Upravljanje znanjem s umjetnom inteligencijom

Umjetna inteligencija donosi nove tehnološke napretke i ne pokazuje znakove usporavanja. Sasvim je prirodno da su umjetna inteligencija i obrada prirodnog jezika pronašli svoj put do upravljanja znanjem. U ovom ćemo članku raščlaniti ulogu upravljanja znanjem s umjetnom inteligencijom, njezine prednosti i moguće rizike.

Sustavi za upravljanje znanjem s umjetnom inteligencijom dizajnirani su kako bi proces pronalaženja i korištenja informacija učinili učinkovitijim, točnijim i personaliziranijim. Mogu pregledati goleme količine podataka, identificirati obrasce, učiti iz interakcija korisnika i pružiti uvide koji bi ljudima inače mogli promaknuti.

Što je umjetna inteligencija?

UI ili umjetna inteligencija odnosi se na simulaciju ljudske inteligencije pomoću strojeva, posebno računala. Ova napredna tehnologija obuhvaća procese kao što su učenje (stjecanje informacija i pravila za upotrebu tih informacija), rasuđivanje (upotreba pravila za donošenje približnih ili konačnih zaključaka) i samostalno ispravljanje.

Tehnologija temeljena na UI načelno se dijeli na dvije vrste:

• Ograničena umjetna inteligencija dizajnirana je za obavljanje specifičnih zadataka kao što je prepoznavanje glasa – npr. Appleova Siri i Amazonova Alexa.
• Opća umjetna inteligencija teoretski može obavljati sve intelektualne zadatke koje može obavljati čovjek. Za sada takav sustav ne postoji.

Tehnologije umjetne inteligencije uključuju strojno učenje, gdje su strojevi programirani da uče i poboljšavaju se na temelju iskustva, i obradu prirodnog jezika, koja obuhvaća interakcije između računala i ljudskog jezika. Ostale tehnologije uključuju prepoznavanje govora, prepoznavanje slika, planiranje i robotiku.

Iako je neki možda smatraju potpunim novitetom, umjetna inteligencija je prisutna već dosta godina. UI je naučila kako igrati igru dame 1965., chatbotovi su se pojavili 1990-ih, a 2010. uglavnom se koristila za pojednostavljenje kompliciranih dokumenata o politikama. Sada kada je ChatGPT objavljen, zanimljivo je vidjeti što će nam UI donijeti u budućnosti.

Što je upravljanje znanjem?

Upravljanje znanjem (KM) je multidisciplinarno područje koje se odnosi na proces stvaranja, organiziranja, dijeljenja, korištenja i upravljanja znanjem i informacijama unutar organizacije kako bi se olakšali procesi učinkovitog donošenja odluka, rješavanja problema i inoviranja. Agilne prakse upravljanja znanjem imaju za cilj pospješiti učinkovitost smanjujući potrebu za ponovnim otkrivanjem znanja.

U KM-u su uvidi i iskustva sačinjeni od znanja. Utjelovljuju ih pojedinci ili su ugrađeni u organizacijske procese ili prakse. Za bolje razumijevanje predstavljamo najvažnije komponente upravljanja znanjem u poduzeću:

Što povezuje umjetnu inteligenciju i upravljanje znanjem?

Umjetna inteligencija i upravljanje znanjem međusobno su povezani na način da generativna UI povećava učinkovitost i djelotvornost upravljanja znanjem. Tradicionalno upravljanje znanjem obuhvaća mnoge ručne zadatke koji se mogu činiti zamornima. Umjetna inteligencija ne samo da automatizira te zadatke, već im dodaje i mnoge kompleksne funkcije.

Zašto je umjetna inteligencija važna u upravljanju znanjem?

Umjetna inteligencija nametnula se kao nezamjenjiv alat u upravljanju znanjem zbog svoje brzine, analitičkih vještina, sposobnosti predviđanja, poboljšanja dostupnosti i mogućnosti samopoboljšanja. Na temelju toga, umjetna inteligencija je brzo postala kamen temeljac u upravljanju znanjem.

