Zarządzanie wiedzą w organizacji pełni fundamentalną funkcję, umożliwiając skuteczne wykorzystanie, rozpowszechnianie oraz zarządzanie danymi co znacząco wpływa na podejmowanie decyzji. W obliczu lawiny danych, pracownicy na różnych szczeblach borykają się z problemem nawigacji po skomplikowanym krajobrazie systemów zarządzania wiedzą, co sprawia, że nieustanne wyszukiwanie potrzebnych treści staje się bardziej czasochłonne i mniej efektywne.
Zarządzanie wiedzą w organizacji – jaką rolę odgrywa AI?
Mnogość dostępnych danych może przytłaczać, a ich przeglądanie i zarządzanie wiedzą w organizacji wydaje się być nieosiągalne. Informacje często są przechowywane w odizolowanych silosach, co obniża ich wartość ogólną oraz prowadzi do powielania i niekonsekwencji, które podkopują zaufanie do systemów wiedzy.
Utrzymanie aktualności systemów zarządzania wiedzą w ciągle zmieniającym się otoczeniu jest trudnym zadaniem. Dodatkowe problemy, takie jak odnajdywanie ważnych informacji, zapewnienie ich użyteczności, ochrona danych wrażliwych oraz integracja z innymi systemami, zwiększają złożoność tej misji. Wymagane jest również zajmowanie się zadaniami związanymi z przechwytywaniem i transferem wiedzy niejawnej, dostosowywaniem treści do potrzeb różnorodnych odbiorców oraz utrzymaniem ich zaangażowania, co ukazuje pełen zakres wyzwania. Jednakże, postęp w technologii, szczególnie w dziedzinie sztucznej inteligencji, przekształca metody i narzędzia zarządzania wiedzą.
5 sposobów wykorzystania AI w zarządzaniu wiedzą w firmie
Oto 5 sposobów, w jakie sztuczna inteligencja może pomóc w pokonaniu niektórych z tych wyzwań, przed którymi stają użytkownicy narzędzi zarządzania wiedzą:
1. Zaawansowana analiza
Sztuczna inteligencja może przesiewać ogromne ilości danych, podkreślając wzorce i trendy oraz przekształcać surowe dane w przydatne spostrzeżenia. W tym celu sztuczna inteligencja wykorzystuje modele statystyczne i techniki uczenia maszynowego do przetwarzania danych. Badając relacje między zmiennymi, sztuczna inteligencja może zidentyfikować wzorce i trendy, które ludzie mogą przeoczyć. To nie jest tylko analizowanie liczb – to ustrukturyzowana interpretacja danych. Szeroko stosowana jest zaawansowana analiza, która pomaga odkrywać powiązane treści poprzez rozpoznawanie wzorców i wyodrębnianie obiektów naturalnych.
Przykładem może być system zarządzania wiedzą analizuje duże zbiory danych z różnorodnych badań, identyfikując nowe możliwości i wzorce, które mogły zostać przeoczone. Przetwarzając te informacje, odkrywa nieoczekiwane korelacje między różnymi zmiennymi, co prowadzi do nowych wniosków i może inspirować innowacyjne pomysły na produkty lub usprawnienia procesów.
2. Inteligentne chatboty:
Chatboty, dzięki zastosowaniu technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP), potrafią zrozumieć zapytania zadawane przez użytkowników. Umożliwiają one szybki dostęp do informacji, dostarczając je wprost na życzenie użytkownika.
Chatboty można wykorzystać, aby odpowiadać na zapytania pracowników dotyczące procedur wewnętrznych i zasad HR. Pracownicy mogą pytać o urlopy, zasady podróży służbowych lub procedury oceny, a chatbot natychmiast dostarcza precyzyjne odpowiedzi, wydobywając i podsumowując odpowiednie informacje z dokumentów polityki firmy.
