Управление знаниями на основе ИИ

Искусственный интеллект привносит новые достижения в технологию, и нет признаков замедления. Вполне естественно, что ИИ нашел свое применение в управлении знаниями.

Системы управления знаниями на основе ИИ предназначены для того, чтобы сделать процесс поиска и использования информации более эффективным, точным и персонализированным. Они могут просеивать огромные объемы данных, выявлять закономерности, учиться на основе взаимодействия пользователей и предоставлять идеи, которые люди могут упустить.

Что такое ИИ?

ИИ, или искусственный интеллект, относится к моделированию человеческого интеллекта машинами, особенно компьютерами. Эта передовая технология охватывает процессы, такие как обучение (приобретение информации и правил использования этой информации), рассуждение (использование правил для достижения приблизительных или определенных выводов) и самокоррекция.

Технология на основе ИИ обычно классифицируется на два типа:

• Узкий ИИ предназначен для выполнения узкой задачи, такой как распознавание голоса — Apple Siri и Amazon Alexa.
• Общий ИИ теоретически может выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек. На данный момент такой системы не существует.

Технологии ИИ включают машинное обучение, при котором машины программируются для обучения и совершенствования на основе опыта, и обработку естественного языка, которая включает взаимодействие между компьютерами и человеческим языком. Другие технологии включают распознавание речи, распознавание изображений, планирование и робототехнику.

Хотя для некоторых это может показаться совершенно новой идеей, ИИ с нами уже много лет. ИИ научился играть в шашки в 1965 году, чат-боты появились в 90-х годах, а в 2010-х годах он в основном использовался для упрощения сложных политических документов. Теперь, когда был выпущен ChatGPT 4, интересно посмотреть, куда приведет ИИ.

Что такое управление знаниями?

Управление знаниями (УЗ) — это междисциплинарная область, относящаяся к процессу создания, курирования, обмена, использования и управления знаниями и информацией в организации для облегчения эффективного принятия решений, решения проблем, обучения и инноваций. Цель гибких практик управления знаниями — повысить эффективность, снизив необходимость переоткрытия знаний.

В УЗ знания состоят из идей и опыта. Они либо воплощены в отдельных лицах, либо встроены в организационные процессы или практики. Чтобы лучше понять, вот наиболее значительные компоненты управления знаниями на уровне предприятия:

• Люди: Проще говоря, они создатели знаний. Люди в организации, которые создают, используют и обмениваются знаниями. Они должны быть готовы и способны делиться тем, что они знают, и использовать знания, которыми делятся другие.
• Процессы: Методы и процедуры, используемые для создания, хранения, обмена и использования знаний. Они могут варьироваться от формальных процессов, таких как программы обучения, до неформальных, таких как социальные взаимодействия.
• Технология: Инструменты и экспертные системы, используемые для поддержки управления знаниями. Это может включать базы данных, системы управления документами, платформы социальных сетей, поисковые системы и многое другое.
• Культура: Ценности, нормы и поведение, которые поощряют или препятствуют обмену знаниями и их использованию. Культура, которая ценит обучение и обмен, критична для управления знаниями.
• Структура: Организационные структуры, которые облегчают или препятствуют управлению знаниями. Это может включать иерархические структуры, которые контролируют, кто имеет доступ к каким знаниям, а также более неформальные структуры, такие как сети отношений.

Какая связь между ИИ и управлением знаниями?

Искусственный интеллект и управление знаниями взаимосвязаны таким образом, что генеративный ИИ повышает эффективность и результативность управления знаниями. Традиционно управление знаниями включает множество ручных задач, которые можно считать утомительными. Искусственный интеллект не только автоматизирует эти задачи, но и добавляет множество сложных функций.

Почему искусственный интеллект важен в управлении знаниями?

Искусственный интеллект занял свое место как незаменимый инструмент в управлении знаниями благодаря своей скорости, аналитической мощи, предсказательным возможностям, улучшению доступности и самосовершенствующейся природе. Основываясь на этом, ИИ быстро стал краеугольным камнем в области управления знаниями.

