AI knowledge management

Kunstig intelligens har givet ny adgang til nye fremskridt inden for teknologien, og den viser ingen tegn på at sætte tempoet ned. Det er kun naturligt, at AI og naturlig sprogbehandling har fundet vej til knowledge management. I denne artikel vil vi gennemgå AI knowledge managements rolle, dens fordele og dens potentielle risici.

AI-drevne knowledge management systemer er designet til at gøre processen med at finde og bruge information mere effektiv, præcis og personlig. De kan gennemgå enorme mængder data, identificere mønstre, lære af brugerinteraktioner og give en indsigt, som mennesker måske ikke kan se.

Hvad er AI?

AI eller kunstig intelligens henviser til simulering af menneskelig intelligens af maskiner, især computere. Denne avancerede teknologi omfatter processer såsom læring (erhvervelse af information og regler for brug af denne information), ræsonnement (brug af reglerne til at nå tilnærmelsesvis eller konkrete konklusioner) og selvkorrektion.

AI-baseret teknologi er typisk klassificeret i to typer:

• Narrow AI er designet til at udføre en narrow opgave som stemmegenkendelse – Apples Siri og Amazons Alexa.
• General AI kan teoretisk udføre enhver intellektuel opgave, som et menneske kan udføre. Lige nu eksisterer der ikke et sådant system.

AI-teknologier omfatter maskinelæring, hvor maskiner er programmeret til at lære og forbedre af erfaringerne, og naturlig sprogbehandling, som omfatter interaktionen mellem computere og menneskeligt sprog. Andre teknologier omfatter talegenkendelse, billedgenkendelse, planlægning og robotteknologi.

Selvom det måske føles som en helt ny idé for nogle, har AI været her i en del år. AI lærte at spille dam i 1965, chatbots dukkede op i 90’erne, og i 2010’erne blev det mest brugt til at forenkle komplicerede dokumenter. Nu hvor ChatGPT 4 er blevet opdateret, vil det være spændende at se, hvor AI vil føre os hen.

Hvad er knowledge management?

Knowledge management (KM) er et tværfagligt område, der omhandler den proces, hvor man skaber, kuraterer, deler, bruger og administrerer viden og information i en organisation, for at fremme effektive beslutningsprocesser, problemløsning, læring og innovation. Formålet med hurtig knowledge management praksis er at forbedre effektiviteten, ved at reducere behovet for at genopdage viden.

I KM omfatter indsigt og erfaringer, viden. Det er enten indeholdt i individer eller integreret i organisatoriske processer eller praksisser. For at give dig en bedre forståelse er her de mest væsentligste komponenter i knowledge management:

Hvad er forbindelsen mellem AI og knowledge management?

Kunstig intelligens og knowledge management er forbundet på en måde, så generativ AI øger effektiviteten og virkningen af ​​knowledge management. Traditionelt omfatter knowledge management mange manuelle opgaver, der betragtes som kedelige. Kunstig intelligens automatiserer ikke kun disse opgaver, men tilføjer mange komplekse funktioner.

Hvorfor er kunstig intelligens vigtig i knowledge management?

Kunstig intelligens har cementeret sig som et uundværligt værktøj inden for knowledge management på grund af dens hurtighed, analytiske dygtighed, prædiktive funktioner, forbedret tilgængelighed og selvforbedrende evner. Med udgangspunkt i dette har AI hurtigt vist sig at være hjørnestenen inden for knowledge management.

I bund og grund ligger vigtigheden af ​​AI i KM i dens evne til at behandle og analysere enorme mængder data, langt ud over menneskelige evner. Dens hastighed, nøjagtighed og prædiktive evner giver organisationer mulighed for at identificere og udnytte kritiske indsigter gemt i deres data, hvilket fører til mere informerede og strategiske beslutninger.

Desuden fremmer AI øget tilgængelighed af information, hvilket sikrer, at den rigtige viden leveres til den rigtige person på det optimale tidspunkt. Denne symbiose af AI og KM sikrer ikke kun en effektiv håndtering af data, men fremmer også et miljø, der fremmer innovation, hurtig beslutningstagning og en dybere forståelse af både intern drift og ekstern markedsdynamik.

Fordele ved AI i knowledge management

AI kan give mange fordele til virksomheder. Lad os dykke dybere ned i de fordele AI-drevet knowledge management software kan give dine virksomhedsprocesser.

Bedre beslutningstagning

AI-drevne værktøjer giver virksomheder mulighed for at træffe mere datadrevne beslutninger. Kunstig intelligens-drevet knowledge management software kan analysere komplekse scenarier og give anbefalinger, hvilket forbedrer beslutningsprocessen.

