Mākslīgā intelekta izmantošana tehnoloģiju jomā ir guvusi jaunus sasniegumus un nav redzamas nekādas pazīmes, ka tās attīstība palēninātos. Ir tikai dabiski, ka MI un dabiskās valodas apstrāde ir atradušas savu ceļu zināšanu pārvaldībā. Šajā rakstā mēs izanalizēsim MI zināšanu pārvaldības lomu, tās priekšrocības un potenciālos riskus.

Kas ir MI zināšanu pārvaldība?
Kāpēc mākslīgais intelekts ir svarīgs zināšanu pārvaldībā?
MI priekšrocības zināšanu pārvaldībā
Potenciālie MI izaicinājumi zināšanu pārvaldībā
Piemēri, kā MI tiek izmantots zināšanu pārvaldībā
Kā LiveAgent integrē MI zināšanu pārvaldībā?

Kas ir MI zināšanu pārvaldība?

MI zināšanu pārvaldība ir sarežģīta sistēma, kas izmanto mākslīgā intelekta tehnoloģijas, lai optimizētu un uzlabotu uzņēmuma zināšanu iegūšanas, kārtošanas un izmantošanas procesu. Tas ietver tādu MI rīku, kā, piemēram, mašīnmācīšanās, neironu tīklu, dabiskās valodas apstrādes un kognitīvās skaitļošanas izmantošanu, lai automatizētu liela datu un informācijas apjoma pārvaldīšanas procesu.

MI nodrošinātās zināšanu pārvaldības sistēmas ir izstrādātas, lai padarītu informācijas meklēšanas un izmantošanas procesu efektīvāku, precīzāku un personificētāku. Tās spēj caururbties milzīgam datu apjomam, identificēt modeļus, mācīties no lietotāju mijiedarbības un sniegt ierosmes, ko cilvēki varētu nepamanīt.

Kas ir MI?

MI, jeb mākslīgais intelekts attiecas uz cilvēka inteliģences simulāciju ar mašīnu palīdzību, it īpaši datoriem. Šī attīstītā tehnoloģija ietver tādus procesus kā, piemēram, mācīšanās (informācijas iegūšana un noteikumu apgūšana, kā arī to izmantošana), secinājumu veidošana (noteikumu izmantošana, lai sasniegtu tuvinātu vai noteiktu secinājumu) un paškorekciju.

Uz MI balstītas tehnoloģijas parasti iedala divos veidos:

Specializēts MI ir paredzēts veikt šauri specializētu uzdevumu veikšanai, piemēram, balss atpazīšanai – Apple Siri un Amazon Alexa.
Vispārējais MI teorētiski varētu veikt jebkuru to pašu intelektuālo uzdevumu, ko cilvēks. Pašlaik neviena tāda sistēma neeksistē.

MI tehnoloģijas ietver mašīnmācību, kur mašīnas tiek programmētas mācīties un uzlaboties, balstoties uz pieredzi, un dabiskās valodas apstrādi, kas ietver mijiedarbību starp datoriem un cilvēka valodu. Citas tehnoloģijas ietver arī runas atpazīšanu, attēlu atpazīšanu, plānošanu un robotiku.

Lai gan dažiem tas var šķist kā pavisam jauna ideja, MI ir kopā ar mums jau vairākus gadus. MI iemācījās spēlēt dambreti 1965. gadā, čatboti parādījās 90os, un 2010. gadu laikā tas galvenokārt tika izmantots, lai vienkāršotu sarežģītu noteikumu dokumentus. Tagad, kad ir iznācis ChatGPT 4, ir aizraujoši redzēt, kur MI aizvedīs.

Kas ir zināšanu pārvaldība?

Zināšanu pārvaldība ir daudznozaru joma, kas attiecas uz procesu, kurā tiek radītas, kūrētas, koplietotas, izmantotas un pārvaldītas zināšanas un informācija uzņēmumā, lai veicinātu efektīvus lēmumu pieņemšanas procesus, problēmu risināšanu, mācīšanos un inovācijas. Viedās zināšanu pārvaldības praktiskais mērķis ir uzlabot efektivitāti, samazinot nepieciešamību atkārtoti atklāt zināšanas.

