AI Tudásmenedzsment

A mesterséges intelligencia számos új technológiai fejlesztést hozott létre, és nincs jele annak, hogy lelassulna. Teljesen természetes, hogy az AI megtalálta az útját a tudásmenedzsmentbe.

Az AI-alapú tudásmenedzsment rendszerek arra szolgálnak, hogy az információ megtalálásának és felhasználásának folyamatát hatékonyabbá, pontosabbá és személyre szabottabbá tegyék. Képesek hatalmas mennyiségű adaton átszűrni, mintákat azonosítani, tanulni a felhasználói interakciókból, és olyan betekintéseket nyújtani, amelyeket az emberek esetleg nem vennének észre.

Mi az AI?

Az AI, vagy mesterséges intelligencia az emberi intelligencia szimulációjára utal gépek, különösen számítógépek által. Ez a fejlett technológia olyan folyamatokat foglal magában, mint a tanulás (információ és az információ felhasználásának szabályainak elsajátítása), az érvelés (a szabályok felhasználásával közelítő vagy határozott következtetésekhez jutás) és az önkorrekció.

Az AI-alapú technológia általában két típusra osztható:

• Szűk AI egy szűk feladat végrehajtására tervezve, például hangfelismerésre – az Apple Siri-je és az Amazon Alexa-ja.
• Általános AI elméletileg bármilyen intellektuális feladatot képes végrehajtani, amelyet egy ember is tud. Jelenleg nem létezik ilyen rendszer.

Az AI technológiák közé tartozik a gépi tanulás, ahol a gépeket úgy programozzák, hogy tanulják és javítsák magukat a tapasztalatokból, valamint a természetes nyelvfeldolgozás, amely a számítógépek és az emberi nyelv közötti interakciókat jelenti. Egyéb technológiák közé tartozik a beszédfelismerés, képfelismerés, tervezés és robotika.

Bár egyeseknek teljesen új ötletnek tűnhet, az AI már több éve velünk van. Az AI 1965-ben megtanult dámázni, a chatbotok a 90-es években jelentek meg, és a 2010-es években főleg bonyolult politikai dokumentumok egyszerűsítésére használták. Most, hogy a ChatGPT 4 megjelent, izgalmas látni, hova vezet az AI.

Mi a tudásmenedzsment?

A tudásmenedzsment (KM) egy multidiszciplináris terület, amely a szervezeten belüli tudás és információ létrehozásának, kurálásának, megosztásának, felhasználásának és kezelésének folyamatára utal, hogy megkönnyítse a hatékony döntéshozatalt, problémamegoldást, tanulást és innovációt. Az agilis tudásmenedzsment gyakorlatok célja a hatékonyság javítása a tudás újrafelfedezésének szükségességének csökkentésével.

A KM-ben az ismeretek és tapasztalatok alkotják a tudást. Ezek vagy az egyénekben testesülnek meg, vagy a szervezeti folyamatokba vagy gyakorlatokba ágyazódnak. Hogy jobban megértsék, itt vannak a vállalati tudásmenedzsment legjelentősebb összetevői:

• Emberek: Egyszerűen fogalmazva, ők a tudás teremtői. A szervezet azon egyénei, akik tudást hoznak létre, használnak és osztanak meg. Hajlandónak és képesnek kell lenniük megosztani azt, amit tudnak, és felhasználni mások által megosztott tudást.
• Folyamatok: A tudás létrehozásához, tárolásához, megosztásához és felhasználásához használt módszerek és eljárások. Ezek lehetnek formális folyamatok, például képzési programok, vagy informális folyamatok, például szociális interakciók.
• Technológia: A tudásmenedzsmentet támogató eszközök és szakértői rendszerek. Ez magában foglalhat adatbázisokat, dokumentumkezelő rendszereket, közösségi média platformokat, keresőmotorokat és még sok mást.
• Kultúra: Az értékek, normák és viselkedések, amelyek ösztönzik vagy gátolják a tudás megosztását és felhasználását. A tanulást és megosztást értékelő kultúra kritikus fontosságú a tudásmenedzsmenthez.
• Struktúra: A szervezeti struktúrák, amelyek megkönnyítik vagy akadályozzák a tudásmenedzsmentet. Ez magában foglalhat hierarchikus struktúrákat, amelyek szabályozzák, hogy ki fér hozzá milyen tudáshoz, valamint informálisabb struktúrákat, például kapcsolatok hálózatait.

