AI správa znalostí

Umělá inteligence přináší nové pokroky v technologii a zdá se, že se zpomaluje. Je přirozené, že AI našla cestu do správy znalostí.

Systémy správy znalostí poháněné AI jsou navrženy tak, aby proces hledání a používání informací byl efektivnější, přesnější a personalizovanější. Mohou procházet obrovské množství dat, identifikovat vzory, učit se z interakcí uživatelů a poskytovat poznatky, které by lidé mohli přehlédnout.

Co je AI?

AI neboli umělá inteligence se vztahuje na simulaci lidské inteligence stroji, zejména počítači. Tato pokročilá technologie zahrnuje procesy, jako je učení (získávání informací a pravidel pro jejich používání), uvažování (používání pravidel k dosažení přibližných nebo definitivních závěrů) a sebeoprava.

Technologie založená na AI se obvykle dělí na dva typy:

• Úzká AI je navržena tak, aby prováděla úzký úkol, jako je rozpoznávání hlasu – Apple Siri a Amazon Alexa.
• Obecná AI by teoreticky mohla provádět jakýkoli intelektuální úkol, který může dělat člověk. Zatím žádný takový systém neexistuje.

Technologie AI zahrnují strojové učení, kde jsou stroje naprogramovány tak, aby se učily a zlepšovaly ze zkušeností, a zpracování přirozeného jazyka, které zahrnuje interakce mezi počítači a lidským jazykem. Mezi další technologie patří rozpoznávání řeči, rozpoznávání obrazu, plánování a robotika.

Ačkoli se to pro některé může zdát jako zbrusu nová myšlenka, AI je s námi již několik let. AI se naučila hrát dámu v roce 1965, chatboti se objevili v 90. letech a v 2010. letech se používali především ke zjednodušení složitých dokumentů politiky. Nyní, když byl vydán ChatGPT 4, je vzrušující vidět, kam AI povede.

Co je správa znalostí?

Správa znalostí (KM) je multidisciplinární obor, který se vztahuje na proces vytváření, kurátorství, sdílení, využívání a správy znalostí a informací v organizaci, aby se usnadnily efektivní procesy rozhodování, řešení problémů, učení a inovace. Cílem agilních praktik správy znalostí je zlepšit efektivitu snížením potřeby znovu objevovat znalosti.

V KM tvoří poznatky a zkušenosti znalosti. Jsou buď vtěleny v jednotlivcích, nebo vloženy v organizačních procesech nebo praktikách. Abychom vám lépe porozuměli, zde jsou nejdůležitější součásti správy podnikových znalostí:

• Lidé: Jednoduše řečeno, jsou tvůrci znalostí. Jednotlivci v organizaci, kteří vytvářejí, používají a sdílejí znalosti. Musí být ochotni a schopni sdílet to, co vědí, a používat znalosti, které sdílejí ostatní.
• Procesy: Metody a postupy používané k vytváření, ukládání, sdílení a používání znalostí. Mohou se pohybovat od formálních procesů, jako jsou tréninky, až po neformální, jako jsou sociální interakce.
• Technologie: Nástroje a expertní systémy používané k podpoře správy znalostí. To může zahrnovat databáze, systémy správy dokumentů, platformy sociálních médií, vyhledávače a další.
• Kultura: Hodnoty, normy a chování, které podporují nebo odrazují sdílení a používání znalostí. Kultura, která si cení učení a sdílení, je kritická pro správu znalostí.
• Struktura: Organizační struktury, které usnadňují nebo brání správě znalostí. To může zahrnovat hierarchické struktury, které kontrolují, kdo má přístup k jakým znalostem, stejně jako neformálnější struktury, jako jsou sítě vztahů.

Jaké je spojení mezi AI a správou znalostí?

Umělá inteligence a správa znalostí jsou propojeny způsobem, že generativní AI zvyšuje efektivitu a účinnost správy znalostí. Tradičně správa znalostí zahrnuje mnoho manuálních úkolů, které lze považovat za nudné. Umělá inteligence nejen automatizuje tyto úkoly, ale přidává mnoho složitých funkcí.

Proč je umělá inteligence důležitá ve správě znalostí?

Umělá inteligence si nárokovala své místo jako nepostradatelný nástroj ve správě znalostí díky své rychlosti, analytické síle, prediktivním schopnostem, zlepšení přístupnosti a sebezdokonalovací povaze. Na základě toho se AI rychle stala základním kamenem v oblasti správy znalostí.