По своей сути, важность ИИ в УЗ заключается в его способности обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, выходящие далеко за пределы человеческих возможностей. Его скорость, точность и предсказательные способности позволяют организациям выявлять и использовать критические идеи, скрытые в их данных, что приводит к более обоснованным и стратегическим решениям.

Кроме того, ИИ облегчает улучшенный доступ к информации, гарантируя, что нужные знания доставляются нужному человеку в оптимальное время. Этот симбиоз ИИ и УЗ не только обеспечивает эффективное управление данными, но и создает среду, которая способствует инновациям, гибкому принятию решений и более глубокому пониманию как внутренних операций, так и внешней динамики рынка.

Преимущества ИИ в управлении знаниями

ИИ может принести множество преимуществ компаниям. Давайте подробнее рассмотрим преимущества, которые программное обеспечение для управления знаниями на основе ИИ может принести вашим бизнес-процессам.

Улучшенное принятие решений

Инструменты на основе ИИ позволяют компаниям принимать более обоснованные данными решения. Программное обеспечение для управления знаниями на основе искусственного интеллекта может анализировать сложные сценарии и предоставлять рекомендации, улучшая процесс принятия решений.

Экономия затрат

Как мы уже упоминали, управление знаниями может быть довольно утомительным. Используя системы на основе ИИ, вы можете автоматизировать рутинные задачи, что приводит к снижению операционных затрат и лучшему распределению ресурсов для других бизнес-операций.

Повышенная эффективность

Благодаря способности ИИ обрабатывать огромные объемы данных с молниеносной скоростью, он может оптимизировать весь процесс управления знаниями, делая его более эффективным и менее подверженным человеческим ошибкам.

Повышенная инновация

ИИ может значительно способствовать инновациям в организациях, анализируя данные в базе знаний и самостоятельно предлагая улучшения, специально адаптированные к потребностям компании. Это не только оптимизирует процесс инноваций, но и гарантирует, что предложенные изменения актуальны и полезны для организации.

Улучшенное обслуживание клиентов

Генеративный ИИ в управлении знаниями может значительно улучшить усилия по обслуживанию клиентов, предоставляя более быстрые, точные и персонализированные варианты обслуживания клиентов.

Некоторые из наиболее распространенных применений генеративного ИИ в управлении знаниями в обслуживании клиентов включают чат-боты с продвинутыми возможностями диалога и варианты самообслуживания, облегчающие круглосуточную поддержку без контакта. ИИ также может генерировать руководства для решения распространенных проблем клиентов на основе предыдущих статей базы знаний и автоматически категоризировать билеты поддержки клиентов. Все это может превзойти ожидания клиентов, повысить удержание клиентов и помочь вам достичь успеха в бизнесе.

Улучшенная персонализация

ИИ использует сложные алгоритмы для анализа поведения, предпочтений и потребностей пользователя, чтобы предоставить персонализированные знания. В частности, нейронные сети могут выявлять отношения в наборе данных, имитируя способ работы человеческого мозга и предоставляя персонализированные результаты, например статьи базы знаний. Такой уровень персонализации улучшает опыт пользователей и клиентов.

Потенциальные проблемы ИИ в управлении знаниями

Как и в случае с любой другой инновационной и мощной системой, использование генеративного ИИ в управлении знаниями не обходится без своих проблем. Давайте обсудим наиболее актуальные из них.

Техническая сложность

Хотя генеративный ИИ имеет потенциал для значительного улучшения процессов управления знаниями, сложная природа технологий ИИ может создавать проблемы, которые организациям необходимо решать. Некоторые из наиболее распространенных проблем — это сложность реализации, интеграция с существующими системами, качество и точность данных, а также интенсивные требования к ресурсам. Хотя решения на основе ИИ не совсем автономные системы, они все еще очень сложны и требуют высокого уровня экспертизы.

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Системы ИИ часто требуют доступа к большим объемам данных, что может вызвать проблемы с конфиденциальностью и безопасностью. Например, система ИИ, используемая для управления знаниями в медицинском учреждении, должна иметь доступ к конфиденциальным данным пациентов. Если эти данные не защищены должным образом, они могут быть уязвимы для взломов, что может привести к серьезным юридическим и репутационным последствиям.