Suštinska važnost umjetne inteligencije u upravljanju znanjem leži u njezinoj sposobnosti obrade i analize velikih količina podataka, što daleko nadilazi ljudske sposobnosti. Njezina brzina, točnost i sposobnost predviđanja omogućuju organizacijama da identificiraju i iskoriste kritične uvide skrivene u njihovim podacima, što dovodi do informiranijih i strateških odluka.

Nadalje, umjetna inteligencija čini informacije dostupnijima i omogućuje da se pravo znanje isporuči pravoj osobi u optimalno vrijeme. Ova simbioza umjetne inteligencije i upravljanja znanjem ne samo da osigurava učinkovito rukovanje podacima, već također potiče okruženje koje promiče inovacije, agilno donošenje odluka i dublje razumijevanje internih radnji i dinamike vanjskog tržišta.

Prednosti umjetne inteligencije u upravljanju znanjem

UI može donijeti brojne pogodnosti tvrtkama. Zaronimo dublje u prednosti koje softver za upravljanje znanjem pomoću UI može pružiti vašim poslovnim procesima.

Poboljšano donošenje odluka

Alati pogonjeni umjetnom inteligencijom omogućuju tvrtkama donošenje više odluka temeljenih na podacima. Softver za upravljanje znanjem pogonjen umjetnom inteligencijom može analizirati kompleksne scenarije i dati preporuke za poboljšanje procesa donošenja odluka.

Ušteda troškova

Kao što smo ranije spomenuli, upravljanje znanjem može biti prilično zamoran posao. Korištenjem sustava koje pogoni UI možete automatizirati rutinske zadatke, što rezultira smanjenim operativnim troškovima i boljom raspodjelom resursa na druge poslovne aktivnosti.

Poboljšana učinkovitost

Budući da je umjetna inteligencija u stanju munjevito brzo obraditi velike količine podataka, pojednostavljuje cijeli proces upravljanja znanjem i pritom ga čini učinkovitijim i manje podložnim ljudskim pogreškama.

Povećana inovativnost

UI može značajno pridonijeti inovativnosti u organizacijama jer analizira podatke u bazi znanja i samostalno predlaže poboljšanja koja su posebno prilagođena potrebama tvrtke. Dakle, ne samo da pojednostavljuje proces inovacije, već također osigurava da su predložene promjene relevantne i korisne za organizaciju.

Učinkovitija korisnička služba

Generativna umjetna inteligencija u upravljanju znanjem znatno olakšava napore u pružanju usluge kupcima jer omogućuje brže, preciznije i personaliziranije opcije za korisničku službu.

Neke od najčešćih upotreba generativne UI za upravljanje znanjem u korisničkoj službi uključuju chatbotove s naprednim sposobnostima razgovora i mogućnostima samousluge uz beskontaktnu korisničku podršku 24/7. UI također može generirati vodiče za rješavanje uobičajenih problema korisnika na temelju prethodnih članaka znanja i automatski kategorizirati tikete korisničke podrške. Sve to može premašiti očekivanja kupaca, povećati stopu njihova zadržavanja i pomoći vam da postignete poslovni uspjeh.

Bolja personalizacija

UI koristi kompleksne algoritme za analizu ponašanja, želja i potreba kupaca kako bi pružila personalizirano znanje. Konkretno, neuronske mreže mogu identificirati odnose u skupu podataka oponašajući način na koji ljudski mozak funkcionira i pružiti prilagođene rezultate, npr. članke znanja. Ova razina personalizacije poboljšava iskustvo korisnika i kupaca.

Potencijalni izazovi umjetne inteligencije u upravljanju znanjem

Kao i kod svakog drugog inovativnog i moćnog sustava tako i primjena generativne UI za upravljanje znanjem ima svoje izazove. Spomenimo one najžurnije.

