Umetna inteligenca prinaša nove napredke v tehnologiji in ne kaže znakov popuščanja. Povsem naravno je, da sta umetna inteligenca in obdelava naravnega jezika našla pot v upravljanje znanja. V tem članku bomo razčlenili vlogo upravljanja znanja z umetno inteligenco, njegove koristi in morebitna tveganja.

Kaj je upravljanje znanja z umetno inteligenco?
Zakaj je umetna inteligenca pomembna pri upravljanju znanja?
Prednosti umetne inteligence pri upravljanju znanja
Možni izzivi umetne inteligence pri upravljanju znanja
Primeri, kako se umetna inteligenca uporablja pri upravljanju znanja
Kako LiveAgent vključuje AI za upravljanje znanja?

Kaj je upravljanje znanja z umetno inteligenco?

Upravljanje znanja z umetno inteligenco je sofisticiran sistem, ki izkorišča tehnologije umetne inteligence za racionalizacijo in izboljšanje procesa zajemanja, organiziranja in uporabe organizacijskega znanja. Vključuje uporabo orodij AI, kot so strojno učenje, nevronske mreže, obdelava naravnega jezika in kognitivno računalništvo za avtomatizacijo procesa upravljanja velikih količin podatkov in informacij.

Sistemi za upravljanje znanja, ki jih poganja umetna inteligencaa, so zasnovani tako, da naredijo proces iskanja in uporabe informacij učinkovitejši, točnejši in personaliziran. Lahko presejejo ogromne količine podatkov, prepoznajo vzorce, se učijo iz uporabniških interakcij in zagotovijo vpoglede, ki bi jih ljudje lahko spregledali.

Kaj je umetna inteligenca?

AI ali umetna inteligenca se nanaša na simulacijo človeške inteligence s stroji, zlasti računalniki. Ta napredna tehnologija zajema procese, kot so učenje (pridobivanje informacij in pravil za uporabo teh informacij), razmišljanje (uporaba pravil za doseganje približnih ali dokončnih zaključkov) in samopopravljanje.

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

Ozki AI je zasnovan za opravljanje ozke naloge, kot je prepoznavanje glasu – Applova Siri in Amazonova Alexa.
Splošna umetna inteligenca lahko teoretično opravi katero koli intelektualno nalogo, ki jo lahko opravi človek. Zaenkrat tak sistem ne obstaja.

Tehnologije umetne inteligence vključujejo strojno učenje, kjer so stroji programirani za učenje in izboljšanje iz izkušenj, in obdelavo naravnega jezika, ki vključuje interakcije med računalniki in človeškim jezikom. Druge tehnologije vključujejo prepoznavanje govora, prepoznavanje slik, načrtovanje in robotiko.

Čeprav se nekaterim morda zdi povsem nova ideja, je AI z nami že kar nekaj let. AI se je naučil igrati damo leta 1965, chatboti so se pojavili v 90. letih, v 2010. pa so ga večinoma uporabljali za poenostavitev zapletenih političnih dokumentov. Zdaj, ko je bil izdan ChatGPT 4, je vznemirljivo videti, kam bo pripeljala AI.

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 inovacij. Cilj agilnih praks upravljanja znanja je izboljšati učinkovitost z zmanjšanjem potrebe po ponovnem odkrivanju znanja.

V KM so vpogledi in izkušnje sestavljeni iz znanja. Utelešeni so bodisi v posameznikih bodisi v organizacijskih procesih ali praksah. Za boljše razumevanje so tukaj 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 svoje znanje in uporabiti znanje, ki ga delijo drugi.
Procesi: metode in postopki, ki se uporabljajo za ustvarjanje, shranjevanje, skupno rabo in uporabo znanja. Ti lahko segajo od formalnih procesov, kot so programi usposabljanja, do neformalnih, kot so socialne interakcije.
Tehnologija: orodja in strokovni sistemi, ki se uporabljajo za podporo upravljanja znanja. To lahko vključuje zbirke podatkov, sisteme za upravljanje dokumentov, platforme družbenih medijev, iskalnike in drugo.
Kultura: vrednote, norme in vedenje, ki spodbujajo ali odvračajo od izmenjave in uporabe znanja. Kultura, ki ceni učenje in izmenjavo, je ključnega pomena 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, pa tudi bolj neformalne strukture, kot so mreže odnosov.