V jádru spočívá důležitost AI v KM v její schopnosti zpracovávat a analyzovat obrovské množství dat daleko za lidské schopnosti. Její rychlost, přesnost a prediktivní schopnosti umožňují organizacím identifikovat a využívat kritické poznatky skryté v jejich datech, což vede k informovanějším a strategičtějším rozhodnutím.

Kromě toho AI usnadňuje lepší dostupnost informací, což zajišťuje, že správné znalosti jsou doručeny správné osobě v optimálním čase. Tato symbióza AI a KM nejen zajišťuje efektivní manipulaci s daty, ale také podporuje prostředí, které podporuje inovace, agilní rozhodování a hlubší porozumění jak interním operacím, tak externím dynamice trhu.

Výhody AI ve správě znalostí

AI může přinést mnoho výhod podnikům. Pojďme se hlouběji ponořit do výhod, které software pro správu znalostí poháněný AI může přinést vašim obchodním procesům.

Zlepšené rozhodování

Nástroje poháněné AI umožňují společnostem činit více rozhodnutí založených na datech. Software pro správu znalostí poháněný umělou inteligencí může analyzovat složité scénáře a poskytovat doporučení, čímž zlepšuje proces rozhodování.

Úspory nákladů

Jak jsme již zmínili, správa znalostí může být poměrně zdlouhavá. Zaměstnáním systémů poháněných AI můžete automatizovat rutinní úkoly, což vede ke snížení provozních nákladů a lepší alokaci zdrojů pro další obchodní činnosti.

Zlepšená efektivita

Díky schopnosti AI zpracovávat obrovské množství dat bleskem rychle může zjednodušit celý proces správy znalostí, čímž jej učiní efektivnějším a méně náchylným k lidské chybě.

Zvýšená inovace

AI může významně přispět k inovacím v organizacích analýzou dat v znalostní bázi a autonomním navrhováním pokroků, které jsou speciálně přizpůsobeny potřebám společnosti. To nejen zjednodušuje proces inovace, ale také zajišťuje, že navrhované změny jsou relevantní a přínosné pro organizaci.

Zlepšená zákaznická podpora

Generativní AI ve správě znalostí může výrazně zlepšit úsilí v oblasti zákaznické podpory poskytováním rychlejších, přesnějších a personalizovanějších možností zákaznické podpory.

Mezi nejčastější použití generativní AI správy znalostí v zákaznické podpoře patří chatboti s pokročilými konverzačními schopnostmi a možnosti samoobsluhy usnadňující 24/7 bezkontaktní zákaznickou podporu. AI může také generovat průvodce k řešení běžných problémů zákazníků na základě předchozích článků znalostní báze a automaticky kategorizovat lístky zákaznické podpory. Vše to může překonat očekávání zákazníků, zvýšit zadržení zákazníků a pomoci vám dosáhnout obchodního úspěchu.

Vylepšená personalizace

AI používá složité algoritmy k analýze chování, preferencí a potřeb uživatele, aby poskytla personalizované znalosti. Zejména neuronové sítě mohou identifikovat vztahy v datové sadě napodobením způsobu, jakým funguje lidský mozek, a poskytovat personalizované výsledky, např. články znalostní báze. Tato úroveň personalizace zlepšuje zkušenosti uživatelů a zákazníků.

Potenciální výzvy AI ve správě znalostí

Stejně jako u jakéhokoli jiného inovativního a výkonného systému, používání generativní AI ve správě znalostí není bez svých výzev. Pojďme diskutovat o těch nejnaléhavějších.

Technická složitost

Ačkoli má generativní AI potenciál výrazně zlepšit procesy správy znalostí, složitá povaha technologií AI může přinést výzvy, které musí organizace řešit. Mezi nejčastější výzvy patří složitost implementace, integrace se stávajícími systémy, kvalita a přesnost dat a dokonce i intenzivní požadavky na zdroje. Ačkoli řešení založená na AI nejsou přesně autonomní systémy, jsou stále velmi složitá a vyžadují vysokou úroveň odbornosti.

