AI zināšanu pārvaldība ir sarežģīta sistēma, kas izmanto mākslīgā intelekta tehnoloģijas, lai racionalizētu un uzlabotu organizācijas zināšanu iegūšanas, organizēšanas un izmantošanas procesu.
AI zināšanu pārvaldība ir sarežģīta sistēma, kas izmanto mākslīgā intelekta tehnoloģijas, lai racionalizētu un uzlabotu organizācijas zināšanu iegūšanas, organizēšanas un izmantošanas procesu. Tajā tiek izmantoti AI rīki, piemēram, mašīnmācīšanās, neironu tīkli, dabīgās valodas apstrāde un kognitīvā skaitļošana, lai automatizētu lielu datu un informācijas apjomu pārvaldību.
Mākslīgais intelekts sniedz arvien jaunus sasniegumus tehnoloģijās un neapstājas pie tā. Ir dabiski, ka AI ir atradis savu vietu arī zināšanu pārvaldībā.
Ar AI darbinātas zināšanu pārvaldības sistēmas ir izstrādātas, lai padarītu informācijas atrašanu un izmantošanu efektīvāku, precīzāku un personalizētāku. Tās spēj šķirot milzīgus datu apjomus, identificēt likumsakarības, mācīties no lietotāju mijiedarbības un piedāvāt atziņas, kuras cilvēkiem varētu palikt nepamanītas.
AI jeb mākslīgais intelekts attiecas uz cilvēka intelekta simulāciju ar mašīnu palīdzību, īpaši datoros. Šī augsti attīstītā tehnoloģija ietver tādus procesus kā mācīšanās (informācijas iegūšana un noteikumu apguve tās izmantošanai), spriešana (noteikumu izmantošana, lai nonāktu pie aptuveniem vai konkrētiem secinājumiem) un pašlabojumi.
AI tehnoloģijas parasti iedala divos veidos:
AI tehnoloģijas ietver mašīnmācīšanos, kur mašīnas programmētas mācīties un uzlaboties no pieredzes, un dabīgās valodas apstrādi, kas ietver datoru un cilvēku valodas mijiedarbību. Citas tehnoloģijas ietver runas atpazīšanu, attēlu atpazīšanu, plānošanu un robotiku.
Lai gan kādam AI šķiet pavisam jauna ideja, tas ir ar mums jau vairākus gadus. 1965. gadā AI iemācījās spēlēt dambreti, 90. gados parādījās čatboti, bet 2010. gados to galvenokārt izmantoja, lai vienkāršotu sarežģītus politikas dokumentus. Tagad, kad izlaists ChatGPT 4, ir aizraujoši redzēt, kur AI aizvedīs tālāk.
Zināšanu pārvaldība (KM) ir multidisciplināra joma, kas attiecas uz zināšanu un informācijas radīšanas, apkopošanas, koplietošanas, izmantošanas un pārvaldības procesu organizācijā, lai veicinātu efektīvu lēmumu pieņemšanu, problēmu risināšanu, mācīšanos un inovācijas. Elastīgās zināšanu pārvaldības prakses mērķis ir uzlabot efektivitāti, samazinot nepieciešamību no jauna atklāt zināšanas.
KM ietvaros atziņas un pieredze veido zināšanas. Tās var būt iemiesotas indivīdos vai integrētas organizācijas procesos vai praksē. Lai sniegtu labāku priekšstatu, šeit ir nozīmīgākās uzņēmuma zināšanu pārvaldības sastāvdaļas:
Mākslīgais intelekts un zināšanu pārvaldība ir savstarpēji saistīti, jo ģeneratīvais AI uzlabo zināšanu pārvaldības efektivitāti un lietderību. Tradicionāli zināšanu pārvaldībā ir daudz manuālu, bieži vien apgrūtinošu uzdevumu. Mākslīgais intelekts ne tikai automatizē šos uzdevumus, bet arī pievieno sarežģītākas funkcijas.
Mākslīgais intelekts ir kļuvis par neaizvietojamu rīku zināšanu pārvaldībā, pateicoties tā ātrumam, analītiskajām spējām, prognozēšanas iespējām, pieejamības uzlabošanai un pašuzlabošanās raksturam. Balstoties uz to, AI strauji kļūst par zināšanu pārvaldības stūrakmeni.
AI nozīme KM pamatā ir tā spēja apstrādāt un analizēt milzīgus datu apjomus, kas cilvēkam nav iespējams. Tā ātrums, precizitāte un prognozēšanas spējas ļauj organizācijām identificēt un izmantot būtiskas atziņas, kas slēpjas datos, veicinot informētāku un stratēģiskāku lēmumu pieņemšanu.
