Tehisintellekt on toonud tehnoloogiasse uusi edusamme ja ei näita mingeid märke aeglustumisest. On täiesti loomulik, et tehisintellekt ja loomuliku keele töötlemine on leidnud tee teadmushaldusse. Selles artiklis lahkame tehisintellekti teadmiste haldamise rolli, selle eeliseid ja võimalikke riske.

Mis on AI teadmushaldus?
Miks on tehisintellekt teadmushalduses oluline?
AI teadmushalduse eelised
AI potentsiaalsed väljakutsed teadmushalduses
Näited tehisintellekti kasutamisest teadmusjuhtimises
Kuidas LiveAgent tehisintellekti teadmusjuhtimisse kaasab?

Mis on AI teadmushaldus?

AI teadmushaldus on keerukas süsteem, mis kasutab ära tehisintellekti tehnoloogiat organisatsiooniliste teadmiste kogumise, organiseerimise ja kasutamise protsessi sujuvamaks muutmiseks ja täiustamiseks. See hõlmab tehisintellekti tööriistade kasutamist, nagu masinõpe, närvivõrgud, loomuliku keele töötlemine ja kognitiivne andmetöötlus, et automatiseerida tohutute andme- ja teabehulkade haldamise protsessi.

AI-põhised teadmushaldussüsteemid on loodud info leidmise ja kasutamise protsessi tõhusamaks, täpsemaks ja isikupärasemaks muutmiseks. Nad suudavad läbi sõeluda tohutul hulgal andmeid, tuvastada mustreid, õppida kasutajate suhtlusest ja anda teadmisi, mida inimesed võivad mitte märgata.

Mis on AI?

AI ehk tehisintellekt viitab inimese intelligentsi simuleerimisele masinate, peamiselt arvutite abil. See arenenud tehnoloogia hõlmab selliseid protsesse nagu õppimine (teabe omandamine ja selle teabe kasutamise reeglid), arutluskäik (reeglite kasutamine ligikaudsete või kindlate järelduste tegemiseks) ja eneseparandus.

AI-l põhinev tehnoloogia jaguneb tavaliselt kahte tüüpi:

Kitsas AI on loodud kitsa ülesande täitmiseks, nagu näiteks hääletuvastus – Apple’i Siri ja Amazoni Alexa.
Üldine AI võib teoreetiliselt täita kõiki intellektuaalseid ülesandeid, mida inimenegi. Praeguse seisuga sellist süsteemi pole.

Tehisintellekti tehnoloogiad hõlmavad masinõpet, kus masinad on programmeeritud kogemuste põhjal õppima ja täiustama, ning loomuliku keele töötlemist, mis hõlmab arvutite ja inimkeele suhtlust. Muud tehnoloogiad hõlmavad kõnetuvastust, pildituvastust, planeerimist ja robootikat.

Kuigi mõne jaoks võib see tunduda täiesti uus idee, on AI meiega olnud juba mitmeid aastaid. AI õppis kabet mängima 1965. aastal, vestlusrobotid tekkisid 90ndatel ning 2010. aastatel kasutati seda enamasti keeruliste poliitikadokumentide lihtsustamiseks. Nüüd, kui ChatGPT 4 on välja antud, on põnev vaadata, kuhu AI meid viib.

Mis on teadmushaldus?

Teadmushaldus või teadmusjuhtimine (KM) on multidistsiplinaarne valdkond, mis viitab organisatsioonis teadmiste ja info loomise, kureerimise, jagamise, kasutamise ja haldamise protsessile, et hõlbustada tõhusaid otsustusprotsesse, probleemide lahendamist, õppimist ja innovatsiooni. Agiilsete teadmusjuhtimise praktikate eesmärk on tõsta efektiivsust, vähendades vajadust teadmiste taasavastamise järele.