Риск зависимости от ИИ

Чрезмерная зависимость от искусственного интеллекта может привести к отсутствию человеческого надзора и критического мышления. Например, если компания полагается исключительно на систему ИИ для управления знаниями, важные идеи, требующие человеческой интуиции и опыта, могут быть упущены. Кроме того, если система ИИ выходит из строя или допускает ошибку, компания может не иметь плана резервного копирования.

Как снизить риски систем на основе ИИ

Вот несколько советов о том, как снизить риски, связанные с использованием платформ управления знаниями на основе ИИ:

• Инвестируйте в квалифицированных специалистов по ИИ и обучайте существующий персонал — убедитесь, что ваш персонал чувствует себя уполномоченным использовать новые инструменты ИИ и имеет опытных специалистов под рукой на случай возникновения проблем.
• Планируйте комплексные стратегии улучшения и предварительной обработки качества данных — разработайте систематический подход, чтобы убедиться, что используемые вами данные точны и согласованы. Установите процессы стандартизации и регулярно контролируйте данные, чтобы избежать пробелов в знаниях и ухудшения качества данных.
• Проведите тщательное исследование и пилотные проекты перед полномасштабной реализацией — тщательно изучите и протестируйте новую систему перед внедрением в производственную среду.
• Выберите решения ИИ, которые соответствуют целям и техническим возможностям организации — убедитесь, что вы не берете на себя больше, чем можете справиться. Оцените свои потребности и цели, а также технические возможности. Это поможет избежать перегрузки себя и своего персонала и предотвратить превышение бюджета.
• Установите и соблюдайте строгие протоколы для постоянного обслуживания, обновлений и этических соображений, чтобы предотвратить взломы и проблемы с конфиденциальностью в жизненном цикле ИИ. Приоритизируйте безопасность данных, конфиденциальность и соответствие, внедрив меры, такие как шифрование данных, проведение регулярных оценок рисков и постоянные аудиты соответствия. Это обеспечит защиту как ваших данных, так и данных ваших пользователей.
• Приоритизируйте безопасность данных, конфиденциальность и соответствие на протяжении всего жизненного цикла ИИ — сосредоточьтесь на мерах безопасности, таких как шифрование данных, регулярные оценки рисков и постоянные аудиты соответствия, чтобы защитить ваши данные и данные ваших пользователей.
• Сосредоточьтесь на обучении пользователей и управлении изменениями, чтобы обеспечить плавное внедрение — внедрение нового инструмента или сервиса может быть сложным, особенно такого сложного, как платформа управления знаниями на основе ИИ. Обучите всех пользователей правильному использованию системы, чтобы избежать пробелов в знаниях, и внедрите процесс управления изменениями, который обеспечит плавную интеграцию системы.

Примеры использования ИИ в управлении знаниями

Теперь, когда мы разобрались с теорией, давайте посмотрим на некоторые реальные примеры ИИ в управлении знаниями.

Интеллектуальные чат-боты

Одним из наиболее ярких примеров генеративного ИИ в управлении знаниями является использование интеллектуальных чат-ботов. Эти виртуальные помощники на основе ИИ могут взаимодействовать с пользователями естественным, человекоподобным образом, предоставляя мгновенные ответы на запросы, направляя пользователей через сложные процессы и даже обучаясь на основе прошлых взаимодействий для улучшения будущей производительности.

Ярким примером компании, которая использует интеллектуальные чат-боты, является IBM с ее платформой ИИ Watson. Забавный факт: IBM Watson участвовал и даже выигрывал в Jeopardy несколько раз!

Улучшенные базы знаний

Базы знаний на основе ИИ — это централизованные хранилища информации с добавленными возможностями ИИ. Функциональность, добавляемая ИИ, варьируется от системы к системе, но в целом они способствуют созданию более полных, автоматизированных и простых в навигации внешних и внутренних баз знаний.