Turklāt AI veicina informācijas pieejamības uzlabošanu, nodrošinot, ka pareizās zināšanas nonāk pie īstā cilvēka īstajā laikā. Šī AI un KM simbioze nodrošina ne tikai datu efektīvu apstrādi, bet arī veicina inovācijas, elastīgu lēmumu pieņemšanu un dziļāku izpratni gan par iekšējiem procesiem, gan tirgus dinamiku.
AI var sniegt daudz priekšrocību uzņēmumiem. Apskatīsim tuvāk, kādas priekšrocības AI darbināta zināšanu pārvaldības programmatūra var dot jūsu biznesa procesiem.
AI darbināti rīki ļauj uzņēmumiem pieņemt vairāk uz datiem balstītus lēmumus. Mākslīgā intelekta zināšanu pārvaldības programmatūra var analizēt sarežģītas situācijas un sniegt ieteikumus, tādējādi uzlabojot lēmumu pieņemšanas procesu.
Kā jau minējām, zināšanu pārvaldība var būt diezgan vienmuļa. Izmantojot AI sistēmas, jūs varat automatizēt rutīnas uzdevumus, tādējādi samazinot darbības izmaksas un labāk novirzot resursus citiem biznesa virzieniem.
AI spēja apstrādāt milzīgus datu apjomus zibenīgā ātrumā ļauj racionalizēt visu zināšanu pārvaldības procesu, padarot to efektīvāku un mazāk pakļautu cilvēka kļūdām.
AI var būtiski veicināt inovācijas uzņēmumā, analizējot zināšanu bāzē esošos datus un patstāvīgi piedāvājot uzlabojumus, kas pielāgoti tieši uzņēmuma vajadzībām. Tas ne tikai paātrina inovāciju procesu, bet arī nodrošina, ka ieteiktās izmaiņas ir nozīmīgas un noderīgas organizācijai.
Ģeneratīvais AI zināšanu pārvaldībā būtiski uzlabo klientu apkalpošanas centienus, sniedzot ātrākas, precīzākas un personalizētākas klientu apkalpošanas iespējas.
Biežākie ģeneratīvā AI zināšanu pārvaldības pielietojumi klientu servisā ir čatboti ar uzlabotām sarunvalodas spējām un pašapkalpošanās risinājumi, kas nodrošina 24/7 bezkontakta klientu atbalstu. AI var arī ģenerēt ceļvežus biežāko problēmu risināšanai, balstoties uz iepriekšējiem zināšanu rakstiem, kā arī automātiski kategorizēt klientu atbalsta pieteikumus. Tas viss var pārsniegt klientu gaidas, paaugstināt klientu lojalitāti un palīdzēt sasniegt biznesa panākumus.
AI izmanto sarežģītus algoritmus, lai analizētu lietotāja uzvedību, vēlmes un vajadzības, nodrošinot personalizētas zināšanas. Jo īpaši neironu tīkli spēj identificēt sakarības datu kopās, atdarinot cilvēka smadzeņu darbību, un sniegt personalizētus rezultātus, piemēram, zināšanu rakstus. Šāda personalizācijas pakāpe uzlabo lietotāju un klientu pieredzi.
Tāpat kā ar jebkuru inovatīvu un spēcīgu sistēmu, arī ģeneratīvā AI izmantošana zināšanu pārvaldībā saistīta ar daudziem izaicinājumiem. Apskatīsim nozīmīgākos.
Lai arī ģeneratīvais AI var būtiski uzlabot zināšanu pārvaldības procesus, AI tehnoloģiju sarežģītība var radīt izaicinājumus, ar kuriem organizācijām jārēķinās. Biežākie izaicinājumi ir ieviešanas sarežģītība, integrācija ar esošajām sistēmām, datu kvalitāte un precizitāte, kā arī augstas resursu prasības. Lai gan AI risinājumi nav pilnībā autonomas sistēmas, tie joprojām ir ļoti sarežģīti un pieprasa augstu ekspertīzes līmeni.
AI sistēmām bieži nepieciešama piekļuve lieliem datu apjomiem, kas var radīt bažas par privātumu un drošību. Piemēram, AI sistēmai, kas tiek izmantota zināšanu pārvaldībai veselības aprūpē, būtu nepieciešama piekļuve sensitīviem pacientu datiem. Ja šie dati nav pienācīgi aizsargāti, tie var tikt pakļauti noplūdēm, radot nopietnas juridiskas un reputācijas sekas.