Tehnička kompleksnost

Iako generativna UI ima potencijala značajno poboljšati procese upravljanja znanjem, složena priroda UI tehnologija može donijeti izazove s kojima se organizacije moraju uhvatiti u koštac. Među najčešćim izazovima su kompleksnost implementacije, integracija s postojećim sustavima, kvaliteta i točnost podataka, pa čak i zahtjevi za intenzivnim resursima. Unatoč tome što rješenja temeljena na UI nisu potpuno autonomni sustavi, i dalje su vrlo kompleksni i zahtijevaju visoku razinu stručnosti.

Privatnost podataka i sigurnosna problematika

Sustavi umjetne inteligencije često iziskuju pristup velikim količinama podataka, što može izazvati zabrinutost u pogledu privatnosti i sigurnosti. Na primjer, sustav UI koji se koristi za upravljanje znanjem u zdravstvu zahtijeva pristup osjetljivim podacima pacijenata. Ako ti podaci nisu adekvatno osigurani, mogu biti izloženi sigurnosnim povredama, što potencijalno može dovesti do ozbiljnih pravnih i reputacijskih posljedica.

Rizik ovisnosti o UI

Pretjerano oslanjanje na umjetnu inteligenciju može dovesti do nedostatka ljudske kontrole i kritičkog razmišljanja. Na primjer, ako se tvrtka oslanja isključivo na sustav UI za upravljanje znanjem, može propustiti važne uvide koji zahtijevaju ljudsku intuiciju i iskustvo. Osim toga, ako UI sustav zakaže ili pogriješi, tvrtka možda nema uspostavljeni rezervni plan.

Kako smanjiti rizike sustava temeljenih na UI

Evo nekoliko savjeta kako smanjiti rizike povezane s upotrebom platformi za upravljanje znanjem koje pokreće UI:

Primjeri upotrebe umjetne inteligencije u upravljanju znanjem

Sada kada smo pokrili teoriju, pogledajmo neke primjere iz stvarnog života kako se UI koristi u upravljanju znanjem.

Inteligentni chatbotovi

Jedan od najistaknutijih primjera generativne umjetne inteligencije u upravljanju znanjem je upotreba inteligentnih chatbotova. Pogonjeni umjetnom inteligencijom, ovi virtualni asistenti mogu komunicirati s kupcima na prirodan, ljudski način, kao i pružati trenutačne odgovore na upite, voditi korisnike kroz složene procese, pa čak i učiti iz prošlih interakcija kako bi poboljšali svoje performanse u budućnosti.

Najbolji primjer tvrtke koja koristi inteligentne chatbotove je IBM sa svojom platformom umjetne inteligencije Watson. Zabavna je činjenica da je IBM-ov Watson sudjelovao u natjecanju Jeopardy i čak ga nekoliko puta osvojio!

Poboljšane baze znanja

Baze znanja s umjetnom inteligencijom centralizirani su repozitoriji informacija s dodatnim sposobnostima UI. Funkcionalnosti koje dodaje UI razlikuju se od sustava do sustava, ali općenito čine da eksterne i interne baze znanja budu opširnije, automatiziranije i jednostavnije za snalaženje.

Dobar primjer iz stvarnog života je UI asistent od LiveAgent-a — baza znanja pogonjena umjetnom inteligencijom koja automatski generira članke baze znanja iz tiketa i prethodne komunikacije s kupcima.

Napredne funkcije pretraživanja

Umjetna inteligencija može proći kroz velike količine podataka i brzo pronaći točne informacije. Koristi obradu prirodnog jezika za razumijevanje ljudskog jezika, stoga je pretraživanje znanja intuitivnije i preciznije. UI odlikuju inteligentne sposobnosti pretraživanja koje uklanjaju barijere za radnike u području znanja i omogućuju im da svoj posao obavljaju učinkovitije i djelotvornije.

U stvarnom životu, Salesforce-ov Einstein izvrstan je primjer značajke pretraživanja koju pokreće UI.