Zināšanu pārvaldībā ieskati un pieredze attiecas uz zināšanām. Tie ir vai nu iemiesotas indivīdos, vai iegultas organizatoriskos procesos vai paņēmienos. Lai sniegtu jums labāku izpratni, šeit ir uzņēmuma zināšanu pārvaldības visbūtiskākie komponenti:

Cilvēki: vienkārši sakot, viņi ir zināšanu radītāji. Tās ir personas uzņēmumā, kas veido, izmanto un dalās ar zināšanām. Viņiem ir jābūt gataviem un spējīgiem dalīties ar to, ko viņi zina, un izmantot zināšanas, ar kurām dalās citi.
Procesi: metodes un procedūras, ko izmanto, lai izveidotu, uzglabātu, dalītos un izmantotu zināšanas. Tie var būt gan formāli procesi, piemēram, mācību programmas, gan neformāli procesi, piemēram, sociālā mijiedarbība.
Tehnoloģija: rīki un ekspertu sistēmas, ko izmanto zināšanu pārvaldības atbalstam. Tā var ietvert datu bāzes, dokumentu pārvaldības sistēmas, sociālo mediju platformas, meklētājprogrammas un daudz ko citu.
Kultūra: vērtības, normas un izturēšanās, kas veicina vai attur no zināšanu apmaiņas un izmantošanas. Zināšanu pārvaldībā izšķiroša nozīme ir kultūrai, kas augstu vērtē mācīšanos un dalīšanos.
Struktūra: organizatoriskās struktūras, kas atvieglo vai kavē zināšanu pārvaldību. Tā var ietvert hierarhiskas struktūras, kas kontrolē piekļuvi zināšanām, kā arī neformālākas struktūras, piemēram, attiecību tīkli.

Kāda ir saistība starp MI un zināšanu pārvaldību?

Mākslīgais intelekts un zināšanu pārvaldība ir savstarpēji saistīti tādā veidā, ka ģeneratīvais MI uzlabo zināšanu pārvaldības efektivitāti un efektīvumu. Tradicionāli zināšanu pārvaldība ietver daudzus manuālās darbības, ko var uzskatīt par garlaicīgām. Mākslīgais intelekts ne tikai automatizē šos uzdevumus, bet pievieno daudzas sarežģītas funkcijas.

Kāpēc mākslīgais intelekts ir svarīgs zināšanu pārvaldībā?

Mākslīgais intelekts ir ieņēmis savu neaizstājama rīka vietu zināšanu pārvaldībā, pateicoties tā ātrumam, analītiskajai spējai, paredzēšanas iespējām, pieejamības uzlabošanai un pašuzlabojošajai dabai. Balstoties uz šo, MI ir strauji kļuvis par stūrakmeni zināšanu pārvaldības jomā.

Pamatā MI nozīme zināšanu pārvaldībā slēpjas tā spējā apstrādāt un analizēt lielus datu daudzumus, kas krietni pārsniedz cilvēka spējas. Tā ātrums, precizitāte un paredzēšanas spējas ļauj uzņēmumiem identificēt un izmantot kritiskas atziņas, kas slēpjas datu iekšienē, kas savukārt noved pie labāk informētas un stratēģiskas lēmumu pieņemšanas.

Turklāt MI veicina uzlabotu informācijas pieejamību, nodrošinot, ka atbilstošās zināšanas uzņēmumā tiek sniegtas atbilstošajā laikā. Šī MI un zināšanu pārvaldības simbioze ne tikai nodrošina efektīvu datu apstrādi, bet arī rada vidi, kas veicina inovācijas, elastīgu lēmumu pieņemšanu un dziļāku izpratni par gan iekšējām darbībām, gan ārējo tirgus dinamiku.

MI priekšrocības zināšanu pārvaldībā

MI var dot daudz priekšrocību uzņēmumiem. Ļaujiet mums iedziļināties priekšrocībās, ko MI darbināta zināšanu pārvaldības programmatūra var dot jūsu uzņēmējdarbības procesiem.