Teadmushalduses moodustavad teadmisi arusaamad ja kogemused. Need on kehastunud indiviididesse või organisatsiooni protsessidesse või tavadesse. Parema arusaamise andmiseks leiate siit ettevõtte teadmiste haldamise kõige olulisemad komponendid:

Inimesed: Lihtsamalt öeldes on nad teadmiste loojad. Organisatsiooni inimesed, kes loovad, kasutavad ja jagavad teadmisi. Nad peavad olema valmis ja suutma jagada enda teadmisi ning kasutama teiste jagatud teadmisi.
Protsessid: Teadmiste loomiseks, salvestamiseks, jagamiseks ja kasutamiseks kasutatavad meetodid ja protseduurid. Need võivad ulatuda formaalsetest protsessidest, nagu koolitusprogrammid, kuni mitteametlike protsessideni, nagu sotsiaameedia suhtlus.
Tehnoloogia: Teadmusjuhtimise toetamiseks kasutatavad tööriistad ja ekspertsüsteemid. See võib hõlmata andmebaase, dokumendihaldussüsteeme, sotsiaalmeedia platvorme, otsingumootoreid ja palju muud.
Kultuur: Väärtused, normid ja käitumisviisid, mis julgustavad või takistavad teadmiste jagamist ja kasutamist. Kultuur, mis väärtustab õppimist ja jagamist, on teadmusjuhtimise jaoks kriitilise tähtsusega.
Struktuur: Organisatsioonilised struktuurid, mis hõlbustavad või takistavad teadmiste juhtimist. See võib hõlmata hierarhilisi struktuure, mis kontrollivad, kellel on juurdepääs millistele teadmistele, kui ka mitteametlikumaid struktuure, näiteks suhete võrgustikke.

Milline seos on AI ja teadmusjuhtimise vahel?

Tehisintellekt ja teadmusjuhtimine on omavahel seotud kuna generatiivne tehisintellekt suurendab teadmusjuhtimise tõhusust ja tulemuslikkust. Traditsiooniliselt sisaldab teadmusjuhtimine palju käsitsi tehtavaid ülesandeid, mida võib pidada tüütuks. Tehisintellekt mitte ainult ei automatiseeri neid ülesandeid, vaid lisab palju keerukaid funktsioone.

Miks on tehisintellekt teadmusjuhtimises oluline?

Tehisintellekt on oma kiiruse, analüütilise võimekuse, ennustamisvõime, juurdepääsetavuse parandamise ja ennast täiendava olemuse tõttu leidnud endale teadmushalduses koha asendamatu tööriistana. Sellele toetudes on AI kiiresti tõusnud teadmusjuhtimise valdkonna nurgakiviks.

Põhimõtteliselt seisneb AI tähtsus teadmusjuhtimises selle võimes töödelda ja analüüsida tohutul hulgal andmeid, mis ületavad inimese võimeid. Selle kiirus, täpsus ja prognoosimisvõime annavad organisatsioonidele võimaluse tuvastada ja kasutada oma andmetes peidetud kriitilisi teadmisi, mis viib teadlikumate ja strateegiliste otsusteni.

Lisaks hõlbustab tehisintellekt teabele paremat juurdepääsu, tagades et õiged teadmised edastatakse õigele inimesele optimaalsel ajal. See tehisintellekti ja KM-i sümbioos ei taga mitte ainult tõhusat andmete käitlemist, vaid soodustab ka innovatsiooni edendavat keskkonda, paindlikku otsuste langetamist ja sügavamat arusaamist nii sisemiste toimingute kui ka välisturu dünaamikast.

AI eelised teamdushalduses

AI võib tuua ettevõtetele palju eeliseid. Uurime lähemalt, millist kasu võib tehisintellektil põhinev teadmushaldustarkvara teie äriprotsessidele tuua.

Veelgi parem otsuste langetamine

AI-toega tööriistad võimaldavad ettevõtetel teha rohkem andmepõhiseid otsuseid. Tehisintellektil põhinev teadmushaldustarkvara suudab analüüsida keerulisi stsenaariume ja anda soovitusi, tõhustades otsustusprotsessi.

Kulude kokkuhoid

Nagu me juba mainisime, võib teadmusjuhtimine olla üsna tüütu. AI-toega süsteeme kasutades saate rutiinseid ülesandeid automatiseerida, mis vähendab tegevuskulusid ja aitab paremini eraldada ressursse muudeks äritegevusteks.

Parandatud tõhusus

Tänu tehisintellekti võimele töödelda välkkiirelt suuri andmehulki, suudab see kogu teadmushaldusprotsessi sujuvamaks muuta, muutes selle tõhusamaks ja vähem altiks inimlikele vigadele.