Powiązane artykuły:
3. Tworzenie treści
Sztuczna inteligencja, przeglądając ogromne zasoby danych, może tworzyć podsumowania, raporty i na bieżąco wzbogacać oraz aktualizować bazy wiedzy. Wykorzystuje przy tym NLP, co pozwala na dostosowanie języka treści do potrzeb konkretnych grup odbiorców. Dzięki temu zespoły odpowiedzialne za strategię mogą w automatyczny sposób generować podsumowania dokumentów liczących powyżej 50 stron lub całych zestawów dokumentów do celów prezentacyjnych.
4. Inteligentne wyszukiwanie:
Sztuczna inteligencja łączy rozumienie semantyczne z tradycyjnymi algorytmami wyszukiwania. Dzięki temu jest w stanie interpretować kontekst zapytań użytkowników, co gwarantuje, że wyniki wyszukiwania odpowiadają intencjom zapytującego, a nie tylko literalnemu dopasowaniu słów kluczowych. Pracownicy mogą teraz znaleźć precyzyjne informacje, dostosowane kontekstowo, nawet gdy poszukują niejednoznacznych lub rzadko używanych terminów.
W organizacji system wyszukiwania wykorzystujący AI może być wykorzystany przez pracowników do znajdowanie bardzo specyficznych informacji w bogatych zasobach danych, takich jak dokumenty, raporty czy bazy patentów. Dzięki zaawansowanemu rozumieniu kontekstu zapytań.
5. Rekomendacje :
Poprzez analizę indywidualnych zachowań użytkowników, sztuczna inteligencja może proponować dopasowane treści lub kursy, co zwiększa możliwości personalizacji. Na przykład, korporacyjna platforma edukacyjna może oferować kursy dostosowane do dotychczasowych osiągnięć danego pracownika oraz wyborów dokonywanych przez innych pracowników o podobnych rolach zawodowych.
AI w mojej firmie od czego zacząć?
Rozpoczęcie implementacji sztucznej inteligencji (AI) w Twojej firmie może wydawać się ogromnym przedsięwzięciem, ale dobrym punktem startowym jest stworzenie spersonalizowanego chatbota HR. Taki chatbot może automatyzować różne procesy HR, odnosząc się do częstych zapytań pracowników, pomagając w zarządzaniu urlopami czy procedurami wewnętrznymi. Wprowadzenie AI poprzez chatboty HR to krok, który nie tylko usprawni codzienne funkcjonowanie działu HR, ale również stanowi idealne wprowadzenie do bardziej zaawansowanych zastosowań sztucznej inteligencji w przyszłości.
Zachęcam do przeczytania tego artykułu, z którego dowiesz się więcej na temat chatbota HR oraz jak go zbudować.
Powiązane artykuły:
- Jak stworzyć chatbota dla firmy – poradnik krok po kroku
- Wszystko co musisz wiedzieć na temat chatbota w HR i rekrutacji
Czy moją firmę stać na spersonalizowanego chatbota AI?
W dzisiejszych czasach tworzenie chatbota AI jest w zasięgu każdej organizacji, niezależnie od jej skali działania czy budżetu. Dzięki platformom typu no-code i low-code, możliwe jest szybkie i ekonomiczne opracowanie narzędzi dopasowanych do indywidualnych potrzeb, przy minimalnym nakładzie czasu i finansów na ich rozwój i implementację.
Koszty utrzymania chatbota są zależne od kilku kluczowych czynników. Typ zastosowanej technologii ma znaczenie – koszty mogą różnić się w zależności od tego, czy bot opiera się na sztucznej inteligencji, czy też jest to prostsza wersja sekwencyjna. Ważna jest także ilość przetwarzanych miesięcznie wiadomości oraz wielkość danych, które asystent musi przechowywać.
Chociaż bardziej zaawansowane technologicznie boty AI mogą generować wyższe koszty operacyjne w dłuższej perspektywie, początkowe inwestycje mogą okazać się stosunkowo niskie, szczególnie przy ograniczonej początkowej liczbie interakcji. Planując budżet na chatbota , już na wczesnym etapie jego projektowania można określić miesięczne wydatki, zapewniając, że będą one odpowiadać możliwościom finansowym organizacji. Możliwość późniejszego dostosowywania i monitorowania wydatków pozwala na elastyczne zarządzanie budżetem w miarę rozwoju projektu.
Powiązane artykuły: