Upravljanje znanjem pomoću AI-a

Umjetna inteligencija donosi nove tehnološke napretke i ne pokazuje znakove usporavanja. Sasvim je prirodno da je AI pronašao svoje mjesto i u upravljanju znanjem.

Sustavi za upravljanje znanjem temeljeni na AI-u dizajnirani su kako bi proces pronalaženja i korištenja informacija bio učinkovitiji, precizniji i personaliziran. Oni mogu pretraživati ogromne količine podataka, prepoznavati obrasce, učiti iz interakcija s korisnicima i pružati uvide koji ljudima mogu promaknuti.

Što je AI?

AI, odnosno umjetna inteligencija, odnosi se na simulaciju ljudske inteligencije od strane strojeva, posebno računala. Ova napredna tehnologija obuhvaća procese poput učenja (prikupljanje informacija i pravila za njihovu upotrebu), zaključivanja (korištenje pravila za donošenje približnih ili konačnih zaključaka) i samoispravljanja.

Tehnologija bazirana na AI-u obično se dijeli na dvije vrste:

• Uska AI je dizajnirana za obavljanje određenog zadatka, poput prepoznavanja govora – primjerice Appleov Siri ili Amazonova Alexa.
• Opća AI teoretski može obavljati svaki intelektualni zadatak koji može obaviti i čovjek. Trenutno takav sustav ne postoji.

AI tehnologije uključuju strojno učenje, gdje su strojevi programirani da uče i poboljšavaju se na temelju iskustva, te obradu prirodnog jezika, koja pokriva interakciju računala i ljudskog jezika. Ostale tehnologije uključuju prepoznavanje govora i slike, planiranje i robotiku.

Iako se nekima može činiti kao sasvim nova ideja, AI je s nama već godinama. AI je naučio igrati dame 1965. godine, chatbotovi su se pojavili devedesetih, a u 2010-ima najviše se koristio za pojednostavljenje složenih dokumenata. Sada, s izlaskom ChatGPT 4, uzbudljivo je vidjeti kamo će AI dalje voditi.

Što je upravljanje znanjem?

Upravljanje znanjem (KM) je multidisciplinarno područje koje se odnosi na stvaranje, odabir, dijeljenje, korištenje i upravljanje znanjem i informacijama unutar organizacije radi olakšavanja učinkovitog donošenja odluka, rješavanja problema, učenja i inovacija. Cilj agilnih praksi upravljanja znanjem je poboljšati učinkovitost smanjenjem potrebe za ponovnim otkrivanjem znanja.

U KM-u, uvidi i iskustva čine znanje. Ono je utjelovljeno u pojedincima ili ugrađeno u organizacijske procese ili prakse. Kako biste bolje razumjeli, evo najvažnijih komponenti korporativnog upravljanja znanjem:

• Ljudi: Jednostavno rečeno, oni su kreatori znanja. To su pojedinci u organizaciji koji stvaraju, koriste i dijele znanje. Moraju biti voljni i sposobni dijeliti ono što znaju i koristiti znanje koje dijele drugi.
• Procesi: Metode i postupci koji se koriste za stvaranje, pohranu, dijeljenje i korištenje znanja. To mogu biti formalni procesi, poput programa obuke, ili neformalni, poput društvenih interakcija.
• Tehnologija: Alati i ekspertni sustavi koji podržavaju upravljanje znanjem. To uključuje baze podataka, sustave za upravljanje dokumentima, društvene mreže, tražilice i dr.
• Kultura: Vrijednosti, norme i ponašanja koja potiču ili obeshrabruju dijeljenje i korištenje znanja. Kultura koja cijeni učenje i dijeljenje ključna je za upravljanje znanjem.
• Struktura: Organizacijske strukture koje olakšavaju ili otežavaju upravljanje znanjem. To mogu biti hijerarhijske strukture koje određuju tko ima pristup kojem znanju, kao i neformalne mreže odnosa.

Koja je poveznica između AI-a i upravljanja znanjem?

Umjetna inteligencija i upravljanje znanjem povezani su na način da generativni AI povećava učinkovitost i djelotvornost upravljanja znanjem. Tradicionalno, upravljanje znanjem uključuje mnogo ručnih zadataka koji mogu biti zamorni. Umjetna inteligencija ne samo da automatizira te zadatke, već dodaje i brojne kompleksne funkcionalnosti.

Zašto je umjetna inteligencija važna u upravljanju znanjem?