Obavy o ochranu dat a bezpečnost

Systémy AI často vyžadují přístup k velkému množství dat, což může vyvolat obavy o ochranu soukromí a bezpečnost. Například systém AI používaný pro správu znalostí v zdravotnickém prostředí by potřeboval přístup k citlivým údajům pacientů. Pokud tato data nejsou řádně zabezpečena, mohou být zranitelná vůči porušením, což může vést k vážným právním a reputačním důsledkům.

Riziko závislosti na AI

Nadměrná závislost na umělé inteligenci může vést k nedostatku lidského dohledu a kritického myšlení. Například pokud se společnost spoléhá výhradně na systém AI pro správu znalostí, důležité poznatky, které vyžadují lidskou intuici a zkušenosti, mohou být přehlédnuty. Kromě toho, pokud systém AI selže nebo udělá chybu, společnost nemusí mít připravený záložní plán.

Jak zmírnit rizika systémů založených na AI

Zde je několik tipů, jak zmírnit rizika spojená s používáním platforem pro správu znalostí poháněných AI:

• Investujte do kvalifikovaných odborníků na AI a poskytujte školení stávajícímu personálu – Ujistěte se, že se váš personál cítí zmocněn používat nové nástroje AI a máte po ruce zkušené odborníky pro případ, že by vznikly nějaké problémy.
• Plánujte komplexní strategie zlepšování a předzpracování kvality dat – Nastíněte systematický přístup k zajištění přesnosti a konzistence dat, která používáte. Nastavte procesy standardizace a pravidelně monitorujte data, abyste se vyhnuli mezerám ve znalostech a zhoršení kvality dat.
• Proveďte důkladný výzkum a pilotní projekty před plnou implementací – Důkladně prozkoumejte a otestujte nový systém před jeho nasazením v produkčním prostředí.
• Vyberte řešení AI, která se shodují s cíli a technickými schopnostmi organizace – Ujistěte se, že si neberete více, než zvládnete. Posouďte své potřeby a cíle, stejně jako technické schopnosti. To vám pomůže vyhnout se přetížení sebe a svého personálu a zabránit překročení rozpočtu.
• Vytvořte a dodržujte přísné protokoly pro průběžnou údržbu, aktualizace a etické aspekty, aby se zabránilo porušením a problémům s ochranou soukromí v životním cyklu AI. Upřednostňujte bezpečnost dat, ochranu soukromí a soulad implementací opatření, jako je šifrování dat, provádění pravidelných posouzení rizik a průběžné audity souladu. To zajistí ochranu vašich dat i dat vašich uživatelů.
• Upřednostňujte bezpečnost dat, ochranu soukromí a soulad v celém životním cyklu AI – Zaměřte se na bezpečnostní opatření, jako je šifrování dat, pravidelné posouzení rizik a průběžné audity souladu, aby se chránila vaše data a data vašich uživatelů.
• Zaměřte se na vzdělávání uživatelů a řízení změn, aby se zajistilo hladké přijetí – Přijetí nového nástroje nebo služby může být náročné, zejména složitého, jako je platforma pro správu znalostí poháněná AI. Proveďte školení všech uživatelů na správné zacházení se systémem, abyste se vyhnuli mezerám ve znalostech, a implementujte proces řízení změn, který zajistí hladkou integraci systému.

Příklady toho, jak se AI používá ve správě znalostí

Nyní, když máme teorii zvládnutou, podívejme se na některé příklady z reálného světa AI ve správě znalostí.

Inteligentní chatboti

Jedním z nejznámějších příkladů generativní AI ve správě znalostí je použití inteligentních chatbotů. Tito virtuální asistenti poháněni AI mohou interagovat s uživateli přirozeným, lidským způsobem, poskytovat okamžité odpovědi na dotazy, vést uživatele složitými procesy a dokonce se učit z minulých interakcí, aby zlepšili budoucí výkon.

Prvotřídním příkladem společnosti, která používá inteligentní chatboty, je IBM se svou platformou AI Watson. Zajímavá skutečnost: IBM Watson se zúčastnil a dokonce vyhrál Jeopardy vícekrát!

Vylepšené znalostní báze

Znalostní báze AI jsou centralizovaná úložiště informací s přidanými schopnostmi AI. Funkce přidané AI se liší systém od systému, ale celkově přispívají k více komplexním, automatizovaným a snadno navigovatelným externím a interním znalostním bázím.

