AI žinių vadyba

Dirbtinis intelektas neseniai atneša naujus technologijos pasiekimus ir nėra jokių ženklų, kad jis sulėtėtų. Natūralu, kad dirbtinis intelektas pateko į žinių vadybą.

Dirbtinio intelekto varytų žinių vadybos sistemos yra skirtos informacijos paieškos ir naudojimo procesą padaryti efektyvesnį, tikslesnį ir personalizuotesnį. Jie gali peržiūrėti didžiulius duomenų kiekius, nustatyti šablonus, mokytis iš vartotojų sąveikos ir suteikti įžvalgas, kurias žmonės gali praleisti.

Kas yra dirbtinis intelektas?

Dirbtinis intelektas (AI) reiškia žmogiškojo intelekto modeliavimą mašinomis, ypač kompiuteriais. Ši pažangi technologija apima procesus, tokius kaip mokymasis (informacijos ir taisyklių, kaip ją naudoti, įsigijimas), samprotavimas (taisyklių naudojimas apytikslėms arba tiksliam išvadai daryti) ir savęs koregavimas.

Dirbtinio intelekto technologija paprastai skirstoma į du tipus:

• Siauras dirbtinis intelektas yra skirtas atlikti siaurą užduotį, tokią kaip balso atpažinimas – Apple ‘Siri’ ir Amazon ‘Alexa’.
• Bendras dirbtinis intelektas teoriškai gali atlikti bet kokią intelektualinę užduotį, kurią gali atlikti žmogus. Šiuo metu tokia sistema neegzistuoja.

Dirbtinio intelekto technologijos apima mašininį mokymąsi, kai mašinos yra programuojamos mokytis ir tobulėti iš patirties, ir natūralios kalbos apdorojimą, kuris apima sąveikumą tarp kompiuterių ir žmogiškosios kalbos. Kitos technologijos apima balso atpažinimą, vaizdo atpažinimą, planavimą ir robotiką.

Nors kai kuriems tai gali atrodyti visiškai nauja idėja, dirbtinis intelektas yra su mumis jau gana ilgai. Dirbtinis intelektas išmoko žaisti šaškes 1965 m., chatbotai atsirado 1990-aisiais, o 2010-aisiais jis daugiausia buvo naudojamas sudėtingiems politikos dokumentams supaprastinti. Dabar, kai buvo išleistas ChatGPT 4, jaudina matyti, kur dirbtinis intelektas mus nuves.

Kas yra žinių vadyba?

Žinių vadyba (KM) yra multidisciplininis laukas, kuris reiškia žinių ir informacijos kūrimo, kuratoravimo, dalijimosi, naudojimo ir valdymo organizacijoje procesą, siekiant palengvinti efektyvius sprendimų priėmimo procesus, problemų sprendimą, mokymąsi ir inovacijas. Agili žinių vadybos praktika siekia pagerinti efektyvumą, sumažinant poreikį iš naujo atrasti žinias.

Žinių vadyboje įžvalgos ir patirtis sudaro žinias. Jos yra arba įsikūnijusios asmenimis, arba įterptus į organizacines procesus ar praktikas. Kad geriau suprastumėte, čia yra reikšmingiausios įmonės žinių vadybos komponentai:

• Žmonės: Paprasčiau tariant, jie yra žinių kūrėjai. Organizacijos asmenys, kurie kuria, naudoja ir dalijasi žiniomis. Jie turi būti pasirengę ir sugebantys dalintis tuo, ką žino, ir naudoti žinias, kurias dalijasi kiti.
• Procesai: Metodai ir procedūros, naudojamos žinioms kurti, saugoti, dalintis ir naudoti. Jie gali svyruoti nuo formalių procesų, tokių kaip mokymo programos, iki neoficialių, tokių kaip socialinės sąveikos.
• Technologija: Įrankiai ir ekspertinės sistemos, naudojamos žinių vadybai palaikyti. Tai gali apimti duomenų bazes, dokumentų valdymo sistemas, socialinės žiniasklaidos platformas, paieškos variklius ir daugiau.
• Kultūra: Vertybės, normos ir elgesys, kurie skatina arba atgraso žinių dalijimąsi ir naudojimą. Kultūra, kuri vertina mokymąsi ir dalijimąsi, yra kritinė žinių vadybai.
• Struktūra: Organizacinės struktūros, kurios palengvina arba trukdo žinių vadybai. Tai gali apimti hierarchines struktūras, kurios kontroliuoja, kas turi prieigą prie kokių žinių, taip pat neoficialias struktūras, tokias kaip santykių tinklai.