Umjetna inteligencija zauzela je svoje mjesto kao neizostavan alat u upravljanju znanjem zahvaljujući svojoj brzini, analitičkim sposobnostima, prediktivnim mogućnostima, povećanju dostupnosti i mogućnosti samopoboljšanja. Na toj osnovi, AI se brzo nametnuo kao temeljno rješenje u području upravljanja znanjem.

U svojoj srži, važnost AI-a u KM-u leži u njegovoj sposobnosti obrade i analize ogromnih količina podataka daleko izvan ljudskih mogućnosti. Brzina, preciznost i prediktivne sposobnosti omogućuju organizacijama da prepoznaju i iskoriste ključne uvide skrivene u podacima, što dovodi do informiranijih i strateških odluka.

Nadalje, AI olakšava veću dostupnost informacija, osiguravajući da prava osoba u pravo vrijeme dobije pravo znanje. Ova simbioza AI-a i KM-a ne samo da osigurava učinkovito upravljanje podacima, već i potiče inovacije, agilno donošenje odluka i dublje razumijevanje unutarnjih procesa i vanjskih tržišnih dinamika.

Prednosti AI-a u upravljanju znanjem

AI može donijeti brojne prednosti poslovanju. Pogledajmo detaljnije koje koristi softver za upravljanje znanjem temeljen na AI-u može donijeti vašim poslovnim procesima.

Poboljšano donošenje odluka

Alati temeljeni na AI-u omogućuju tvrtkama donošenje odluka temeljenih na podacima. Softver za upravljanje znanjem pogonjen umjetnom inteligencijom može analizirati složene situacije i dati preporuke, čime poboljšava proces donošenja odluka.

Ušteda troškova

Kao što smo već spomenuli, upravljanje znanjem može biti zamorno. Korištenjem AI sustava možete automatizirati rutinske zadatke, što vodi do smanjenja operativnih troškova i boljeg rasporeda resursa za druge poslovne aktivnosti.

Povećana učinkovitost

Zahvaljujući sposobnosti AI-a da obradi velike količine podataka iznimnom brzinom, moguće je pojednostaviti cijeli proces upravljanja znanjem, učiniti ga učinkovitijim i manje podložnim ljudskim pogreškama.

Veća inovativnost

AI može značajno pridonijeti inovacijama u organizacijama analizirajući podatke u bazi znanja i autonomno predlagati poboljšanja posebno prilagođena potrebama tvrtke. Time se ne samo ubrzava proces inovacija, nego se i osigurava da su predložene promjene relevantne i korisne za organizaciju.

Unaprijeđena korisnička podrška

Generativni AI u upravljanju znanjem može značajno unaprijediti korisničku podršku bržim, točnijim i personaliziranim opcijama za korisnike.

Neki od najčešćih načina korištenja generativnog AI upravljanja znanjem u korisničkoj podršci uključuju chatbotove s naprednim konverzacijskim mogućnostima i samoposlužne opcije koje omogućuju podršku 0-24 bez kontakta sa zaposlenicima. AI također može generirati vodiče za rješavanje čestih korisničkih problema na temelju prethodnih članaka iz baze znanja i automatski kategorizirati upite korisničke podrške. Sve to može nadmašiti korisnička očekivanja, povećati lojalnost i pomoći vam u poslovnom uspjehu.

Povećana personalizacija

AI koristi kompleksne algoritme za analizu korisničkog ponašanja, preferencija i potreba kako bi isporučio personalizirano znanje. Posebno neuronske mreže mogu prepoznati veze unutar seta podataka imitirajući način rada ljudskog mozga i pružiti personalizirane rezultate, npr. članke iz baze znanja. Ova razina personalizacije poboljšava korisničko iskustvo i zadovoljstvo.

Potencijalni izazovi AI-a u upravljanju znanjem

Kao i kod svakog drugog inovativnog i moćnog sustava, korištenje generativnog AI-a u upravljanju znanjem donosi i određene izazove. Pogledajmo najvažnije.

Tehnička složenost

Iako generativni AI može značajno unaprijediti procese upravljanja znanjem, složena priroda AI tehnologija može donijeti izazove koje organizacije moraju adresirati. Najčešći izazovi su složenost implementacije, integracija s postojećim sustavima, kvaliteta i točnost podataka te čak i velika potrošnja resursa. Iako AI rješenja nisu potpuno autonomni sustavi, još uvijek su vrlo kompleksna i zahtijevaju visoku razinu stručnosti.

Zabrinutost zbog privatnosti i sigurnosti podataka

AI sustavi često zahtijevaju pristup velikim količinama podataka, što može izazvati zabrinutost za privatnost i sigurnost. Na primjer, AI sustav koji se koristi za upravljanje znanjem u zdravstvenom okruženju mora imati pristup osjetljivim podacima o pacijentima. Ako ti podaci nisu adekvatno zaštićeni, mogu biti izloženi sigurnosnim probojima, što može dovesti do ozbiljnih pravnih i reputacijskih posljedica.

Rizik ovisnosti o AI-u

Preveliko oslanjanje na umjetnu inteligenciju može dovesti do manjka ljudskog nadzora i kritičkog razmišljanja. Na primjer, ako se tvrtka oslanja isključivo na AI sustav za upravljanje znanjem, važni uvidi koji zahtijevaju ljudsku intuiciju i iskustvo mogu biti zanemareni. Također, ako AI sustav zakaže ili pogriješi, tvrtka možda neće imati rezervni plan.

Kako umanjiti rizike sustava temeljenih na AI-u

Evo nekoliko savjeta kako umanjiti rizike povezane s korištenjem platformi za upravljanje znanjem temeljenih na AI-u:

• Ulažite u stručnjake za AI i osigurajte edukaciju postojećih zaposlenika – Osigurajte da se vaši zaposlenici osjećaju osnaženo pri korištenju novih AI alata i da imate iskusne stručnjake pri ruci u slučaju problema.
• Planirajte strategije za poboljšanje kvalitete i predobradu podataka – Razradite sustavni pristup kako biste osigurali da su podaci koje koristite točni i konzistentni. Uspostavite procese standardizacije i redovito pratite podatke kako biste izbjegli praznine i pogoršanje kvalitete podataka.
• Provedite detaljno istraživanje i pilot-projekte prije pune implementacije – Temeljito istražite i testirajte novi sustav prije uvođenja u produkcijsko okruženje.
• Birajte AI rješenja usklađena s ciljevima i tehničkim mogućnostima organizacije – Ne prihvaćajte više nego što možete podnijeti. Procijenite svoje potrebe, ciljeve i tehničke mogućnosti kako biste izbjegli preopterećenje i nepotrebne troškove.
• Uspostavite stroge protokole za održavanje, nadogradnje i etička pitanja kako biste spriječili sigurnosne proboje i probleme privatnosti tijekom AI životnog ciklusa. Prioritet dajte sigurnosti, privatnosti i usklađenosti kroz mjere poput enkripcije podataka, redovitih procjena rizika i stalnih revizija usklađenosti. Time ćete zaštititi i svoje i podatke svojih korisnika.
• Dajte prednost sigurnosti, privatnosti i usklađenosti podataka tijekom cijelog AI životnog ciklusa – Fokusirajte se na enkripciju podataka, redovite procjene rizika i stalne revizije usklađenosti kako biste zaštitili podatke vas i vaših korisnika.
• Usmjerite se na edukaciju korisnika i upravljanje promjenama za lakšu prilagodbu – Uvođenje novog alata ili usluge može biti izazovno, posebno ako je riječ o kompleksnoj AI platformi za upravljanje znanjem. Osigurajte obuku za sve korisnike o pravilnom korištenju sustava i uvedite proces upravljanja promjenama koji će omogućiti glatku integraciju sustava.

Primjeri primjene AI-a u upravljanju znanjem

Sada kada smo prošli teoriju, pogledajmo nekoliko stvarnih primjera korištenja AI-a u upravljanju znanjem.

Inteligentni chatbotovi

Jedan od najistaknutijih primjera generativnog AI-a u upravljanju znanjem je korištenje inteligentnih chatbotova. Ovi virtualni asistenti pogonjeni AI-jem mogu komunicirati s korisnicima na prirodan, ljudski način, pružati trenutne odgovore na upite, voditi korisnike kroz složene procese, pa čak i učiti iz prošlih interakcija za bolju buduću izvedbu.

Izvrstan primjer tvrtke koja koristi inteligentne chatbotove je IBM sa svojom AI platformom Watson. Zanimljivost: IBM-ov Watson sudjelovao je i pobijedio na Jeopardyju više puta!

Poboljšane baze znanja

AI baze znanja su centralizirana spremišta informacija s dodatnim AI mogućnostima. Funkcionalnosti koje AI dodaje razlikuju se od sustava do sustava, ali općenito doprinose obuhvatnijim, automatiziranim i lakše pretraživim internim i eksternim bazama znanja.

Dobar primjer iz prakse je LiveAgentov AI Assist — baza znanja pogonjena umjetnom inteligencijom koja automatski stvara članke iz baze znanja na temelju tiketa i prethodnih komunikacija s korisnicima.

Napredne funkcije pretraživanja

AI može prolaziti kroz velike količine podataka i brzo pronaći točne informacije. Koriste obradu prirodnog jezika kako bi razumjeli ljudski jezik, čime pretraživanje znanja postaje intuitivnije i preciznije. Inteligentne pretraživačke sposobnosti AI-a ruše barijere za radnike s informacijama i omogućuju im učinkovitiji i djelotvorniji rad.

U praksi je Salesforceov Einstein odličan primjer funkcije pretraživanja temeljene na AI-u.

Interaktivna podrška pri pretraživanju

Pri interakciji s AI bazom znanja, korisnici ili agenti mogu koristiti upite za pretraživanje postojeće baze znanja. To omogućuje puno ciljanije pretraživanje u usporedbi s običnim unosom ključnih riječi u tražilicu.

Ove mogućnosti umjetne inteligencije mogu se vidjeti u LiveAgentovoj AI bazi znanja kroz funkcionalnost Smart Search.

Prediktivna analiza

Umjetna inteligencija koristi napredne algoritme i metode strojnog učenja kako bi predvidjela buduće ishode na temelju povijesnih podataka i obrazaca. Prediktivna analiza pomoću AI-a postala je ključno rješenje za procese poput raspodjele resursa, predviđanja prijevara, analize trendova, procjene rizika i predviđanja odljeva korisnika.

Poznat primjer prediktivne analize iz stvarnog svijeta je Netflix. Oni koriste prediktivnu analitiku u svom preporučiteljskom sustavu za predviđanje ponašanja korisnika i preporuku serija i filmova.

Alati za donošenje odluka

Upravljanje znanjem na razini poduzeća pokretano AI-jem omogućuje tvrtkama donošenje odluka temeljenih na podacima. Softver za upravljanje znanjem uz pomoć AI-a može analizirati složene situacije i davati preporuke, čime unapređuje proces donošenja odluka.

Primjerice, dodatak URLsLab za WordPress koristi AI za analizu velikih količina podataka na vašoj web stranici i samostalno preporučuje elemente poput povezanih članaka, tematskih grupa sadržaja, pa čak i automatski generira novi sadržaj.

Kako LiveAgent koristi AI u upravljanju znanjem?

LiveAgentov tim marljivo radi na implementaciji umjetne inteligencije u postojeći skup značajki i razne aspekte upravljanja znanjem. Značajke za upravljanje znanjem bit će obogaćene novom AI bazom znanja i funkcijama Smart Search koje koriste AI za stvaranje učinkovitijeg i jednostavnijeg korisničkog iskustva.

LiveAgentova baza znanja bazirana na umjetnoj inteligenciji može automatski izrađivati članke na temelju korisničkih tiketa i prethodnih komunikacija, dok Smart Search koristi AI za odgovaranje na korisnička pitanja na temelju postojećih članaka iz baze znanja.

Prednosti za krajnje korisnike

Možda se pitate kako će ove značajke koristiti krajnjim korisnicima. Objasnimo.

Prvo, AI baza znanja može tvrtkama uštedjeti vrijeme i resurse automatskim generiranjem članaka baze znanja. To znači da se tvrtke mogu više fokusirati na svoje osnovne aktivnosti, umjesto da vrijeme troše na ručno pisanje članaka.

Drugo, značajka Smart Search može poboljšati zadovoljstvo korisnika pružanjem brzih i točnih odgovora na njihova pitanja. To vodi do boljeg korisničkog iskustva, što može povećati lojalnost korisnika i potencijalno dovesti do većih prodaja.

Nadalje, ove AI funkcionalnosti mogu pomoći tvrtkama da optimiziraju procese korisničke podrške, čineći ih učinkovitijima. To može donijeti i uštede, budući da tvrtke mogu brže i s manje resursa rješavati korisničke upite.

Konačno, korištenjem AI-a za upravljanje znanjem, tvrtke mogu osigurati da je njihova korisnička podrška uvijek ažurna i relevantna. To im pomaže da ostanu konkurentni na tržištu jer se mogu brzo prilagoditi promjenama i novim trendovima.

Sve u svemu, ove značajke prate i druge funkcionalnosti temeljene na AI-u koje će značajno unaprijediti i proširiti mogućnosti LiveAgenta.