Dobrým příkladem z reálného světa je LiveAgent AI Assist – znalostní báze poháněná AI, která automaticky vytváří články znalostní báze z lístků a předchozích komunikací se zákazníky.

Pokročilé vyhledávací funkce

AI může procházet obrovské množství dat, aby rychle našla přesné informace. Používají zpracování přirozeného jazyka k pochopení lidského jazyka, čímž jsou vyhledávání znalostí intuitivnější a přesnější. Inteligentní vyhledávací schopnosti AI odstraňují bariéru pro pracovníky se znalostmi a umožňují jim pracovat mnohem efektivněji a účinněji.

V reálném životě je Salesforce Einstein skvělým příkladem funkce vyhledávání poháněné AI.

Interaktivní podpora procházení

Při interakci se znalostní bází poháněnou AI mohou zákazníci nebo agenti používat výzvy k procházení existující znalostní báze. To umožňuje mnohem cílenější procházení ve srovnání s pouhým zadáním klíčových slov do vyhledávacího pole.

Tyto schopnosti umělé inteligence vidíte v znalostní bázi poháněné AI LiveAgent s funkcí Smart Search.

Prediktivní analýza

Umělá inteligence používá pokročilé algoritmy a techniky strojového učení k vytváření předpovědí o budoucích výsledcích na základě historických dat a vzorů. Prediktivní analýza AI se stala jedním z kritických řešení pro procesy, jako je alokace zdrojů, předpověď podvodů, analýza trendů, posouzení rizik a předpověď odchodu.

Známým příkladem prediktivní analýzy v reálném životě je Netflix. Používají prediktivní analýzu ve svém doporučovacím enginu k předpovědi chování uživatelů a doporučení TV pořadů a filmů.

Nástroje pro rozhodování

Správa znalostí v podniku poháněná AI umožňuje společnostem činit více rozhodnutí založených na datech. Software pro správu znalostí poháněný umělou inteligencí může analyzovat složité scénáře a poskytovat doporučení, čímž zlepšuje proces rozhodování.

Například plugin URLsLab pro WordPress používá AI k analýze velkého množství dat na vašem webu a nezávisle doporučuje prvky webu, jako jsou související články, shlukování obsahu, a dokonce automaticky generuje nový obsah.

Jak LiveAgent začleňuje AI do správy znalostí?

Tým LiveAgent tvrdě pracuje na implementaci umělé inteligence do stávajícího souboru funkcí a různých aspektů správy znalostí. Funkce správy znalostí budou obohaceny novými funkcemi znalostní báze poháněné AI a Smart Search, které používají AI k vytvoření zjednodušenějšího a efektivnějšího prostředí pro uživatele.

Znalostní báze poháněná AI od LiveAgent může automaticky vytvářet články znalostní báze na základě lístků zákaznické podpory a předchozích komunikací se zákazníky, zatímco Smart Search používá AI k odpovídání na otázky zákazníků na základě existujících článků znalostní báze.

Výhody pro koncové uživatele

Možná se divíte, jak budou tyto funkce prospěšné pro koncového uživatele. Pojďme to vysvětlit.

Zaprvé, znalostní báze poháněná AI může ušetřit podnikům čas a zdroje automatickým generováním článků znalostní báze. To znamená, že se podniky mohou zaměřit více na své základní operace, místo aby trávily čas vytvářením těchto článků ručně.

Zadruhé, funkce Smart Search může zlepšit spokojenost zákazníků poskytováním rychlých a přesných odpovědí na jejich otázky. To může vést k lepší zkušenosti zákazníka, která zase může vést ke zvýšené loajalitě zákazníků a potenciálně více prodejům.

Dále mohou tyto funkce AI pomoci podnikům zjednodušit jejich procesy zákaznické podpory, čímž je učiní efektivnějšími. To může vést k úsporám nákladů, protože podniky mohou zpracovávat dotazy zákazníků rychleji a s menšími zdroji.

Nakonec, pomocí AI ke správě znalostí mohou podniky zajistit, aby jejich zákaznická podpora byla vždy aktuální a relevantní. To může pomoci podnikům zůstat konkurenceschopné na jejich trhu, protože se mohou rychle přizpůsobit změnám a novým trendům.

Celkově jsou obě tyto funkce doprovázeny dalšími funkcemi poháněnými AI, které výrazně zlepší a rozšíří schopnosti LiveAgent.