Pārmērīga paļaušanās uz mākslīgo intelektu var novest pie cilvēka kontroles un kritiskās domāšanas trūkuma. Piemēram, ja uzņēmums pilnībā paļaujas uz AI sistēmu zināšanu pārvaldībai, var tikt nepamanītas būtiskas atziņas, kas prasa cilvēka intuīciju un pieredzi. Turklāt, ja AI sistēma kļūdās vai pārtrauc darboties, uzņēmumam var nebūt rezerves plāna.
Šeit ir daži padomi, kā mazināt ar AI darbinātu zināšanu pārvaldības platformu izmantošanu saistītos riskus:
Tagad, kad teorija ir skaidra, aplūkosim dažus reālus AI izmantošanas piemērus zināšanu pārvaldībā.
Viens no izteiktākajiem ģeneratīvā AI piemēriem zināšanu pārvaldībā ir gudro čatbotu izmantošana. Šie ar AI darbinātie virtuālie asistenti spēj mijiedarboties ar lietotājiem dabiskā, cilvēkam līdzīgā veidā, sniedzot tūlītējas atbildes uz jautājumiem, vadot lietotājus cauri sarežģītiem procesiem un pat mācoties no iepriekšējām mijiedarbībām, lai uzlabotu nākotnes sniegumu.
Izcilu piemēru sniedz IBM ar savu AI platformu Watson. Starp citu, IBM Watson ir vairākkārt uzvarējis populārajā spēlē Jeopardy!
AI zināšanu bāzes ir centralizētas informācijas krātuves ar papildu AI iespējām. AI pievienotās funkcionalitātes atšķiras no sistēmas uz sistēmu, bet kopumā tās padara iekšējās un ārējās zināšanu bāzes visaptverošākas, automatizētākas un vieglāk pārskatāmas.
Labs reāls piemērs ir LiveAgent AI Assist – ar AI darbināta zināšanu bāze, kas automātiski izveido zināšanu bāzes rakstus no pieteikumiem un iepriekšējas klientu saziņas.
AI spēj pārskatīt milzīgus datu apjomus, lai ātri atrastu precīzu informāciju. Tā izmanto dabīgās valodas apstrādi, lai izprastu cilvēka valodu, padarot zināšanu meklēšanu intuitīvāku un precīzāku. AI inteliģentās meklēšanas iespējas atvieglo zināšanu darbinieku darbu un ļauj viņiem strādāt daudz efektīvāk.
Reālajā dzīvē labs piemērs ir Salesforce Einstein – ar AI darbināta meklēšanas funkcionalitāte.
Lietojot ar AI darbinātu zināšanu bāzi, klienti vai aģenti var izmantot uzvednes, lai pārlūkotu esošo zināšanu bāzi. Tas ļauj daudz mērķtiecīgāku pārlūkošanu nekā vienkārši ievadīt atslēgvārdus meklēšanas laukā.
Šīs mākslīgā intelekta iespējas var redzēt LiveAgent AI darbinātajā zināšanu bāzē ar Smart Search funkciju.
Mākslīgais intelekts izmanto uzlabotus algoritmus un mašīnmācīšanos, lai veiktu prognozes par nākotnes iznākumiem, balstoties uz vēsturiskajiem datiem un likumsakarībām. AI prognozējošā analīze ir kļuvusi par būtisku risinājumu tādos procesos kā resursu sadale, krāpšanas prognozēšana, tendenču analīze, riska novērtēšana un klientu aizplūšanas prognozēšana.
Plaši pazīstams prognozējošās analīzes piemērs ir Netflix. Viņi izmanto prognozējošo analīzi savā ieteikumu dzinējā, lai paredzētu lietotāju uzvedību un ieteiktu TV šovus un filmas.
AI darbināta uzņēmuma zināšanu pārvaldība ļauj uzņēmumiem pieņemt vairāk uz datiem balstītus lēmumus. Mākslīgā intelekta vadīta zināšanu pārvaldības programmatūra var analizēt sarežģītas situācijas un sniegt ieteikumus, tādējādi uzlabojot lēmumu pieņemšanas procesu.
Piemēram, URLsLab spraudnis WordPress izmanto AI, lai analizētu lielu datu apjomu jūsu vietnē un patstāvīgi ieteiktu vietnes elementus, piemēram, saistītos rakstus, satura kopas un pat automātiski ģenerētu jaunu saturu.
LiveAgent komanda aktīvi strādā, lai mākslīgo intelektu integrētu esošajās funkcijās un dažādos zināšanu pārvaldības aspektos. Zināšanu pārvaldības iespējas tiks papildinātas ar jaunu AI darbinātu zināšanu bāzi un Smart Search funkciju, kas izmanto AI, lai lietotājiem radītu vēl plūstošāku un efektīvāku pieredzi.
