworzenia bardziej kompleksowych, zautomatyzowanych i łatwych w nawigacji zewnętrznych i wewnętrznych baz wiedzy.

Dobrym przykładem jest AI Assist firmy LiveAgent – baza wiedzy oparta na sztucznej inteligencji, która automatycznie tworzy artykuły bazy wiedzy na podstawie zgłoszeń i wcześniejszej komunikacji z klientami.

Zaawansowane funkcje wyszukiwania

Sztuczna inteligencja może przeszukiwać ogromne ilości danych, aby szybko znaleźć precyzyjne informacje. Wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego, aby zrozumieć ludzki język, dzięki czemu wyszukiwanie wiedzy jest bardziej intuicyjne i dokładne. Inteligentne możliwości wyszukiwania oparte na AI to przełom dla pracowników wiedzy, który pozwala im wykonywać swoją pracę znacznie wydajniej i skuteczniej.

Doskonałym prawdziwym przykładem funkcji wyszukiwania opartej na AI jest Einstein od Salesforce.

Interaktywne wsparcie przeglądania

Podczas interakcji z bazą wiedzy opartą na sztucznej inteligencji klienci lub agenci mogą korzystać z komend. Pozwala to na znacznie bardziej ukierunkowane przeglądanie bazy wiedzy w porównaniu ze zwykłym wpisywania słów kluczowych w pasku wyszukiwania.

Te oparte na sztucznej inteligencji funkcje są dostępne w bazie wiedzy LiveAgent opartej na sztucznej inteligencji z inteligentnym wyszukiwaniem.

Analiza predykcyjna

Sztuczna inteligencja wykorzystuje zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego do przewidywania przyszłych wyników na podstawie przeszłych danych i wzorców. Analiza predykcyjna oparta na AI stała się jednym z kluczowych rozwiązań dla procesów takich jak alokacja zasobów, przewidywanie oszustw, analiza trendów, ocena ryzyka i przewidywanie utraty klientów.

Dobrze znanym przykładem analizy predykcyjnej w prawdziwym życiu jest Netflix. W swoim silniku rekomendacji firma wykorzystuje analitykę predykcyjną do przewidywania zachowań użytkowników i sugerowania im programów oraz filmów do obejrzenia.

Narzędzia wspomagające podejmowanie decyzji

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

Przykładowo, wtyczka URLsLab dla WordPress wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania dużych ilości danych w witrynie i autonomicznie rekomenduje elementy witryny, takie jak powiązane artykuły czy klastry tematyczne, a nawet automatycznie generuje nowe treści.

Jak LiveAgent wdraża AI w zarządzaniu wiedzą?

Zespół LiveAgent dokłada starań, by jak najlepiej wdrażać sztuczną inteligencję do istniejącego zestawu funkcji i różnych aspektów zarządzania wiedzą. Funkcje zarządzania wiedzą zostaną wzbogacone o nową bazę wiedzy opartą na sztucznej inteligencji i funkcje inteligentnego wyszukiwania, które wykorzystują AI do tworzenia płynniejszych, bardziej wydajnych doświadczeń użytkowników.

Baza wiedzy LiveAgent oparta na sztucznej inteligencji może automatycznie tworzyć artykuły wiedzy na podstawie zgłoszeń do obsługi klienta i wcześniejszej komunikacji z klientami, podczas gdy Smart Search wykorzystuje AI do odpowiadania na pytania klientów na podstawie istniejących artykułów wiedzy.

Możliwe, że zastanawiasz się, w jaki sposób te funkcje przyniosą korzyści użytkownikowi końcowemu. Wyjaśnijmy to.

Po pierwsze, baza wiedzy oparta na sztucznej inteligencji może zaoszczędzić czas i zasoby firm poprzez automatyczne generowanie artykułów wiedzy. Oznacza to, że firmy mogą skupić się na swoich podstawowych operacjach, zamiast poświęcać czas na ręczne tworzenie artykułów.

Po drugie, funkcja inteligentnego wyszukiwania może zwiększyć zadowolenie klientów, zapewniając szybkie i dokładne odpowiedzi na ich pytania. Może to prowadzić do lepszej obsługi klienta, co z kolei przekłada się na zwiększenie lojalności klientów i sprzedaży.

Co więcej, funkcje oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc firmom usprawnić procesy obsługi klienta, czyniąc je bardziej wydajnymi. Może to prowadzić do oszczędności kosztów, ponieważ pozwoli firmom obsługiwać zapytania klientów szybciej i przy użyciu mniejszej ilości zasobów.

Wreszcie, wykorzystując sztuczną inteligencję do zarządzania wiedzą, firmy mogą zapewnić, że ich obsługa klienta zawsze odpowiada na potrzeby klientów. Może to pomóc firmom zachować konkurencyjność na rynku, ponieważ pomaga szybko dostosowywać się do zmian i nowych trendów.

To dlatego obu tym funkcjom towarzyszą też inne funkcje oparte na sztucznej inteligencji, które znacznie poprawią i rozszerzą możliwości LiveAgent.