Suurenenud innovaatilisus

Tehisintellekt võib oluliselt kaasa aidata organisatsioonide innovatsioonile, analüüsides teadmusbaasi andmeid ja pakkudes iseseisvalt välja edusamme, mis on kohandatud konkreetselt ettevõtte vajadustele. See mitte ainult ei muuda uuendusprotsessi sujuvamaks, vaid tagab ka selle, et kavandatavad muudatused on asjakohased ja organisatsioonile kasulikud.

Paranenud klienditeenindus

Generatiivne AI teadmushalduses võib märkimisväärselt suurendada klienditeenindusega seotud jõupingutusi, pakkudes kiiremaid, täpsemaid ja isikupärastatumaid klienditeeninduse valikuid.

Mõned kõige levinumad generatiivse tehisintellekti teadmushaldamise kasutusalad klienditeeninduses hõlmavad täiustatud vestlusoskustega vestlusroboteid ja iseteenindusvõimalusi, mis hõlbustavad ööpäevaringset kontaktivaba kliendituge. Tehisintellekt suudab ka varasemate teadmiste artiklite põhjal koostada juhendeid levinud kliendiprobleemide lahendamiseks ja automaatselt kategoriseerida klienditoe pileteid. Kõik see võib ületada klientide ootusi, suurendada klientide hoidmist ja aidata teil saavutada ärilise edukuse.

Täiustatud isikupärastamine

AI kasutab keerulisi algoritme, et analüüsida kasutaja käitumist, eelistusi ja vajadusi isikupärastatud teadmiste edastamiseks. Eelkõige suudavad närvivõrgud tuvastada seoseid andmekogumi sees, jäljendades inimaju tööd ja pakkudes isikupärastatud tulemusi, nt. teadmiste artiklid. See isikupärastamise tase parandab kasutaja- ja kliendikogemust.

AI potentsiaalsed väljakutsed teadmusjuhtimises

Nagu kõigi teiste uuenduslike ja võimsate süsteemide puhul, ei tule generatiivse tehisintellekti kasutamine teadmiste haldamisel ilma oma osa väljakutseteta. Räägime kõige pakilisematest.

Tehniline keerukus

Kuigi generatiivsel tehisintellektil on potentsiaali teadmushaldusprotsesse oluliselt täiustada, võib tehisintellekti tehnoloogiate keerukas olemus tuua kaasa väljakutseid, millega organisatsioonid peavad tegelema. Mõned levinumad väljakutsed on rakendamise keerukus, integreerimine olemasolevate süsteemidega, andmete kvaliteet ja täpsus ning isegi intensiivsed ressursinõuded. Kuigi AI-põhised lahendused pole just autonoomsed süsteemid, on need siiski väga keerulised ja nõuavad kõrget oskusteavet.

Andmete privaatsuse ja turvalisusega seotud probleemid

AI-süsteemid nõuavad sageli juurdepääsu suurele hulgale andmetele, mis võib tekitada privaatsus- ja turvaprobleeme. Näiteks tervishoiuasutuses teadmiste haldamiseks kasutatav tehisintellekt vajab juurdepääsu tundlikele patsiendiandmetele. Kui need andmed ei ole nõuetekohaselt kaitstud, võivad need olla rikkumiste suhtes haavatavad, mis võib põhjustada tõsiseid õiguslikke ja mainet puudutavaid tagajärgi.

Tehisintellektist sõltuvuse oht

Liigne tehisintellektile tuginemine võib viia inimliku järelevalve ja kriitilise mõtlemise puudumiseni. Näiteks kui ettevõte tugineb teadmiste haldamisel ainult tehisintellekti süsteemile, võivad olulised arusaamad, mis nõuavad inimlikku intuitsiooni ja kogemusi, jääda kahe silma vahele. Lisaks, kui AI-süsteem ebaõnnestub või teeb vea, ei pruugi ettevõttel olla varuplaani.

Kuidas AI-põhiste süsteemide riske vähendada

Siin on mõned näpunäited, kuidas maandada tehisintellektil põhinevate teadmushaldusplatvormide kasutamisega seotud riske.