LiveAgent AI darbinātā zināšanu bāze automātiski izveido zināšanu rakstus, balstoties uz klientu atbalsta pieteikumiem un iepriekšējo klientu saziņu, bet Smart Search izmanto AI, lai atbildētu uz klientu jautājumiem, balstoties uz esošajiem zināšanu rakstiem.
Jūs varētu jautāt, kā šīs funkcijas noderēs gala lietotājam. Paskaidrosim.
Pirmkārt, AI darbinātā zināšanu bāze ļauj uzņēmumiem ietaupīt laiku un resursus, automātiski ģenerējot zināšanu rakstus. Tas nozīmē, ka uzņēmumi var vairāk koncentrēties uz savu pamatdarbību, nevis manuāli veidot šos rakstus.
Otrkārt, Smart Search funkcija var uzlabot klientu apmierinātību, sniedzot ātras un precīzas atbildes uz viņu jautājumiem. Tas veicina labāku klientu pieredzi, kas savukārt var palielināt klientu lojalitāti un potenciāli arī pārdošanas apjomus.
Turklāt šīs AI funkcijas palīdz uzņēmumiem racionalizēt klientu atbalsta procesus, padarot tos efektīvākus. Tas nozīmē izmaksu samazināšanu, jo klientu jautājumus var apstrādāt ātrāk un ar mazākiem resursiem.
Visbeidzot, izmantojot AI zināšanu pārvaldībā, uzņēmumi var būt droši, ka viņu klientu atbalsts vienmēr ir aktuāls un atbilstošs. Tas palīdz uzņēmumiem saglabāt konkurētspēju tirgū, jo tie ātri spēj pielāgoties izmaiņām un jaunām tendencēm.
Kopumā abas šīs funkcijas papildina citas ar AI darbinātas iespējas, kas būtiski uzlabos un paplašinās LiveAgent iespējas.
Izveidojiet inteliģentu zināšanu bāzi ar LiveAgent. Organizējiet, meklējiet un sniedziet atbildes ātrāk ar gudru zināšanu pārvaldību.
Mākslīgais intelekts ir plašāks jēdziens, kas ietver inteliģentu sistēmu izveidi, kas spēj veikt cilvēkam līdzīgus uzdevumus, savukārt zināšanu inženierija ir konkrēta AI apakšnozare, kas ietver cilvēka zināšanu un pieredzes strukturēšanu un kodēšanu izmantošanai AI sistēmās. Zināšanu inženierija spēlē būtisku lomu, ļaujot AI sistēmām spriest un pieņemt pamatotus lēmumus, balstoties uz uzkrātajām zināšanām.
Sarunvalodas AI spēj būtiski mainīt IT atbalstu, nodrošinot efektīvu, lietotājam draudzīgu un personalizētu palīdzību tiem, kas meklē tehnisko atbalstu vai informāciju. Starp nozīmīgākajām iespējām, ko sarunvalodas un ģeneratīvais AI var sniegt jūsu uzņēmumam, ir 24/7 pieejamība, cilvēku kļūdu samazināšana, mazāks IT atbalsta komandas noslogojums un daudzvalodu atbalsts.
Izmantojot AI vadītus čatbotus, uzņēmumi var racionalizēt mārketinga un pārdošanas procesus, uzlabot klientu iesaisti un nodrošināt personalizētāku pieredzi visā klienta dzīves ciklā. Tas rezultējas uzlabotā klientu apmierinātībā, augstākos konversijas rādītājos un lielākā darbības efektivitātē.
AI iegūst zināšanas, izmantojot datu, algoritmu un mācīšanās procesu kombināciju. Zināšanu iegūšanas process ietver AI modeļu apmācību ar lieliem datu kopumiem, ļaujot tiem apgūt likumsakarības, veikt prognozes un ģenerēt atziņas.
Izpētiet 14 būtiskus soļus zināšanu pārvaldības procesā, lai uzlabotu stratēģisko plānošanu, inovāciju un efektivitāti. Mācieties no panākumu stāstiem, risināt ...
Atklājiet, kā zināšanu pārvaldība veicina inovāciju, efektivitāti un klientu apmierinātību ar pierādītām stratēģijām, lai pārveidotu jūsu uzņēmumu!...
LiveAgent ir labākais zināšanu pārvaldības rīks, lai uzlabotu efektivitāti un uzlabotu klientu atbalstu.
Pievienojieties mūsu apmierinato klientu kopienai un nodrošiniet izcilu klientu apkalpošanu ar LiveAgent.