Uzlabota lēmumu pieņemšana

MI darbināti rīki uzņēmumiem ļauj pieņemt vairāk datos pamatotu lēmumu. Mākslīgā intelekta darbināta zināšanu pārvaldības programmatūra var analizēt sarežģītus scenārijus un sniegt ieteikumus, uzlabojot lēmumu pieņemšanas procesu.

Zināšanu bāzes programmatūra no LiveAgent

Izmaksu ietaupījums

Kā jau minējām, zināšanu pārvaldība var būt diezgan garlaicīga. Izmantojot MI darbinātas sistēmas, jūs varat automatizēt rutīnas uzdevumus, kas noved pie samazinātiem darbības izdevumiem un labāku resursu pārvirzīšanu citām biznesa aktivitātēm.

Uzlabota efektivitāte

Ar mākslīgā intelekta spēju apstrādāt milzīgas datu apjomus gaismas ātrumā, tas var optimizēt visu zināšanu pārvaldības procesu, padarot to efektīvāku un mazāk pakļautu cilvēciskajām kļūdām.

Palielināta inovācija

AI var ievērojami veicināt inovācijas uzņēmumos, analizējot datus zināšanu bāzē un autonomi piedāvājot uzlabojumus, kas ir speciāli pielāgoti uzņēmuma vajadzībām. Tas ne tikai optimizē inovāciju procesu, bet arī nodrošina, ka ierosinātie grozījumi ir atbilstoši un uzņēmumam noderīgi.

Uzlabota klientu apkalpošana

Ģeneratīvs MI zināšanu pārvaldībā var ievērojami uzlabot klientu apkalpošanas centienus, nodrošinot ātrākas, precīzākas un personalizētas klientu apkalpošanas iespējas.

Daži no izplatītākajiem ģeneratīvā MI zināšanu pārvaldības pielietojumiem klientu apkalpošanā ietver čatbotus ar uzlabotām sarunvalodas iespējām un pašapkalpošanās iespējas, kas nodrošina 24/7 bezkontakta klientu atbalstu. MI var arī radīt ceļvežus, lai atrisinātu biežāk sastopamas klientu problēmas, pamatojoties uz iepriekšējiem zināšanu rakstiem, un automātiski kategorizējot klientu atbalsta pieteikumus. Tas viss var pārsniegt klientu cerības, veicināt klientu noturēšanu un palīdzēt gūt panākumus biznesā.

Uzlabota personalizācija

MI izmanto sarežģītus algoritmus, lai analizētu lietotāja uzvedību, priekšrokas un vajadzības, lai sniegtu personalizētas zināšanas. Konkrētāk, neironu tīkli var identificēt saiknes datu kopumā, imitējot cilvēka smadzeņu darbību un sniedzot personalizētus rezultātus, piemēram, zināšanu rakstus. Šāds personalizācijas līmenis uzlabo lietotāju un klientu pieredzi.

MI potenciālie izaicinājumi zināšanu pārvaldībā

Kā ar jebkuru citu inovatīvu un jaudīgu sistēmu, ģeneratīvā MI izmantošana zināšanu pārvaldībā, nāk ar savu daļu izaicinājumu. Pārrunāsim visizteiktākos no tiem.

Tehniskā sarežģītība

Lai gan ģeneratīvais MI var ievērojami uzlabot zināšanu pārvaldības procesus, MI tehnoloģiju sarežģītība var radīt problēmas, kuras uzņēmumiem nāksies risināt. Dažas no izplatītākajām problēmām ir ieviešanas sarežģītība, integrācija ar esošajām sistēmām, datu kvalitāte un precizitāte un pat augstas prasības pēc resursiem. Lai gan uz MI balstīti risinājumi nav gluži autonomas sistēmas, tie joprojām ir ļoti sarežģīti un prasa augstu ekspertīzes līmeni.

Datu privātums un bažas par drošību

MI sistēmām bieži vien ir nepieciešama piekļuve lielam datu apjomam, kas var radīt bažas par privātumu un drošību. Piemēram, MI sistēmai, kas tiek izmantota zināšanu pārvaldībai veselības aprūpes iestādē, būtu nepieciešama piekļuve sensitīviem pacientu datiem. Ja šie dati nav pienācīgā drošībā, tie var tikt pakļauti pārkāpumiem, potenciāli novedot pie nopietnām juridiskām un reputācijas sekām.

Risks atkarībai no MI

Pārāk liela atkarība no mākslīgā intelekta var novest pie cilvēku uzraudzības un kritiskās domāšanas trūkuma. Piemēram, ja uzņēmums ir pilnībā atkarīgs no MI sistēmas zināšanu pārvaldībai, svarīgas atziņas, kas prasa cilvēka intuīciju un pieredzi, var tikt pavisam ignorētas. Turklāt, ja MI sistēma pieļauj kļūdu, uzņēmumam var nebūt rezerves plāna.

Kā samazināt riskus, kas saistīti ar uz AI balstītām sistēmām

Šeit ir daži padomi par to, kā mazināt riskus, kas saistīti ar MI darbinātas zināšanu pārvaldes platformu izmantošanu:

Ieguldiet prasmīgos MI speciālistos un nodrošiniet apmācību esošajiem darbiniekiem – pārliecinieties, vai jūsu darbinieki jūtas pilnvaroti izmantot jaunos MI rīkus un, ja rodas kādi jautājumi – viņiem ir pieejama pieredzējušu speciālistu palīdzība.
Plānojiet visaptverošas datu kvalitātes uzlabošanas un priekšapstrādes stratēģijas — ieskicējiet sistemātisku pieeju, lai nodrošinātu, ka izmantotie dati ir precīzi un konsekventi. Izveidojiet standartizācijas procesus un regulāri uzraugiet datus, lai izvairītos no plaisām zināšanās un datu kvalitātes pasliktināšanās.
Pirms pilnīgas ieviešanas veiciet rūpīgus pētījumus un pilotprojektus – rūpīgi izpētiet un pārbaudiet jauno sistēmu, pirms tā sāk darboties ražošanas vidē.
Izvēlies MI risinājumus, kas saskan ar uzņēmuma mērķiem un tehniskajām iespējām – pārliecinies, ka nenokožat vairāk, nekā spējat apēst. Izvērtējiet savas vajadzības un mērķus, kā arī tehniskās iespējas. Tas palīdzēs izvairīties no sevis un personāla pārslogošanas, kā arī nepieļaus budžeta pārtēriņu.
Izveidojiet un ievērojiet stingras procedūras pastāvīgai uzturēšanai, atjaunināšanai un ētiskiem apsvērumiem, lai novērstu pārkāpumus un privātuma problēmas MI dzīves ciklā. Nosakiet datu drošības, privātuma un atbilstības prioritātes, īstenojot tādus pasākumus kā datu šifrēšana, regulāru riska novērtējumu veikšana un nepārtraukti atbilstības auditi. Tas nodrošinās gan jūsu, gan lietotāju datu aizsardzību.
Piešķiriet prioritāti datu drošībai, privātumam un atbilstībai visā MI dzīves cikla laikā — koncentrējieties uz tādiem drošības pasākumiem kā datu šifrēšana, regulāri riska novērtējumi un nepārtraukti atbilstības auditi, lai aizsargātu jūsu un jūsu lietotāju datus.
Koncentrējieties uz lietotāju izglītošanu un pārmaiņu pārvaldību, lai nodrošinātu netraucētu pielāgošanos – jauna rīka vai pakalpojuma pieņemšana var būt izaicinājums, piemēram, sarežģīta MI zināšanu pārvaldības platforma. Apmāciet visus lietotājus pareizai sistēmas lietošanai, lai izvairītos no trūkumiem zināšanās, un ieviesiet pārmaiņu pārvaldības procesu, kas nodrošina vienmērīgu sistēmas integrāciju.

Iesāciet šo ceļojumu caur zināšanu pārvaldību, kur katrs raksts ir solis dziļākai izpratnei. Lai nodrošinātu, ka jūs iegūstat visu labāko no sava izziņas procesa, mēs esam apkopojuši sarakstu ar saistītajiem rakstiem, kas iedziļinās šajā tēmā vēl dziļāk.

Piemēri tam, kā MI tiek izmantots zināšanu pārvaldībā

Tagad, kad mums ir zināma teorija, apskatīsim dažus piemērus no reālās dzīves, kas attiecas uz MI zināšanu pārvaldību.