Kakšna je povezava med AI in upravljanjem znanja?

Umetna inteligenca in upravljanje znanja sta med seboj povezana na način, da generativna umetna inteligenca povečuje učinkovitost in uspešnost upravljanja znanja. Tradicionalno upravljanje znanja vključuje številne ročne naloge, ki se lahko zdijo dolgočasne. Umetna inteligenca ne samo avtomatizira teh nalog, temveč dodaja številne kompleksne funkcije.

Zakaj je umetna inteligenca pomembna pri upravljanju znanja?

Umetna inteligenca je zahtevala svoje mesto kot nepogrešljivo orodje pri upravljanju znanja zaradi svoje hitrosti, analitične zmogljivosti, napovednih zmožnosti, izboljšave dostopnosti in narave samoizboljševanja. Na podlagi tega se je umetna inteligenca hitro pojavila kot temeljni kamen na področju upravljanja znanja.

Bistvo umetne inteligence v KM je v njeni zmožnosti obdelave in analize ogromnih količin podatkov, ki daleč presegajo človeške zmožnosti. Njegova hitrost, natančnost in napovedne sposobnosti omogočajo organizacijam, da prepoznajo in izkoristijo kritične vpoglede, skrite v svojih podatkih, kar vodi do bolj informiranih in strateških odločitev.

Poleg tega umetna inteligenca omogoča izboljšano dostopnost informacij in zagotavlja, da je pravo znanje dostavljeno pravemu posamezniku ob optimalnem času. Ta simbioza AI in KM ne zagotavlja le učinkovitega ravnanja s podatki, ampak tudi spodbuja okolje, ki spodbuja inovacije, agilno odločanje in globlje razumevanje notranjih operacij in dinamike zunanjega trga.

Prednosti umetne inteligence pri upravljanju znanja

AI lahko podjetjem prinese številne prednosti. Poglobimo se v prednosti, ki jih lahko programska oprema za upravljanje znanja, ki jo poganja AI, prinese vašim poslovnim procesom.

Izboljšano odločanje

Orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, podjetjem omogočajo sprejemanje odločitev, ki temeljijo na podatkih. Programska oprema za upravljanje znanja, ki jo poganja umetna inteligenca, lahko analizira zapletene scenarije in daje priporočila ter tako izboljša proces odločanja.

Prihranek stroškov

Kot smo že omenili, je upravljanje znanja lahko precej dolgočasno. Z uporabo sistemov, ki jih poganja AI, lahko avtomatizirate rutinska opravila, kar vodi do nižjih operativnih stroškov in boljšega razporejanja virov za druge poslovne dejavnosti.

Izboljšana učinkovitost

Z zmožnostjo umetne inteligence za obdelavo ogromnih količin podatkov z bliskovito hitrostjo lahko poenostavi celoten proces upravljanja znanja, tako da postane učinkovitejši in manj podvržen človeškim napakam.

Povečana inovativnost

AI lahko bistveno prispeva k inovacijam v organizacijah z analizo podatkov v bazi znanja in avtonomnim predlaganjem napredkov, ki so posebej prilagojeni potrebam podjetja. To ne le racionalizira proces inovacij, ampak tudi zagotavlja, da so predlagane spremembe ustrezne in koristne za organizacijo.

Izboljšana storitev za stranke

Generativna umetna inteligenca pri upravljanju znanja lahko znatno poveča prizadevanja za pomoč strankam z zagotavljanjem hitrejših, natančnejših in prilagojenih možnosti storitve za stranke.

Nekatere najpogostejše uporabe generativnega upravljanja znanja z umetno inteligenco v storitvah za stranke vključujejo klepetalne robote z naprednimi pogovornimi zmožnostmi in samopostrežnimi možnostmi, ki omogočajo 24/7 brezstično podporo strankam. Umetna inteligenca lahko tudi ustvari vodnike za reševanje pogostih težav s strankami na podlagi prejšnjih člankov znanja in samodejno kategorizira vstopnice za podporo strankam. Vse to lahko preseže pričakovanja strank, poveča zadrževanje strank in vam pomaga doseči poslovni uspeh.

Izboljšana personalizacija

Umetna inteligenca uporablja zapletene algoritme za analizo uporabnikovega vedenja, preferenc in potreb za zagotavljanje prilagojenega znanja. Nevronske mreže lahko zlasti prepoznajo razmerja znotraj nabora podatkov s posnemanjem delovanja človeških možganov in zagotavljanjem prilagojenih rezultatov, npr. članki znanja. Ta raven personalizacije izboljša uporabniško izkušnjo in izkušnjo strank.

Potencialni izzivi AI pri upravljanju znanja

Kot pri vsakem drugem inovativnem in zmogljivem sistemu tudi pri uporabi generativne umetne inteligence pri upravljanju znanja ni dovolj izzivov. Pogovorimo se o najbolj perečih.

Tehnična zahtevnost

Čeprav ima generativna umetna inteligenca potencial za močno izboljšanje procesov upravljanja znanja, lahko zapletena narava tehnologij umetne inteligence povzroči izzive, s katerimi se morajo organizacije soočiti. Nekateri najpogostejši izzivi so kompleksnost implementacije, integracija z obstoječimi sistemi, kakovost in točnost podatkov ter celo intenzivne zahteve po virih. Čeprav rešitve na osnovi umetne inteligence niso ravno avtonomni sistemi, so še vedno zelo zapleteni in zahtevajo visoko raven strokovnega znanja.

Zasebnost in varnost podatkov

Sistemi umetne inteligence pogosto zahtevajo dostop do velikih količin podatkov, kar lahko povzroči pomisleke glede zasebnosti in varnosti. Na primer, sistem umetne inteligence, ki se uporablja za upravljanje znanja v zdravstvenem okolju, bi potreboval dostop do občutljivih podatkov o bolnikih. Če ti podatki niso ustrezno zavarovani, so lahko izpostavljeni kršitvam, kar lahko povzroči resne pravne posledice in posledice za ugled.

Tveganje odvisnosti od umetne inteligence

Pretirano zanašanje na umetno inteligenco lahko povzroči pomanjkanje človeškega nadzora in kritičnega mišljenja. Na primer, če se podjetje za upravljanje znanja zanaša izključno na sistem umetne inteligence, so lahko spregledani pomembni vpogledi, ki zahtevajo človeško intuicijo in izkušnje. Poleg tega, če sistem AI odpove ali naredi napako, podjetje morda nima vzpostavljenega rezervnega načrta.

Kako ublažiti tveganja sistemov, ki temeljijo na AI

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

Vlagajte v usposobljene strokovnjake z umetno inteligenco in zagotovite usposabljanje za obstoječe osebje – Poskrbite, da se bodo vaši zaposleni počutili opolnomočene za uporabo novih orodij z umetno inteligenco in imejte pri roki izkušene strokovnjake, če se pojavijo kakršne koli težave.
Načrtujte celovito izboljšanje kakovosti podatkov in strategije predhodne obdelave – Opišite sistematičen pristop, da zagotovite, da so podatki, ki jih uporabljate, natančni in dosledni. Vzpostavite postopke standardizacije in redno spremljajte podatke, da preprečite vrzeli v znanju in poslabšanje kakovosti podatkov.
Izvedite temeljito raziskavo in pilotne projekte pred celovito implementacijo – temeljito raziščite in preizkusite nov sistem, preden ga daste v delovanje v proizvodnem okolju.
Izberite rešitve AI, ki so v skladu s cilji in tehničnimi zmogljivostmi organizacije – Poskrbite, da ne boste odgriznili več, kot lahko prežvečite. Ocenite svoje potrebe in cilje ter tehnične zmožnosti. Tako se boste izognili preobremenitvi sebe in svojega osebja ter preprečili prekoračitev proračuna.
Vzpostavite in upoštevajte stroge protokole za tekoče vzdrževanje, posodobitve in etične vidike, da preprečite kršitve in težave z zasebnostjo v življenjskem ciklu umetne inteligence. Dajte prednost varnosti podatkov, zasebnosti in skladnosti z izvajanjem ukrepov, kot je šifriranje podatkov, izvajanje rednih ocen tveganja in stalne revizije skladnosti. To bo zagotovilo zaščito vaših podatkov in podatkov vaših uporabnikov.
Dajte prednost varnosti podatkov, zasebnosti in skladnosti v celotnem življenjskem ciklu umetne inteligence – Osredotočite se na varnostne ukrepe, kot so šifriranje podatkov, redne ocene tveganja in stalne revizije skladnosti, da zaščitite svoje podatke in podatke svojih uporabnikov.
Osredotočite se na izobraževanje uporabnikov in upravljanje sprememb, da zagotovite nemoteno sprejemanje – Sprejetje novega orodja ali storitve je lahko zahtevno, in sicer zapleteno, kot je platforma za upravljanje znanja z umetno inteligenco. Usposobite vse uporabnike za pravilno ravnanje s sistemom, da se izognete vrzeli v znanju, in implementirajte proces upravljanja sprememb, ki zagotavlja nemoteno integracijo sistema.

Podajte se na potovanje skozi upravljanje znanja, kjer je vsak članek odskočna deska do globljega razumevanja. Da bi zagotovili, da boste kar najbolje izkoristili svoje raziskovanje, smo sestavili seznam povezanih člankov, ki se poglabljajo v različne vidike te teme.

Primeri, kako se AI uporablja pri upravljanju znanja

Zdaj, ko imamo teorijo, si poglejmo nekaj resničnih primerov umetne inteligence pri upravljanju znanja.

Inteligentni chatboti

Eden najvidnejših primerov generativne umetne inteligence pri upravljanju znanja je uporaba inteligentnih chatbotov. Ti virtualni pomočniki, ki jih poganja AI, lahko komunicirajo z uporabniki na naraven, človeški način, zagotavljajo takojšnje odgovore na poizvedbe, vodijo uporabnike skozi zapletene procese in se celo učijo iz preteklih interakcij za izboljšanje prihodnje učinkovitosti.

Vrhunski primer podjetja, ki uporablja inteligentne chatbote, je IBM s svojo platformo AI Watson. Zanimivo dejstvo, IBM-ov Watson se ga je udeležil in celo večkrat zmagal na Jeopardy!

Izboljšane baze znanja

Baze znanja AI so centralizirana skladišča informacij z dodanimi zmogljivostmi AI. Funkcionalnosti, ki jih doda umetna inteligenca, se razlikujejo od sistema do sistema, vendar na splošno prispevajo k bolj celovitim, avtomatiziranim zunanjim in notranjim bazam znanja, ki jih je enostavno krmariti. .

Dober primer iz resničnega življenja je prihajajoča baza znanja LiveAgent, ki jo poganja AI, ki samodejno ustvari članke v bazi znanja iz vstopnic in prejšnjih komunikacij s strankami.

Funkcije naprednega iskanja

AI lahko preseje ogromne količine podatkov, da hitro najde natančne informacije. Za razumevanje človeškega jezika uporabljajo obdelavo naravnega jezika, zaradi česar je iskanje znanja bolj intuitivno in natančno. Zmožnosti inteligentnega iskanja umetne inteligence podirajo oviro za delavce znanja in jim omogočajo, da svoje delo opravljajo veliko bolj učinkovito in uspešno.

V resničnem življenju je Salesforceov Einstein odličen primer iskalne funkcije, ki jo poganja AI.

Podpora za interaktivno brskanje

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

Te zmožnosti umetne inteligence si lahko ogledate v LiveAgentovi bazi znanja, ki jo poganja AI, s funkcijo pametnega iskanja.

Napovedna analiza

Umetna inteligenca uporablja napredne algoritme in tehnike strojnega učenja za napovedovanje prihodnjih rezultatov na podlagi zgodovinskih podatkov in vzorcev. Napovedna analiza umetne inteligence je postala ena od kritičnih rešitev za procese, kot so dodeljevanje virov, napovedovanje goljufij, analiza trendov, ocena tveganja in napovedovanje odliva.

Dobro znan primer napovedne analize v resničnem življenju je Netflix. V svojem mehanizmu za priporočila uporabljajo napovedno analitiko za napovedovanje vedenja uporabnikov in predlaganje TV-oddaj in filmov.

Orodja za odločanje

Upravljanje podjetniškega znanja, ki ga poganja umetna inteligenca, omogoča podjetjem, da sprejemajo odločitve, ki bolj temeljijo na podatkih. Programska oprema za upravljanje znanja, ki jo poganja umetna inteligenca, lahko analizira zapletene scenarije in daje priporočila ter tako izboljša proces odločanja.

Na primer, vtičnik URLsLab za WordPress uporablja AI za analizo velikih količin podatkov na vašem spletnem mestu in neodvisno priporoča elemente spletnega mesta, kot so sorodni članki, gruče vsebine, in celo samodejno ustvarja novo vsebino.

Kako LiveAgent vključuje AI za upravljanje znanja?

Ekipa LiveAgent trdo dela pri implementaciji umetne inteligence v obstoječi nabor funkcij in različne vidike upravljanja znanja. Funkcije upravljanja znanja bodo obogatene z novo bazo znanja, ki jo poganja AI, in funkcijami pametnega iskanja, ki uporabljajo AI za ustvarjanje bolj poenostavljene in učinkovite izkušnje za uporabnike.

LiveAgentova baza znanja, ki jo poganja umetna inteligenca, lahko samodejno ustvari članke znanja na podlagi vstopnic za podporo strankam in prejšnjih komunikacij s strankami, medtem ko Smart Search uporablja umetno inteligenco za odgovore na vprašanja strank na podlagi obstoječih člankov znanja.

Morda se sprašujete, kako bodo te funkcije koristile končnemu uporabniku. Naj razložimo.

Prvič, zbirka znanja, ki jo poganja AI, lahko podjetjem prihrani čas in vire s samodejnim ustvarjanjem člankov znanja. To pomeni, da se lahko podjetja bolj osredotočijo na svoje osnovne dejavnosti, namesto da bi porabila čas za ročno ustvarjanje teh člankov.

Drugič, funkcija pametnega iskanja lahko izboljša zadovoljstvo strank z zagotavljanjem hitrih in natančnih odgovorov na njihova vprašanja. To lahko privede do boljše uporabniške izkušnje, kar lahko vodi do povečane zvestobe strank in morebitne večje prodaje.

Poleg tega lahko te funkcije umetne inteligence pomagajo podjetjem racionalizirati postopke podpore strankam in jih tako narediti učinkovitejše. To lahko povzroči prihranke pri stroških, saj lahko podjetja hitreje in z manj sredstvi obravnavajo poizvedbe strank.

Nazadnje lahko podjetja z uporabo umetne inteligence za upravljanje znanja zagotovijo, da je njihova podpora strankam vedno posodobljena in ustrezna. To lahko pomaga podjetjem, da ostanejo konkurenčna na svojem trgu, saj se lahko hitro prilagajajo spremembam in novim trendom.

Na splošno obe funkciji spremljajo druge funkcije, ki jih poganja AI, ki bodo močno izboljšale in razširile zmogljivosti LiveAgent.

Start your free trial today and see the difference!

Transform your customer service with LiveAgent's knowledge base software.

Try LiveAgent Naročite demo

Nazaj na Slovar Ustvarite račun BREZPLAČNO

Če želite izvedeti več o tem, kako lahko umetna inteligenca izboljša vaše poslovanje, si oglejte naš članek o prednostih umetne inteligence pri upravljanju znanja. Tukaj boste našli informacije o tem, kako AI prispeva k boljši učinkovitosti in inovativnosti. Prav tako ne zamudite poglobljenega vpogleda v izzive, s katerimi se lahko soočamo pri uporabi AI pri upravljanju znanja, kjer razpravljamo o tehničnih zahtevah in vprašanjih varnosti podatkov.

Sorodni članki

Baza znanja

Izvedite več o zbirki znanja LiveAgent. Baza znanja je bistveno orodje za podporo strankam brez povezave.

HTML

HTML pomeni Hypertext Markup Language. Je najbolj znan jezik označevanja, ki se običajno uporablja za ustvarjanje spletnih strani ali spletnih aplikacij.

Learn about customer service terminology and jargon inside the LiveAgent glossary and get better every single day.

Slovar programske opreme za pomoč uporabnikom

Raziščite naš obsežen slovar terminologije programske opreme za pomoč uporabnikom in storitve za stranke. Idealno za začetnike, ki se soočajo z novimi izrazi, in izkušene strokovnjake, ki želijo osvežiti svoje znanje. Odkrijte definicije, od "Mapiranje gostitelja" do "Čas razrešitve", in izboljšajte svojo učinkovitost storitev za stranke.