Mi a kapcsolat az AI és a tudásmenedzsment között?

A mesterséges intelligencia és a tudásmenedzsment olyan módon kapcsolódnak össze, hogy a generatív AI javítja a tudásmenedzsment hatékonyságát és eredményességét. Hagyományosan a tudásmenedzsment számos kézi feladatot tartalmaz, amelyek unalmasnak tekinthetők. A mesterséges intelligencia nem csak automatizálja ezeket a feladatokat, hanem számos összetett funkciót is hozzáad.

Miért fontos a mesterséges intelligencia a tudásmenedzsmentben?

A mesterséges intelligencia az AI-nak köszönhetően nélkülözhetetlen eszközként helyezte el magát a tudásmenedzsmentben, sebessége, analitikai képessége, prediktív képességei, hozzáférhetőség javítása és önjavító természete miatt. Ennek alapján az AI gyorsan a tudásmenedzsment terület sarokkövévé vált.

Az AI KM-ben való fontosságának lényege az, hogy képes feldolgozni és elemezni az emberi képességeket messze meghaladó mennyiségű adatot. Sebessége, pontossága és prediktív képességei lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy azonosítsák és kihasználják az adataikban rejtett kritikus betekintéseket, ami tájékozottabb és stratégikusabb döntésekhez vezet.

Továbbá az AI megkönnyíti az információ hozzáférhetőségét, biztosítva, hogy a megfelelő tudás a megfelelő személyhez érkezzen az optimális időben. Az AI és KM ezen szimbiotikus kapcsolata nem csak az adatok hatékony kezelését biztosítja, hanem olyan környezetet is létrehoz, amely ösztönzi az innovációt, az agilis döntéshozatalt, valamint a belső műveletek és külső piaci dinamika mélyebb megértését.

Az AI előnyei a tudásmenedzsmentben

Az AI számos előnyt hozhat a vállalkozások számára. Mélyebben megvizsgáljuk az AI-alapú tudásmenedzsment szoftver által az Ön üzleti folyamataira hozható előnyöket.

Javított döntéshozatal

Az AI-alapú eszközök lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy adatvezérelt döntéseket hozzanak. A mesterséges intelligencia-alapú tudásmenedzsment szoftver képes összetett forgatókönyveket elemezni és ajánlásokat nyújtani, javítva a döntéshozatali folyamatot.

Költségmegtakarítás

Ahogy már említettük, a tudásmenedzsment meglehetősen unalmas lehet. Az AI-alapú rendszerek alkalmazásával automatizálhatja a rutinfeladatokat, ami csökkenti az üzemeltetési költségeket és jobb erőforrás-allokációt tesz lehetővé más üzleti tevékenységekhez.

Javított hatékonyság

Az AI azon képességével, hogy villámgyors sebességgel feldolgozza az óriási mennyiségű adatot, egyszerűsítheti az egész tudásmenedzsment folyamatot, hatékonyabbá és kevésbé hajlamossá téve az emberi hibákra.

Fokozott innováció

Az AI jelentősen hozzájárulhat a szervezeteken belüli innovációhoz azáltal, hogy elemzi a tudásbázisban lévő adatokat és önállóan olyan fejlesztéseket javasol, amelyek kifejezetten a vállalat igényeihez szabottak. Ez nem csak egyszerűsíti az innováció folyamatát, hanem azt is biztosítja, hogy a javasolt változások relevánsak és előnyösek a szervezet számára.

Javított ügyfélszolgálat

A generatív AI a tudásmenedzsmentben jelentősen javíthatja az ügyfélszolgálati erőfeszítéseket azáltal, hogy gyorsabb, pontosabb és személyre szabottabb ügyfélszolgálati lehetőségeket nyújt.