Koks yra ryšys tarp dirbtinio intelekto ir žinių vadybos?

Dirbtinis intelektas ir žinių vadyba yra tarpusavyje susiję tokiu būdu, kad generatyvus dirbtinis intelektas pagerina žinių vadybos efektyvumą ir veiksmingumą. Tradiciškai žinių vadyba apima daug rankinių užduočių, kurios gali atrodyti nuobodžios. Dirbtinis intelektas ne tik automatizuoja tas užduotis, bet ir prideda daug sudėtingų funkcijų.

Kodėl dirbtinis intelektas yra svarbus žinių vadyboje?

Dirbtinis intelektas užsitvirtino kaip neatsiejamas žinių vadybos įrankis dėl jo greičio, analitinio galingumo, numatymo galimybių, prieinamumo pagerinimo ir savęs tobulinimo pobūdžio. Remiantis tuo, dirbtinis intelektas greitai tapo žinių vadybos srities pagrindu.

Iš esmės dirbtinio intelekto svarba žinių vadyboje slypi jo gebėjime apdoroti ir analizuoti didžiulius duomenų kiekius, kurie viršija žmogiškąsias galimybes. Jo greitis, tikslumas ir numatymo galimybės suteikia organizacijoms galią nustatyti ir panaudoti kritines įžvalgas, paslėptas jų duomenyse, vedančias prie labiau pagrįstų ir strateginių sprendimų.

Be to, dirbtinis intelektas palengvina patobulintą informacijos prieinamumą, užtikrinant, kad tinkamos žinios būtų suteiktos tinkamam asmeniui optimaliu metu. Šis dirbtinio intelekto ir žinių vadybos simbiotinis ryšys ne tik užtikrina efektyvų duomenų tvarkymo procesą, bet ir skatina aplinką, kuri skatina inovacijas, agilus sprendimų priėmimą ir gilesnį supratimą apie tiek vidinę veiklą, tiek išorinę rinkos dinamiką.

Dirbtinio intelekto privalumai žinių vadyboje

Dirbtinis intelektas gali suteikti daug pranašumų verslams. Gilinkimės į dirbtinio intelekto varytų žinių vadybos programinės įrangos privalumus, kuriuos ji gali suteikti jūsų verslo procesams.

Pagerintas sprendimų priėmimas

Dirbtinio intelekto varytų įrankių pagalba įmonės gali priimti labiau duomenimis pagrįstus sprendimus. Dirbtinio intelekto varyta žinių vadybos programinė įranga gali analizuoti sudėtingus scenarijus ir teikti rekomendacijas, pagerinant sprendimų priėmimo procesą.

Išlaidos

Kaip jau minėjome, žinių vadyba gali būti gana nuobodi. Naudodami dirbtinio intelekto varytus sistemas, galite automatizuoti rutinines užduotis, o tai lemia sumažintus veiklos kaštus ir geresnį išteklių paskirstymą kitoms verslo veikloms.

Pagerintas efektyvumas

Turėdamas dirbtinio intelekto gebėjimą apdoroti didžiulius duomenų kiekius žaibišku greičiu, jis gali supaprastinti visą žinių vadybos procesą, padaryti jį efektyvesnį ir mažiau linkusį į žmogiškąsias klaidas.

Padidėjusi inovacija

Dirbtinis intelektas gali žymiai prisidėti prie inovacijos organizacijose, analizuodamas duomenis žinių bazėje ir savarankiškai siūlydamas patobulinimus, kurie yra specialiai pritaikyti įmonės poreikiams. Tai ne tik supaprastina inovacijos procesą, bet ir užtikrina, kad siūlomi pokyčiai yra aktualūs ir naudingi organizacijai.

Pagerintas klientų aptarnavimas

Generatyvus dirbtinis intelektas žinių vadyboje gali žymiai pagerinti klientų aptarnavimo pastangas, suteikdamas greitesnes, tikslesnes ir personalizuotesnes klientų aptarnavimo parinktis.