Omkostningsbesparende

Som førnævnt, kan knowledge management være ret træls. Ved at bruge AI-drevne systemer kan du automatisere rutineopgaver, hvilket fører til reducerede driftsomkostninger og bedre fordeling af ressourcer til andre forretningsaktiviteter.

Forbedret effektivitet

Med AI’s evne til lynhurtigt at behandle enorme mængder data, kan den strømline hele knowledge management processen, hvilket gør den mere effektiv og mindre tilbøjelig til menneskelige fejl.

Øget innovation

AI kan bidrage væsentligt til innovation i organisationer ved at analysere data i vidensbasen og selvstændigt foreslå løsninger, der er specifikt skræddersyet til virksomhedens behov. Dette strømliner ikke kun innovationsprocessen, men sikrer også, at de foreslåede ændringer er relevante og gavnlige for organisationen.

Forbedret kundeservice:

Generative AI i knowledge management kan forbedre kundeserviceindsatsen betydeligt ved at give hurtigere, mere præcise og personlig tilpassede kundeservice-muligheder.

Nogle af de mest almindelige anvendelser af generative AI knowledge management i kundeservice inkluderer chatbots med avancerede samtalefunktioner og selvbetjeningsmuligheder, der letter 24/7 kontaktfri kundesupport. AI kan også skabe guider til at løse almindelige kundeproblemer baseret på tidligere vidensartikler og automatisk kategorisere kundesupportbilletter. Alt dette kan overstige kundens forventninger, booste kundefastholdelsen og hjælpe dig med at opnå forretningsmæssig succes .

Forbedret tilpasning

AI bruger komplekse algoritmer til at analysere en brugers adfærd, præferencer og behov for at levere individualiseret viden. Især neurale netværk kan identificere forhold inden for et datasæt, ved at efterligne den måde, den menneskelige hjerne fungerer på og give personlige resultater, f.eks. vidensartikler. Dette niveau af personalisering forbedrer bruger- og kundeoplevelser.

Potentielle udfordringer ved AI i knowledge management

Som med ethvert andet innovativt og kraftfuldt system kommer brugen af ​​generativ AI i knowledge management ikke uden sin egen del af udfordringer. Lad os diskutere de mest alvorlige.

Teknisk kompleksitet

Selvom generative AI har potentialet til i høj grad at forbedre knowledge management processer, kan AI-teknologiernes indviklede opbygning medføre udfordringer, som organisationer skal håndtere. Nogle af de mest almindelige udfordringer er implementeringens kompleksitet, integration med eksisterende systemer, datakvalitet og nøjagtighed og endda intensive ressourcekrav. Selvom AI-baserede løsninger ikke ligefrem er autonome systemer, er de stadig meget komplekse og kræver et højt niveau af ekspertise.

Databeskyttelse og sikkerhedsbekymringer

AI-systemer kræver ofte adgang til en stor mængde data, hvilket kan give anledning til bekymringer om privatliv og sikkerhed. For eksempel vil et AI-system, der bruges til knowledge management i sundhedssektoren, have behov for adgang til følsomme patientdata. Hvis disse data ikke er korrekt sikret, kan de være sårbare over for brud, hvilket potentielt kan føre til alvorlige juridiske og omdømmemæssige konsekvenser.

Risiko for afhængighed af AI

Alt for store afhængighed af kunstig intelligens kan føre til manglende menneskelig overvågning og kritisk tankegang. For eksempel, hvis en virksomhed udelukkende er afhængig af et AI-system til knowledge management, kan vigtig indsigt, der kræver menneskelig intuition og erfaring, blive overset. Og hvis AI-systemet svigter eller laver en fejl, har virksomheden muligvis ikke en backup-plan på plads.

Hvordan man mindsker risici ved AI-baserede systemer

Her er et par tips om, hvordan man mindsker risiciene forbundet med at bruge AI-drevne knowledge management platforme:

Eksempler på hvordan AI bruges i knowledge management

Nu hvor vi har rimelig styr på teorien, skal vi se på nogle eksempler fra det virkelige liv på AI i knowledge management.

Intelligente chatbots

Et af de mest fremtrædende eksempler på generative AI i knowledge management er brugen af intelligente chatbots. Disse AI-drevne virtuelle assistenter kan interagere med brugere på en naturlig, menneskelignende måde, give øjeblikkelige svar på forespørgsler, guide brugere gennem komplekse processer og endda lære af tidligere interaktioner for at forbedre fremtidig ydeevne.

Et godt eksempel på en virksomhed, der bruger intelligente chatbots, er IBM med sin AI-platform, Watson. Sjovt faktum, IBMs Watson har deltaget og endda vundet Jeopardy flere gange!