Podrška za interaktivno pregledavanje

Prilikom interakcije s bazom znanja koju pogoni UI, kupci ili agenti mogu upotrijebiti upite za pregledavanje postojeće baze znanja. To omogućuje puno ciljanije pregledavanje u usporedbi s unosom ključnih riječi u traku za pretraživanje.

Ove sposobnosti UI možete vidjeti u LiveAgent-ovoj bazi znanja. Pogonjena je umjetnom inteligencijom i sadrži funkciju pametnog pretraživanja.

Prediktivna analiza

Umjetna inteligencija koristi napredne algoritme i tehnike strojnog učenja za predviđanje budućih ishoda na temelju podataka i obrazaca iz prošlih perioda. Prediktivna UI analiza postala je jedno od krucijalnih rješenja za procese kao što su raspodjela resursa, previđanje prijevara, analiza trendova, procjena rizika i predviđanje odljeva kupaca.

Dobro poznati primjer prediktivne analize iz stvarnog života je Netflix. Koriste prediktivnu analizu u svom mehanizmu za preporuke kako bi predvidjeli ponašanje korisnika i predložili im TV emisije i filmove.

Alati za donošenje odluka

Upravljanje znanjem poduzeća pogonjeno umjetnom inteligencijom omogućuje tvrtkama donošenje odluka koje se više temelje na podacima. Softver za upravljanje znanjem koji pokreće UI može analizirati kompleksne scenarije i dati preporuke za poboljšanje procesa donošenja odluka.

Na primjer, plugin za WordPress pod nazivom URLsLab koristi umjetnu inteligenciju za analizu velikih količina podataka na vašoj web stranici. Također neovisno preporučuje elemente web stranice kao što su povezani članci i skupovi sadržaja, pa čak i automatski generira novi sadržaj.

Kako LiveAgent upotrebljava UI za upravljanje znanjem?

Tim LiveAgent-a vrijedno radi na implementaciji umjetne inteligencije u postojeći skup značajki i razne aspekte upravljanja znanjem. Značajke upravljanja znanjem bit će obogaćene novim bazama znanja koje pokreće UI i značajkama pametnog pretraživanja koje koriste UI za stvaranje jednostavnijeg i učinkovitijeg korisničkog iskustva.

LiveAgent-ova baza znanja pogonjena umjetnom inteligencijom može automatski kreirati članke znanja na temelju tiketa korisničke podrške i prethodne komunikacije s kupcima, dok značajka pametnog pretraživanja koristi UI za odgovaranje na pitanja kupaca na temelju postojećih članaka znanja.

Možda se pitate kako će ove značajke koristiti krajnjem korisniku. Idemo to objasniti.

Prvo, baza znanja koju pokreće UI može tvrtkama uštedjeti vrijeme i resurse automatskim generiranjem članaka znanja. To znači da se tvrtke mogu više usredotočiti na svoju osnovnu djelatnost umjesto da troše vrijeme na ručno stvaranje ovih članaka.

Drugo, značajka pametnog pretraživanja može poboljšati zadovoljstvo kupaca pružanjem brzih i točnih odgovora na njihova pitanja. To može dovesti do boljeg korisničkog iskustva, što zauzvrat rezultira većom lojalnošću kupaca i potencijalno većom prodajom.

Nadalje, ove značajke umjetne inteligencije mogu pomoći tvrtkama da pojednostave svoje procese korisničke podrške i učine ih učinkovitijima. To može dovesti do troškovnih ušteda jer tvrtke mogu rješavati korisničke upite brže i s manje resursa.

I konačno, korištenjem UI za upravljanje znanjem, tvrtke mogu osigurati da njihova korisnička podrška uvijek bude ažurna i relevantna. To pomaže tvrtkama da ostanu konkurentne na tržištu jer se mogu brzo prilagoditi promjenama i novim trendovima.

Sveukupno gledano, obje značajke popraćene su drugim UI funkcionalnostima koje će uvelike poboljšati i proširiti mogućnosti LiveAgent-a.