Investeerige kvalifitseeritud tehisintellekti professionaalidesse ja koolitage olemasolevaid töötajaid – Veenduge, et teie töötajad tunneksid end valmis uute tehisintellekti tööriistade kasutamiseks ja et probleemide ilmnemisel oleksid käepärast kogenud spetsialistid.
Kavandage põhjalikud andmete kvaliteedi parandamise ja eeltöötluse strateegiad – Visandage süstemaatiline lähenemisviis, mis tagab kasutatavate andmete täpsuse ja järjepidevuse. Seadistage standardiseerimisprotsessid ja jälgige andmeid regulaarselt, et vältida teadmiste lünki ja andmete kvaliteedi halvenemist.
Enne täielikku rakendamist viige läbi põhjalikud uuringud ja pilootprojektid – Enne tootmiskeskkonnas tööle panemist uurige ja testige uut süsteemi põhjalikult.
Valige tehisintellekti lahendused, mis vastavad organisatsiooni eesmärkidele ja tehnilistele võimalustele – Veenduge, et te ei hammustaks rohkem, kui jõuate närida. Hinnake oma vajadusi ja eesmärke ning tehnilisi võimalusi. See aitab vältida enda ja oma töötajate ülekoormamist ning eelarve ületamist.
Looge ranged pideva hoolduse protokollid, värskendused ja eetilised kaalutlused ning järgige neid, et vältida rikkumisi ja privaatsusprobleeme tehisintellekti elutsüklis. Seadke prioriteediks andmete turvalisus, privaatsus ja vastavus, rakendades selliseid meetmeid nagu andmete krüpteerimine, korrapäraste riskianalüüside läbiviimine ja pidevad vastavusauditid. See tagab nii teie kui ka teie kasutajate andmete kaitse.
Andmete turvalisus, privaatsus ja vastavus prioriteediks kogu tehisintellekti elutsükli jooksul – kKeskenduge turvameetmetele, nagu andmete krüptimine, regulaarsed riskihinnangud ja pidevad vastavusauditid, et kaitsta enda ja kasutajate andmeid.
Keskenduge kasutajate harimisele ja muudatuste juhtimisele, et tagada sujuv kasutuselevõtt – Uue tööriista või teenuse kasutuselevõtt võib olla keeruline, näiteks keerukas tehisintellektil põhinev teadmushalduse platvorm. Koolitage kõiki kasutajaid süsteemi õigesti kasutama, et vältida teadmiste lünki, ja rakendage muudatuste haldamise protsessid, mis tagavad sujuva süsteemiintegratsiooni.

Alustage teekonda läbi teadmiste haldamise, kus iga artikkel on hüppelauaks sügavamale mõistmisele. Selleks, et saaksite oma uurimistööst maksimumi võtta, oleme koostanud loendi seotud artiklitest, mis käsitlevad sügavamalt selle teema erinevaid aspekte.

Näited tehisintellekti kasutamisest teadmusjuhtimises

Nüüd, kui meil on teooria selge, vaatame mõningaid reaalseid näiteid tehisintellekti teadmushaldamises.

Intelligentsed vestlusrobotid

Üks silmapaistvamaid näiteid generatiivsest tehisintellektist teadmiste haldamisel on intelligentsete vestlusrobotite kasutamine. Need tehisintellektil töötavad virtuaalsed assistendid oskavad kasutajatega suhelda loomulikul ja inimlikul viisil, pakkudes päringutele koheseid vastuseid, suunates kasutajaid läbi keerukate protsesside ja isegi õppides varasematest suhtlustest, et parandada tulevast toimivust.

Ehe näide intelligentseid vestlusroboteid kasutavast ettevõttest on IBM oma tehisintellektiplatvormiga Watson. Lõbus tõsiasi, IBMi Watson on osalenud ja isegi võitnud mitu korda Ameerika Kuldvillaku saate!

Täiustatud teadmusbaasid

AI teadmusbaasid on tsentraliseeritud teabehoidlad, millele on lisatud AI-võimalused. Tehisintellekti lisatud funktsioonid on süsteemiti erinevad, kuid üldiselt aitavad need kaasa põhjalikumale, automatiseeritud ja hõlpsamini navigeeritavale välisele ja sisemisele teadusbaasile.