Inteliģenti čatboti

Viens no spilgtākajiem vispārējā MI piemēriem zināšanu pārvaldībā ir inteliģento čatbotu izmantošana. Šie MI virtuālie palīgi var mijiedarboties ar lietotājiem dabiskā, cilvēkam līdzīgā veidā, sniedzot tūlītējas atbildes uz pieprasījumiem, vadot lietotājus sarežģītos procesos un pat mācoties no iepriekšējās mijiedarbības, lai uzlabotu savu veiktspēju nākotnē.

Viens no labākajiem uzņēmumu piemēriem, kas izmanto inteligentus čatbotus, ir IBM ar savu MI platformu Watson. Jautrs ir fakts, ka IBM Watson ir piedalījies, un pat vairākas reizes uzvarējis spēlē “Jeopardy”!

Izvērstas zināšanu bāzes

MI zināšanu bāzes ir centralizētas informācijas krātuves ar papildinātām MI iespējām. MI papildinātās funkcijas dažādās sistēmās ir atšķirīgas, taču kopumā tās veicina vispusīgāku, automatizētāku un vieglāk vadāmu ārējo un iekšējo zināšanu bāzi.

Labākais piemērs no reālās dzīves ir LiveAgent MI darbinātā zināšanu bāze, kas automātiski veido zināšanu bāzes rakstus no pieteikumiem un iepriekšējām saziņām ar klientiem.

Paplašinātas meklēšanas funkcijas

MI var izurbties caur milzīgiem datu apjomiem, lai atrastu precīzu informāciju ātri. Viņi izmanto dabiskās valodas apstrādi, lai izprastu cilvēka valodu, padarot zināšanu meklēšanu intuitīvāku un precīzāku. MI inteliģentās meklēšanas spējas novāc šķēršļus darbiniekiem, kas strādā ar zināšanām, ļaujot viņiem darboties daudz efektīvāk.

Salesforce Einstein ir lielisks piemērs no reālās dzīves MI darbinātai meklēšanas funkcionalitātei.

Interaktīvas pārlūkošanas atbalsts

Saskaroties ar MI darbinātām zināšanu bāzēm, klienti vai aģenti var izmantot priekšā teikšanas norādes, lai pārlūkotu esošo zināšanu bāzi. Tas ļauj daudz mērķtiecīgāk veikt pārlūkošanu, salīdzinot ar vienkāršu atslēgvārdu ievadīšanu meklēšanas joslā.

Varat redzēt šīs mākslīgās inteliģences iespējas LiveAgent MI darbinātā zināšanu bāzē ar Smart Search funkcionalitāti.

Prognozējošā analīze

Mākslīgais intelekts izmanto attīstītus algoritmus un mašīnmācības tehnikas, lai veiktu prognozes par nākotnes rezultātiem, pamatojoties uz vēsturisko datu un modeļu analīzi. MI prognozējošā analīze ir kļuvusi par vienu no būtiskākajām risinājumiem procesiem, piemēram, resursu piešķiršanu, krāpšanās prognozēšanu, tendenču analīzi, risku novērtēšanu un klientu neapmierinātības prognozēšanu.

Plaši pazīstams prognozējošās analīzes piemērs reālajā dzīvē ir Netflix. Viņi savā ieteikumu mehānismā izmanto prognozējošo analīzi, lai prognozētu lietotāju uzvedību un ieteiktu TV šovus un filmas.

Lēmumu pieņemšanas rīki

MI darbināta uzņēmuma zināšanu pārvaldība ļauj uzņēmumiem pieņemt vairāk datos pamatotus lēmumus. Mākslīgā intelekta darbināta zināšanu pārvaldības programmatūra var analizēt sarežģītus scenārijus un sniegt ieteikumus, uzlabojot lēmumu pieņemšanas procesu.

Piemēram, WordPress spraudnis URLsLab izmanto mākslīgo intelektu, lai analizētu lielus datu daudzumus jūsu mājaslapā un neatkarīgi ieteiktu mājaslapas elementus, piemēram, saistītus rakstus, satura klāsterus, un pat automātiski rada jaunu saturu.