Kai kurie dažniausiai pasitaikantys generatyvaus dirbtinio intelekto žinių vadybos naudojimo atvejai klientų aptarnavime apima chatbotus su pažangiais pokalbių gebėjimais ir savitarnavos parinktis, palengvinančias 24/7 becontact klientų pagalbą. Dirbtinis intelektas taip pat gali generuoti vadovus, kaip išspręsti dažniausiai pasitaikančias klientų problemas, remiantis ankstesniais žinių straipsniais, ir automatiškai kategorizuoti klientų pagalbos bilietus. Visa tai gali viršyti klientų lūkesčius, padidinti klientų išlaikymą ir padėti jums pasiekti verslo sėkmę.

Pagerintas personalizavimas

Dirbtinis intelektas naudoja sudėtingus algoritmus, kad analizuotų vartotojo elgesį, pageidavimus ir poreikius, siekdamas suteikti personalizuotas žinias. Visų pirma, neuroniniai tinklai gali nustatyti ryšius duomenų rinkinyje, imituodami žmogiškojo smegenų veikimą ir suteikdami personalizuotus rezultatus, pvz., žinių straipsnius. Šis personalizavimo lygis pagerina vartotojo ir klientų patirtį.

Potencialūs dirbtinio intelekto iššūkiai žinių vadyboje

Kaip ir bet kurioje kitoje inovatyviai ir galingai sistemoje, generatyvaus dirbtinio intelekto naudojimas žinių vadyboje nėra be savo iššūkių. Aptarkime reikšmingiausius iš jų.

Techninė sudėtingumas

Nors generatyvus dirbtinis intelektas gali žymiai pagerinti žinių vadybos procesus, sudėtinga dirbtinio intelekto technologijų prigimtis gali sukelti iššūkius, kuriuos organizacijos turi spręsti. Kai kurie dažniausiai pasitaikantys iššūkiai yra diegimo sudėtingumas, integravimas su esamomis sistemomis, duomenų kokybė ir tikslumas, ir net intensyvūs išteklių reikalavimai. Nors dirbtinio intelekto sprendimai nėra tiksliai autonominės sistemos, jie vis dar yra labai sudėtingi ir reikalauja aukšto lygio ekspertizės.

Duomenų privatumo ir saugumo problemos

Dirbtinio intelekto sistemos dažnai reikalauja prieigos prie didelių duomenų kiekių, o tai gali kelti privatumo ir saugumo problemas. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto sistema, naudojama žinių vadybai sveikatos priežiūros aplinkoje, turėtų prieigą prie jautrių pacientų duomenų. Jei šie duomenys nėra tinkamai apsaugoti, jie gali būti pažeidžiami, o tai gali sukelti rimtas teisinės ir reputacijos pasekmes.

Priklausomybės nuo dirbtinio intelekto rizika

Per didelė priklausomybė nuo dirbtinio intelekto gali sukelti žmogiškojo priežiūros ir kritinio mąstymo trūkumą. Pavyzdžiui, jei įmonė remiasi tik dirbtinio intelekto sistema žinių vadybai, gali būti praleistos svarbios įžvalgos, kurioms reikalinga žmogiškoji intuicija ir patirtis. Be to, jei dirbtinio intelekto sistema sugenda arba daro klaidą, įmonė gali neturėti atsarginės plano.

Kaip sumažinti dirbtinio intelekto sistemų riziką

Čia yra keletas patarimų, kaip sumažinti riziką, susijusią su dirbtinio intelekto varytų žinių vadybos platformų naudojimu:

• Investuokite į kvalifikuotus dirbtinio intelekto specialistus ir suteikite mokymus esamam personalui – Įsitikinkite, kad jūsų personalas jaučiasi įgalintas naudoti naujus dirbtinio intelekto įrankius ir turėkite patyrę specialistus, jei iškils kokios nors problemos.
• Planuokite visapusiškas duomenų kokybės pagerinimo ir išankstinio apdorojimo strategijas – Nubrėžkite sisteminį požiūrį, kad užtikrintumėte, jog naudojami duomenys yra tikslūs ir nuoseklūs. Nustatykite standartizavimo procesus ir reguliariai stebėkite duomenis, kad išvengtumėte žinių spragų ir duomenų kokybės pablogėjimo.
• Atlikite nuodugnią tyrimą ir bandomuosius projektus prieš visapusį diegimą – Nuodugniai ištirti ir išbandyti naują sistemą prieš jos naudojimą gamybos aplinkoje.
• Pasirinkite dirbtinio intelekto sprendimus, kurie atitinka organizacijos tikslus ir technines galimybes – Įsitikinkite, kad neperimote per daug. Įvertinkite savo poreikius ir tikslus, taip pat technines galimybes. Tai padės išvengti savęs perkrovimo ir personalo, ir padės neviršyti biudžeto.
• Nustatykite ir laikykitės griežtų nuolatinio priežiūros, atnaujinimų ir etinių aspektų protokolų, kad būtų išvengta pažeidimų ir privatumo problemų dirbtinio intelekto cikle. Prioritetą teikite duomenų saugumui, privatumui ir atitikčiai, įgyvendindami tokias priemones kaip duomenų šifravimas, reguliarūs rizikos vertinimai ir nuolatiniai atitikties auditoriai. Tai užtikrins tiek jūsų, tiek jūsų vartotojų duomenų apsaugą.
• Prioritetą teikite duomenų saugumui, privatumui ir atitikčiai per visą dirbtinio intelekto ciklą – Sutelkite dėmesį į saugumo priemones, tokias kaip duomenų šifravimas, reguliarūs rizikos vertinimai ir nuolatiniai atitikties auditoriai, siekiant apsaugoti jūsų ir jūsų vartotojų duomenis.
• Sutelkite dėmesį į vartotojų švietimą ir pokyčių vadybą, siekiant užtikrinti sklandų priėmimą – Naujo įrankio ar paslaugos priėmimas gali būti sudėtingas, ypač toks sudėtingas kaip dirbtinio intelekto žinių vadybos platforma. Apmokyti visus vartotojus, kaip tinkamai naudoti sistemą, kad išvengtumėte žinių spragų, ir įgyvendinti pokyčių vadybos procesą, kuris užtikrina sklandų sistemos integravimą.

Dirbtinio intelekto naudojimo žinių vadyboje pavyzdžiai

Dabar, kai turime teoriją, pažvelkime į kai kuriuos realaus gyvenimo dirbtinio intelekto žinių vadyboje pavyzdžius.

Intelektualūs chatbotai

Vienas iš reikšmingiausių generatyvaus dirbtinio intelekto žinių vadyboje pavyzdžių yra intelektualių chatbotų naudojimas. Šie dirbtinio intelekto varytų virtualūs asistentai gali sąveikauti su vartotojais natūraliu, žmogui panašiu būdu, suteikdami momentanius atsakymus į klausimus, vadovaudami vartotojus per sudėtingus procesus ir net mokydamiesi iš ankstesnės sąveikos, siekdami pagerinti būsimą veikimą.

Puikus pavyzdys įmonės, kuri naudoja intelektualius chatbotus, yra IBM su savo dirbtinio intelekto platforma Watson. Smagi faktas – IBM Watson dalyvavo ir net kelis kartus laimėjo Jeopardy!

Pagerintos žinių bazės

Dirbtinio intelekto žinių bazės yra centralizuotos informacijos saugyklos su papildomomis dirbtinio intelekto galimybėmis. Dirbtinio intelekto pridėtos funkcionalumo yra skirtingos sistemose, tačiau apskritai jos prisideda prie išsamesnių, automatizuotų ir lengvai naršomų išorinių ir vidinių žinių bazių.

Geras realaus gyvenimo pavyzdys yra LiveAgent AI Assist – dirbtinio intelekto varyta žinių bazė, kuri automatiškai kuria žinių bazės straipsnius iš bilietų ir ankstesnės klientų komunikacijos.

Pažangios paieškos funkcijos

Dirbtinis intelektas gali peržiūrėti didžiulius duomenų kiekius, siekdamas greitai rasti tikslią informaciją. Jie naudoja natūralios kalbos apdorojimą, siekdami suprasti žmogiškąją kalbą, todėl žinių paieškos yra intuityvesnės ir tikslesnes. Dirbtinio intelekto intelektualios paieškos galimybės nugriauna barjerą žinių darbuotojams ir leidžia jiems daug efektyviau ir veiksmingiau atlikti savo darbą.

Realaus gyvenimo pavyzdyje Salesforce Einstein yra puikus dirbtinio intelekto varytų paieškos funkcionalumo pavyzdys.