Hea näide reaalsest elust on LiveAgenti peagi ilmuv tehisintellektil põhinev teadmusbaas, mis loob piletite ja varasemate kliendisuhtluste põhjal automaatselt teadmusbaasi artikleid.

Täiendatud otsingufunktsioonid

AI suudab täpse teabe kiireks leidmiseks läbi sõeluda tohutul hulgal andmeid. Nad kasutavad inimkeele mõistmiseks loomulikku keeletöötlust, muutes teadmiste otsingud intuitiivsemaks ja täpsemaks. AI intelligentsed otsinguvõimalused purustavad teadmiste kallal töötajate barjäärid ja võimaldavad neil teha oma tööd palju tõhusamalt ja tulemuslikumalt.

Reaalses elus on Salesforce’i Einstein suurepärane näide AI-põhisest otsingufunktsioonist.

Interaktiivne lehitsemise tugi

Tehisintellektil põhineva teadmusbaasiga suhtlemisel võivad kliendid või agendid kasutada viipasid olemasoleva teadmusbaasi sirvimiseks. See võimaldab palju sihipärasemat sirvimist võrreldes lihtsalt märksõnade otsinguribale tippimisega.

Saate näha neid tehisintellekti võimalusi LiveAgenti tehisintellektipõhises nutika otsingufunktsiooniga teadmusbaasis.

Ennustav analüütika

Tehisintellekt kasutab täiustatud algoritme ja masinõppetehnikaid, et teha ennustusi tulevaste tulemuste kohta ajalooliste andmete ja mustrite põhjal. Tehisintellekti ennustavast analüütikast on saanud üks kriitilisi lahendusi selliste protsesside jaoks nagu ressursside eraldamine, pettuste ennetamine, suundumuste analüüs, riskihindamine ja loobumismäära prognoosimine.

Tuntud näide ennustavast analüütikast päriselus on Netflix. Nad kasutavad oma soovitusmootoris ennustavat analüütikat, et ennustada kasutajate käitumist ning soovitada telesaateid ja filme.

Otsuste langetamise tööriistad

Tehisintellektil põhinev ettevõtte teadmiste haldamine võimaldab ettevõtetel teha rohkem andmepõhiseid otsuseid. Tehisintellektil põhinev teadmushaldustarkvara suudab analüüsida keerulisi stsenaariume ja anda soovitusi, tõhustades otsustusprotsesse.

Näiteks WordPressi pistikprogramm URLsLab kasutab AI-d, et analüüsida teie veebisaidil suuri andmemahtusid ja soovitada iseseisvalt veebisaidi elemente (nt seotud artikleid, sisuklastreid) ja genereerida isegi automaatselt uut sisu.

Kuidas LiveAgent tehisintellekti teadmusjuhtimisse kaasab?

LiveAgenti meeskond teeb kõvasti tööd tehisintellekti olemasolevasse funktsioonikomplekti ja teadmusjuhtimise erinevatesse aspektidesse juurutamisel. Teadmushalduse funktsioone rikastavad uus tehisintellektil põhinev teadmusbaas ja nutika otsingu funktsioonid, mis kasutavad tehisintellekti oma kasutajatele sujuvama ja tõhusama kogemuse loomiseks.

LiveAgenti tehisintellektil põhinev teadmusbaas suudab automaatselt luua teadmiste artikleid klienditoe piletite ja varasemate kliendisuhtluste põhjal, samas kui Smart Search kasutab tehisintellekti, et vastata klientide küsimustele olemasolevate teadmiste artiklite põhjal.

Võite küsida, kuidas need funktsioonid lõppkasutajale kasulikud on. Selgitame.

Esiteks võib tehisintellektil põhinev teadmusbaas säästa ettevõtete aega ja ressursse, luues automaatselt teadmiste artikleid. See tähendab, et ettevõtted saavad keskenduda rohkem oma põhitegevusele, selle asemel, et kulutada aega nende artiklite käsitsi loomisele.

Teiseks võib nutika otsingu funktsioon parandada klientide rahulolu, pakkudes kiireid ja täpseid vastuseid nende küsimustele. See võib kaasa tuua parema kliendikogemuse, mis omakorda võib suurendada klientide lojaalsust ja potentsiaalselt kasvatada müüki.