Хорошим реальным примером является AI Assist от LiveAgent — база знаний на основе ИИ, которая автоматически создает статьи базы знаний из билетов и предыдущих коммуникаций с клиентами.

Продвинутые функции поиска

ИИ может просеивать огромные объемы данных, чтобы быстро найти точную информацию. Они используют обработку естественного языка для понимания человеческого языка, делая поиск знаний более интуитивным и точным. Интеллектуальные возможности поиска ИИ разрушают барьер для работников знаний и позволяют им выполнять свою работу намного более эффективно и результативно.

В реальной жизни Salesforce Einstein — отличный пример функциональности поиска на основе ИИ.

Интерактивная поддержка просмотра

При взаимодействии с базой знаний на основе ИИ клиенты или агенты могут использовать подсказки для просмотра существующей базы знаний. Это позволяет гораздо более целевой просмотр по сравнению с простым вводом ключевых слов в строку поиска.

Вы можете увидеть эти возможности искусственного интеллекта в базе знаний LiveAgent на основе ИИ с функциональностью Smart Search.

Прогностический анализ

Искусственный интеллект использует продвинутые алгоритмы и методы машинного обучения для прогнозирования будущих результатов на основе исторических данных и закономерностей. Прогностический анализ ИИ стал одним из критических решений для процессов, таких как распределение ресурсов, прогнозирование мошенничества, анализ тенденций, оценка рисков и прогнозирование оттока.

Хорошо известным примером прогностического анализа в реальной жизни является Netflix. Они используют прогностическую аналитику в своем механизме рекомендаций для прогнозирования поведения пользователей и предложения телепередач и фильмов.

Инструменты для принятия решений

Управление знаниями на уровне предприятия на основе ИИ позволяет компаниям принимать более обоснованные данными решения. Программное обеспечение для управления знаниями на основе искусственного интеллекта может анализировать сложные сценарии и предоставлять рекомендации, улучшая процесс принятия решений.

Например, плагин URLsLab для WordPress использует ИИ для анализа больших объемов данных на вашем веб-сайте и независимо рекомендует элементы веб-сайта, такие как связанные статьи, кластеры контента, и даже автоматически генерирует новый контент.

Как LiveAgent внедряет ИИ для управления знаниями?

Команда LiveAgent усердно работает над внедрением искусственного интеллекта в существующий набор функций и различные аспекты управления знаниями. Функции управления знаниями будут обогащены новыми функциями базы знаний на основе ИИ и Smart Search, которые используют ИИ для создания более оптимизированного и эффективного опыта для пользователей.

База знаний LiveAgent на основе ИИ может автоматически создавать статьи базы знаний на основе билетов поддержки клиентов и предыдущих коммуникаций с клиентами, в то время как Smart Search использует ИИ для ответа на вопросы клиентов на основе существующих статей базы знаний.

Преимущества для конечных пользователей

Вы можете задаться вопросом, как эти функции принесут пользу конечному пользователю. Давайте объясним.

Во-первых, база знаний на основе ИИ может сэкономить время и ресурсы компаний, автоматически генерируя статьи базы знаний. Это означает, что компании могут сосредоточиться больше на своих основных операциях, а не тратить время на создание этих статей вручную.

Во-вторых, функция Smart Search может повысить удовлетворенность клиентов, предоставляя быстрые и точные ответы на их вопросы. Это может привести к лучшему опыту клиента, который, в свою очередь, может привести к повышению лояльности клиентов и потенциально большему количеству продаж.

Кроме того, эти функции ИИ могут помочь компаниям оптимизировать процессы поддержки клиентов, делая их более эффективными. Это может привести к экономии затрат, так как компании могут обрабатывать запросы клиентов быстрее и с меньшими ресурсами.

Наконец, используя ИИ для управления знаниями, компании могут гарантировать, что их поддержка клиентов всегда актуальна и релевантна. Это может помочь компаниям оставаться конкурентоспособными на своем рынке, так как они могут быстро адаптироваться к изменениям и новым тенденциям.

В целом, обе эти функции сопровождаются другими функциями на основе ИИ, которые значительно улучшат и расширят возможности LiveAgent.