A generatív AI tudásmenedzsment leggyakoribb felhasználási módjai az ügyfélszolgálatban közé tartoznak a fejlett beszélgetési képességekkel rendelkező chatbotok és az önkiszolgáló lehetőségek, amelyek 24/7-es kapcsolat nélküli ügyfélszolgálatot biztosítanak. Az AI olyan útmutatókat is generálhat, amelyek az előző tudáscikkek alapján megoldják az ügyfélszolgálat gyakori problémáit, és automatikusan kategorizálhatja az ügyfélszolgálati jegyeket. Mindez meghaladhatja az ügyfélvárakozásokat, növelheti az ügyfélmegtartást, és segíthet az üzleti siker elérésében.

Javított személyre szabás

Az AI összetett algoritmusokat használ a felhasználó viselkedésének, preferenciáinak és szükségleteinek elemzésére, hogy személyre szabott tudást nyújtson. Különösen a neurális hálózatok képesek az adathalmazon belüli kapcsolatokat azonosítani az emberi agy működésének utánzásával, és személyre szabott eredményeket nyújtanak, például tudáscikkeket. Ez a szintű személyre szabás javítja a felhasználó és az ügyfél élményét.

Az AI lehetséges kihívásai a tudásmenedzsmentben

Mint bármely más innovatív és erőteljes rendszer esetében, a generatív AI tudásmenedzsmentben történő felhasználása nem mentes a kihívásoktól. Beszéljünk a legfontosabbakról.

Technikai összetettség

Bár a generatív AI nagy potenciállal rendelkezik a tudásmenedzsment folyamatainak javítására, az AI technológiák bonyolult természete olyan kihívásokat vezethet be, amelyeket a szervezeteknek kezelniük kell. A leggyakoribb kihívások közé tartozik az implementáció összetettsége, a meglévő rendszerekkel való integráció, az adatok minősége és pontossága, valamint az intenzív erőforrás-igény. Bár az AI-alapú megoldások nem pontosan autonóm rendszerek, még mindig nagyon összetettek, és magas szintű szakértelmet igényelnek.

Adatvédelmi és biztonsági aggályok

Az AI rendszerek gyakran nagy mennyiségű adathoz való hozzáférést igényelnek, ami adatvédelmi és biztonsági aggályokat vethet fel. Például egy egészségügyi környezetben a tudásmenedzsmenthez használt AI rendszernek hozzá kellene férnie az érzékeny betegadatokhoz. Ha ezek az adatok nincsenek megfelelően védve, sebezhetők lehetnek a megsértésekre, ami súlyos jogi és reputációs következményekhez vezethet.

Az AI-tól való függőség kockázata

A mesterséges intelligenciára való túlzott támaszkodás az emberi felügyelet és kritikai gondolkodás hiányához vezethet. Például, ha egy vállalat kizárólag egy AI rendszerre támaszkodik a tudásmenedzsmenthez, az emberi intuícióra és tapasztalatra szükséges fontos betekintések figyelmen kívül maradhatnak. Ezenkívül, ha az AI rendszer meghibásodik vagy hibát követ el, a vállalat esetleg nem rendelkezik tartalék tervvel.

Az AI-alapú rendszerek kockázatainak csökkentése

Íme néhány tipp az AI-alapú tudásmenedzsment platformok használatához kapcsolódó kockázatok csökkentésére:

• Fektessen be képzett AI-szakemberekbe és biztosítson képzést a meglévő személyzet számára – Győződjön meg arról, hogy személyzete felhatalmazottnak érzi magát az új AI eszközök használatára, és tapasztalt szakemberek állnak rendelkezésre, ha problémák merülnek fel.
• Tervezzen átfogó adatminőség-javítási és előfeldolgozási stratégiákat – Vázoljon fel egy szisztematikus megközelítést annak biztosítására, hogy az Ön által használt adatok pontosak és konzisztensek. Állítson be szabványosítási folyamatokat és rendszeresen figyelje az adatokat a tudáshiányok és az adatminőség romlásának elkerülésére.
• Végezzen alapos kutatást és próbaprojekteket a teljes körű megvalósítás előtt – Alaposan vizsgálja meg és tesztelje az új rendszert, mielőtt éles környezetben üzembe helyezné.
• Válasszon olyan AI megoldásokat, amelyek összhangban vannak a szervezet céljaival és technikai képességeivel – Győződjön meg arról, hogy nem vállal túl sokat. Értékelje fel szükségleteit és céljait, valamint technikai képességeit. Ez segít elkerülni, hogy túlterhelje magát és személyzetét, és megakadályozza a költségvetés túllépését.
• Hozzon létre és tartson be szigorú protokollokat a folyamatos karbantartásra, frissítésekre és etikai megfontolásokra, hogy megelőzze a megsértéseket és az adatvédelmi problémákat az AI életciklusa során. Prioritásként kezelje az adatbiztonságot, az adatvédelmet és a megfelelőséget az olyan intézkedések megvalósításával, mint az adattitkosítás, rendszeres kockázatértékelések és folyamatos megfelelőségi auditok. Ez biztosítja az Ön és felhasználói adatainak védelmét.
• Prioritásként kezelje az adatbiztonságot, az adatvédelmet és a megfelelőséget az AI életciklusa során – Összpontosítson biztonsági intézkedésekre, például az adattitkosításra, rendszeres kockázatértékelésekre és folyamatos megfelelőségi auditokra az Ön és felhasználói adatainak védelme érdekében.
• Összpontosítson a felhasználói oktatásra és a változáskezelésre a zökkenőmentes bevezetés biztosítása érdekében – Egy új eszköz vagy szolgáltatás bevezetése kihívást jelenthet, különösen egy olyan összetett, mint egy AI tudásmenedzsment platform. Képezze be az összes felhasználót a rendszer megfelelő kezelésére a tudáshiányok elkerülésére, és valósítson meg egy változáskezelési folyamatot, amely biztosítja a zökkenőmentes rendszerintegráció.

Példák az AI tudásmenedzsmentben való felhasználására

Most, hogy az elméletet tisztáztuk, nézzünk meg néhány valós példát az AI tudásmenedzsmentben való felhasználására.

Intelligens chatbotok

A generatív AI tudásmenedzsmentben való felhasználásának egyik legkiemelkedőbb példája az intelligens chatbotok használata. Ezek az AI-alapú virtuális asszisztensek természetes, emberhez hasonló módon tudnak kommunikálni a felhasználókkal, azonnali válaszokat adnak a kérdésekre, végigvezetik a felhasználókat összetett folyamatokon, és még tanulhatnak a korábbi interakciókból a jövőbeli teljesítmény javítása érdekében.

Az intelligens chatbotokat használó vállalat kiváló példája az IBM, az AI platformjával, a Watson-nal. Érdekes tény, hogy az IBM Watson részt vett a Jeopardy-ban, és többször is nyert!

Javított tudásbázisok

Az AI tudásbázisok központosított információs tárolók, amelyekhez AI képességek adódnak. Az AI által hozzáadott funkciók rendszertől függően változnak, de összességében hozzájárulnak az átfogóbb, automatizáltabb és könnyebben navigálható külső és belső tudásbázisokhoz.

Jó valós példa a LiveAgent AI Assist — AI-alapú tudásbázis, amely automatikusan jegyekből és korábbi ügyfélkommunikációból hoz létre tudásbázis cikkeket.

Fejlett keresési funkciók

Az AI képes hatalmas mennyiségű adaton átszűrni, hogy gyorsan pontos információt találjon. A természetes nyelvfeldolgozást használják az emberi nyelv megértésére, ami a tudás kereséseit intuitívabbá és pontosabbá teszi. Az AI intelligens keresési képességei lebontják az akadályokat a tudásmunkások előtt, és lehetővé teszik számukra, hogy sokkal hatékonyabban és eredményesebben végezzék munkájukat.

Valós életben a Salesforce Einstein kiváló példa az AI-alapú keresési funkcionalitásra.

Interaktív böngészési támogatás

Amikor egy AI-alapú tudásbázissal kommunikálnak, az ügyfelek vagy ügynökök utasítások segítségével böngészhetik a meglévő tudásbázist. Ez sokkal célzottabb böngészést tesz lehetővé, mint egyszerűen kulcsszavakat beírni a keresősávba.