Lisaks võivad need tehisintellekti funktsioonid aidata ettevõtetel oma klienditoe protsesse sujuvamaks muuta, tõstes nende efektiivsust. See võib kaasa tuua kulude kokkuhoiu, kuna ettevõtted saavad kliendipäringuid käsitleda kiiremini ja vähemate ressurssidega.

Lõpetuseks, kasutades teadmiste haldamiseks tehisintellekti, saavad ettevõtted tagada, et nende klienditugi on alati aja- ja asjakohane. See võib aidata ettevõtetel oma turul konkurentsist ees püsida, kuna nad suutelised muutuste ja uute trendidega kiiresti kohanema.

Mõlema funktsiooniga on kaasas ka muid AI-toega funktsioone, mis parandavad ja laiendavad oluliselt LiveAgenti võimalusi.

Start your free trial today and see the difference!

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

Try LiveAgent Planeeri demo

Tagasi Sõnastikku Looge konto TASUTA

Kui sa oled uurinud AI teadmushalduse maailma, siis järgmine samm võiks olla süveneda teemasse "AI teadmushalduses: plussid/miinused ja näited tegelikust maailmast". See artikkel annab sulle ülevaate, kuidas tehisintellekt võib teadmushaldust parandada ja millised on selle võimalikud väljakutsed.

Kui oled huvitatud, kuidas LiveAgent tehisintellekti teadmusjuhtimisse kaasab, siis see artikkel võib pakkuda väärtuslikku teavet. Sa saad teada, kuidas tehisintellekt aitab parandada klienditeenindust ja suurendada ettevõtte tõhusust.

Lisaks, kui soovid oma klienditeenindust parandada, siis see teema võib olla sinu jaoks. See artikkel pakub praktilisi näpunäiteid ja strateegiaid, kuidas tehisintellekti kasutada, et muuta klienditeenindus sujuvamaks ja tulemuslikumaks.

Seotud Artiklid

LiveAgenti tugidokumentatsiooni tarkvaraga saate hõlpsasti luua põhjalikke teadmusbaase koos tugidokumentatsiooniga, mis võimaldab iseteenindust.

Looge hõlpsalt teadmusbaas ning tugidokumentatsioon

Avastage LiveAgenti tugidokumentatsiooni tarkvara, mis võimaldab luua hõlpsalt põhjalikke teadmusbaase ja pakkuda klientidele 24/7 iseteenindust. Vähendage oma meeskonna töökoormust ja tõstke kliendirahulolu, pakkudes kiiret ja järjepidevat teavet. Alustage tasuta prooviperioodiga ja muutke teadmiste haldamine lihtsamaks võimsa WYSIWYG redigeerijaga. Kohandage oma teadmistebaasi vastavalt brändi stiilile ja toetage oma meeskonda tõhusa sisemise dokumentatsiooniga. LiveAgentiga on teadmiste jagamine lihtne ja tõhus!

Kliendiportaali tarkvara on üks parimaid mooduseid ettevõttel demonstreerida oma kliendikeskset lähenemist.

Top 25 kliendiportaali tarkvara

Avasta 2022. aasta 25 parimat kliendiportaali tarkvara koos hindade ja funktsioonide võrdlusega. Tutvu Mellituse, SuiteDash, Monday.com, LiveAgent ja teiste juhtivate lahendustega, mis parandavad kliendituge, koostööd ja reageerimisvõimet. Leia parim tööriist oma ettevõtte kliendikogemuse tõstmiseks!

Suurepärane klienditeenindus algab paremast klienditoe tarkvarast. Vaadake LiveAgenti eeliseid ja alustage kasutamist vähem kui 5 minutiga.

Pakkuge erakordsetklienditeenindust.

Kogege LiveAgenti mitmekanalilist klienditoe tarkvara, mis pakub sujuvat piletisüsteemi, kiireimat reaalajas vestlust ja kõnekeskuse lahendusi. Alustage riskivaba 30-päevase tasuta prooviperioodiga, ilma krediitkaarti vajamata, ning parandage oma klienditeenindust ja suurendage tulusid. Liituge ettevõtetega nagu Forbes ja Airbus, kes usaldavad meie lahendusi.