Kā LiveAgent iekļauj MI zināšanu pārvaldībā?

LiveAgent komanda smagi strādā, ieviešot mākslīgo intelektu esošajā funkciju kopā un dažādos zināšanu pārvaldības aspektos. Zināšanu pārvaldības funkcijas tiek bagātinātas ar jaunām MI darbinātām zināšanu bāzēm un Smart Search funkcijām, kas izmanto MI, lai lietotājiem radītu optimālāku un efektīvāku pieredzi.

Liveagent MI darbinātā zināšanu bāze var automātiski izveidot zināšanu rakstus, pamatojoties uz klientu atbalsta pieteikumiem un iepriekšējo saziņu ar klientiem, savukārt Smart Search izmanto MI, lai atbildētu uz klientu jautājumiem, pamatojoties uz esošajiem zināšanu rakstiem.

Jums varētu rasties jautājums, kā šīs funkcijas noderēs gala lietotājam. Ļaujiet mums izskaidrot.

Vispirms MI darbinātas zināšanu bāzes var ietaupīt uzņēmumiem laiku un resursus, automātiski radot zināšanu rakstus. Tas nozīmē, ka uzņēmumi var vairāk koncentrēties uz savām pamata darbībām, nevis tērēt laiku, veidojot šos rakstus manuāli.

Otrkārt, Smart Search funkcija var uzlabot klientu apmierinātību, sniedzot ātras un precīzas atbildes uz viņu jautājumiem. Tas var veicināt labāku klientu pieredzi, kas savukārt var palielināt klientu lojalitāti un potenciāli palielināt pārdošanas apjomu.

Turklāt šīs MI funkcijas var palīdzēt uzņēmumiem optimizēt savus klientu atbalsta procesus, padarot tos efektīvākus. Tas var vest pie izmaksu samazinājuma, jo uzņēmumi var ātrāk apstrādāt klientu jautājumus, izmantojot mazāk resursu.

Beidzot, izmantojot MI, lai pārvaldītu zināšanas, uzņēmumi var nodrošināt, ka viņu klientu atbalsts vienmēr ir atjaunināts un atbilstošs. Tas var palīdzēt uzņēmumiem palikt konkurentspējīgiem savā tirgū, jo viņi var ātri pielāgoties izmaiņām un jaunām tendencēm.

Kopumā abas šīs funkcijas papildina arī citas MI darbinātas funkcionalitātes, kas ievērojami uzlabos un paplašinās LiveAgent iespējas.

Start your free trial today and see the difference!

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

Try LiveAgent Ieplāno Demonstrāciju

Atgriezties uz Glosāriju Izveidot kontu BEZMAKSAS

Ja vēlaties uzzināt vairāk par mākslīgā intelekta plusiem un mīnusiem zināšanu pārvaldībā, kā arī iepazīties ar praktiskiem piemēriem, apmeklējiet rakstu par MI zināšanu pārvaldībā: Plusi/Mīnusi, un Piemēri no Reālās Dzīves. Tas sniegs plašāku izpratni par to, kā MI var uzlabot zināšanu pārvaldības procesus un kādi izaicinājumi varētu rasties.

Saistītie Raksti

Iegrimstiet zināšanu pārvaldnieka pasaulē, uzziniet par viņu lomu efektīvā zināšanu pārvaldībā un viņu ietekmi dažādās nozarēs.

Zināšanu pārvaldnieks

Uzziniet visu par zināšanu pārvaldnieka lomu, prasībām un prasmēm, kā arī iegūstiet padomus, kā kļūt par izcilu profesionāli šajā jomā. Izpētiet, kāda ietekme šai lomai ir dažādās nozarēs un kāpēc tā ir būtiska jūsu uzņēmumam. Apmeklējiet mūsu vietni, lai atklātu, kā tehnoloģijas un vadības prasmes var veicināt jūsu panākumus.

Iekšējā zināšanu bāze

LiveAgent ir palīdzības dienesta risinājums, kas piedāvā arī zināšanu bāzi. Uzziniet vairāk par iekšējo zināšanu bāzi un iegūstiet bezmaksas izmēģinājuma versiju.