En forbedret knowledge base

AI knowledge bases er centraliserede informationslagre med tilføjede AI-funktioner. Funktionaliteterne tilføjet af AI varierer fra system til system, men overordnet bidrager de til en mere omfattende, automatiseret og let-navigerbar ekstern og intern knowledge base.

Et godt eksempel fra det virkelige liv er LiveAgents AI Assist – AI-drevne vidensbase, som automatisk opretter vidensbaseartikler fra billetter og tidligere kundekommunikation.

Avancerede søgefunktioner

AI kan gennemgå enorme mængder data for hurtigt at finde præcis information. Den bruger naturlig sprogbehandling for at forstå menneskesprog, hvilket gør knowledge søgninger mere intuitive og nøjagtige. AI’s intelligente søgefunktioner nedbryder barrieren for knowledge arbejdere og sætter dem i stand til at udføre deres arbejde meget mere effektivt og virkningsfuldt.

I det virkelige liv er Salesforces Einstein et godt eksempel på en AI-drevet søgefunktion.

Interaktiv browsing support

Når de interagerer med en AI-drevet vidensbase, kan kunder eller agenter bruge prompter til at tjekke den eksisterende vidensbase. Dette gør det muligt at foretage en meget mere målrettet browsing i stedet for blot at indtaste søgeord i søgefeltet.

Du kan se disse kunstige intelligens-funktioner i LiveAgents AI-drevne vidensbase med Smart Search-funktionaliteten.

Prædikativ analyse

Kunstig intelligens bruger avancerede algoritmer og maskinlæringsteknikker til at lave forudsigelser om fremtidige resultater baseret på historiske data og mønstre. AI-forudsigelsesanalyse er blevet en af ​​de kritiske løsninger til processer såsom ressourceallokering, svigforudsigelse, trendanalyse, risikovurdering og kundeafgangs-forudsigelse.

Et velkendt eksempel på prædiktiv analyse i det virkelige liv er Netflix. De bruger prædiktiv analyse i deres anbefalingsmaskine til at forudsige brugeradfærd og foreslå tv-serier og film.

Beslutningsværktøjer

AI-drevet enterprise knowledge management giver virksomheder mulighed for at træffe mere datadrevne beslutninger. Kunstig intelligens-drevet knowledge management software kan analysere komplekse scenarier og give anbefalinger, hvilket forbedrer beslutningsprocessen.

For eksempel bruger URLsLab plugin til WordPress AI til at analysere store mængder data på dit websted og uafhængigt anbefale webstedselementer såsom lignende artikler, indholdsklynger og skaber endda automatisk nyt indhold.

Hvordan indarbejder LiveAgent AI ind i knowledge management?

LiveAgents team arbejder hårdt på at implementere kunstig intelligens ind i det eksisterende funktionssæt og forskellige aspekter af knowledge management. Knowledge management funktionerne vil blive beriget af en ny AI-drevet vidensbase og Smart Search-funktioner, der bruger AI til at skabe en mere strømlinet og effektiv oplevelse for brugerne.

LiveAgents AI-drevne vidensbase kan automatisk oprette knowledge-artikler baseret på kundesupportbilletter og tidligere kundekommunikation, mens Smart Search bruger AI til at besvare kundespørgsmål, baseret på eksisterende knowledge-artikler.

Du undrer dig måske over, hvordan disse funktioner vil gavne slutbrugeren. Lad os forklare.

For det første kan den AI-drevne vidensbase spare virksomheder for tid og ressourcer ved automatisk at skabe knowledge-artikler. Det betyder, at virksomheder kan fokusere mere på deres kerneaktiviteter i stedet for at bruge tid på at oprette disse artikler manuelt.

For det andet kan Smart Search-funktionen forbedre kundetilfredsheden ved at give hurtige og præcise svar på spørgsmål. Dette kan føre til en bedre kundeoplevelse, hvilket igen kan føre til øget kundeloyalitet og potentielt højere omsætning.

Desuden kan disse AI-funktioner hjælpe virksomheder med at strømline deres kundesupportprocesser, hvilket effektiviserer dem. Dette kan føre til omkostningsbesparelser, da virksomheder kan håndtere kundeforespørgsler hurtigere og med færre ressourcer.

Afslutningsvis kan man sige, at ved at bruge AI til at administrere knowledge (viden), kan virksomheder sikre, at deres kundesupport altid er opdateret og relevant. Dette kan hjælpe virksomheder med at forblive konkurrencedygtige på deres marked, da de hurtigt kan tilpasse sig ændringer og nye trends.

Samlet set er begge disse funktioner ledsaget af andre AI-drevne funktionaliteter, der i høj grad vil forbedre og udvide LiveAgents muligheder.