Ezeket a mesterséges intelligencia képességeket a LiveAgent AI-alapú tudásbázisában láthatja a Smart Search funkcionalitással.

Prediktív elemzés

A mesterséges intelligencia fejlett algoritmusokat és gépi tanulási technikákat használ, hogy előrejelzéseket készítsen a jövőbeli eredményekről a történelmi adatok és minták alapján. Az AI prediktív elemzése az olyan folyamatok kritikus megoldásává vált, mint az erőforrás-allokáció, a csalások előrejelzése, a trendanalízis, a kockázatértékelés és a lemorzsolódás előrejelzése.

A prediktív elemzés valós életbeli jó példája a Netflix. Prediktív elemzést használnak ajánlási motorjukban a felhasználói viselkedés előrejelzésére és TV-műsorok és filmek javaslatára.

Döntéshozatali eszközök

Az AI-alapú vállalati tudásmenedzsment lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy adatvezérelt döntéseket hozzanak. A mesterséges intelligencia-alapú tudásmenedzsment szoftver képes összetett forgatókönyveket elemezni és ajánlásokat nyújtani, javítva a döntéshozatali folyamatot.

Például a WordPress URLsLab bővítménye az AI-t használja a webhelyén lévő nagy mennyiségű adat elemzésére, és önállóan ajánl webhelyelemeket, például kapcsolódó cikkeket, tartalomklasztereket, és még automatikusan generál új tartalmat.

Hogyan építi be a LiveAgent az AI-t a tudásmenedzsmentbe?

A LiveAgent csapata keményen dolgozik a mesterséges intelligencia beépítésén a meglévő funkcióhalmazba és a tudásmenedzsment különféle aspektusaiba. A tudásmenedzsment funkciókat új AI-alapú tudásbázis és Smart Search funkciók gazdagítják, amelyek az AI-t használják a felhasználók számára egyszerűbb és hatékonyabb élmény létrehozásához.

A LiveAgent AI-alapú tudásbázisa automatikusan tudáscikkeket hozhat létre az ügyfélszolgálati jegyekből és korábbi ügyfélkommunikációból, míg a Smart Search az AI-t használja az ügyfélkérdésekre a meglévő tudásbázis cikkek alapján történő válaszadáshoz.

Előnyök a végfelhasználók számára

Talán kíváncsi, hogyan fogják ezek a funkciók a végfelhasználót előnyösíteni. Magyarázzuk meg.

Először is, az AI-alapú tudásbázis időt és erőforrásokat takaríthat meg a vállalkozások számára azáltal, hogy automatikusan generál tudáscikkeket. Ez azt jelenti, hogy a vállalkozások az alapvető működésükre összpontosíthatnak, ahelyett, hogy időt töltene ezeknek a cikkeknek a kézi létrehozásával.

Másodszor, a Smart Search funkció javíthatja az ügyfélmegelégedettséget azáltal, hogy gyors és pontos válaszokat nyújt a kérdésekre. Ez jobb ügyfélélményhez vezethet, amely viszont fokozhatja az ügyféllojalitást és potenciálisan több eladást eredményezhet.

Továbbá, ezek az AI funkciók segíthetnek a vállalkozásoknak egyszerűsíteni az ügyfélszolgálati folyamataikat, hatékonyabbá téve azokat. Ez költségmegtakarításhoz vezethet, mivel a vállalkozások gyorsabban és kevesebb erőforrással kezelhetik az ügyfélkérdéseket.

Végül, az AI tudásmenedzsmenthez való felhasználásával a vállalkozások biztosíthatják, hogy az ügyfélszolgálatuk mindig naprakész és releváns legyen. Ez segíthet a vállalkozásoknak versenyképesek maradni a piacon, mivel gyorsan alkalmazkodhatnak a változásokhoz és az új trendekhez.

Összességében, mindkét funkció más AI-alapú funkcionalitásokkal jár, amelyek nagyban javítják és bővítik a LiveAgent képességeit.