Interaktyvi naršymo pagalba

Sąveikaudami su dirbtinio intelekto varyta žinių baze, klientai arba agentai gali naudoti raginimus, siekdami naršyti esamą žinių bazę. Tai leidžia daug tikslingiau naršyti, palyginti su paprastu raktažodžių įvedimu į paieškos juostą.

Šias dirbtinio intelekto galimybes galite pamatyti LiveAgent dirbtinio intelekto varytoje žinių bazėje su Smart Search funkcionalumu.

Numatymo analizė

Dirbtinis intelektas naudoja pažangius algoritmus ir mašininio mokymosi technologijas, siekdamas daryti prognozes apie būsimus rezultatus, remiantis istoriniais duomenimis ir šablonais. Dirbtinio intelekto numatymo analizė tapo vienu iš kritinių sprendimų tokiems procesams kaip išteklių paskirstymas, sukčiavimo numatymas, tendencijų analizė, rizikos vertinimas ir atsisakymo numatymas.

Gerai žinomas numatymo analizės pavyzdys realaus gyvenimo yra Netflix. Jie naudoja numatymo analitiką savo rekomendacijų variklyje, siekdami numatyti vartotojo elgesį ir siūlyti TV šous ir filmus.

Sprendimų priėmimo įrankiai

Dirbtinio intelekto varyta įmonės žinių vadyba leidžia įmonėms priimti labiau duomenimis pagrįstus sprendimus. Dirbtinio intelekto varyta žinių vadybos programinė įranga gali analizuoti sudėtingus scenarijus ir teikti rekomendacijas, pagerinant sprendimų priėmimo procesą.

Pavyzdžiui, URLsLab plugin WordPress naudoja dirbtinį intelektą, siekdami analizuoti didžiulius duomenų kiekius jūsų svetainėje ir savarankiškai rekomenduoti svetainės elementus, tokius kaip susiję straipsniai, turinio klasteriai, ir net automatiškai generuoja naują turinį.

Kaip LiveAgent įtraukia dirbtinį intelektą žinių vadyboje?

LiveAgent komanda sunkiai dirba, įtraukdama dirbtinį intelektą į esamą funkcijų rinkinį ir įvairius žinių vadybos aspektus. Žinių vadybos funkcijos bus praturtintos naujomis dirbtinio intelekto varytomis žinių bazėmis ir Smart Search funkcijomis, kurios naudoja dirbtinį intelektą, siekdamos sukurti supaprastintą ir efektyvesnę vartotojų patirtį.

LiveAgent dirbtinio intelekto varyta žinių bazė gali automatiškai kurti žinių straipsnius remiantis klientų pagalbos bilietais ir ankstesne klientų komunikacija, o Smart Search naudoja dirbtinį intelektą, siekdamas atsakyti į klientų klausimus, remiantis esamais žinių straipsniais.

Privalumai galutiniams vartotojams

Jūs galbūt klausiate, kaip šios funkcijos naudos galutiniam vartotojui. Paaiškinkime.

Pirma, dirbtinio intelekto varyta žinių bazė gali sutaupyti verslo laiką ir išteklius, automatiškai generuodama žinių straipsnius. Tai reiškia, kad verslas gali sutelkti dėmesį į savo pagrindinę veiklą, o ne praleisti laiką rankiniu šių straipsnių kūrimu.

Antra, Smart Search funkcija gali pagerinti klientų pasitenkinimą, suteikdama greitą ir tikslų atsakymą į jų klausimus. Tai gali sukelti geresnę klientų patirtį, kuri savo ruožtu gali padidinti klientų lojalumą ir potencialiai daugiau pardavimų.

Be to, šios dirbtinio intelekto funkcijos gali padėti verslo supaprastinti klientų pagalbos procesus, padaryti juos efektyvesniais. Tai gali sukelti išlaidas, nes verslas gali greičiau ir su mažiau išteklių tvarkyti klientų užklausas.

Galiausiai, naudodami dirbtinį intelektą žinioms valdyti, verslas gali užtikrinti, kad jų klientų pagalba visada būtų atnaujinta ir aktuali. Tai gali padėti verslui išlikti konkurencingam savo rinkoje, nes jie gali greitai prisitaikyti prie pokyčių ir naujų tendencijų.

Apskritai, abi šios funkcijos yra lydimos kitų dirbtinio intelekto varytų funkcionalumo, kuris žymiai pagerins ir išplės LiveAgent galimybes.