AI управлението на знанията е софистицирана система, която използва технологии на изкуствения интелект, за да оптимизира и подобри процеса на събиране, организиране и използване на организационното знание.
AI управлението на знанията е софистицирана система, която използва технологии на изкуствения интелект, за да оптимизира и подобри процеса на събиране, организиране и използване на организационното знание. Това включва използването на AI инструменти като машинно обучение, невронни мрежи, обработка на естествен език и когнитивни изчисления, за да се автоматизира процесът на управление на огромни количества данни и информация.
Изкуственият интелект е носил нови напредъци в технологията и няма признаци, че ще се забави. Естествено е, че AI е намерил своя път в управлението на знанията.
AI-управляваните системи за управление на знанията са проектирани да направят процеса на намиране и използване на информация по-ефективен, точен и персонализиран. Те могат да преминат през огромни количества данни, да идентифицират модели, да научат от взаимодействията на потребителите и да предоставят прозрения, които хората могат да пропуснат.
AI, или изкуствен интелект, се отнася до симулацията на човешкия интелект от машини, особено компютри. Тази напредна технология обхваща процеси като обучение (придобиване на информация и правила за използване на тази информация), разсъждение (използване на правилата, за да се достигнат приблизителни или определени заключения) и самокорекция.
AI-базираната технология обикновено се класифицира в два типа:
AI технологиите включват машинно обучение, където машините са програмирани да научат и да се подобрят от опита, и обработка на естествен език, която включва взаимодействията между компютрите и човешкия език. Други технологии включват разпознаване на глас, разпознаване на изображения, планиране и роботика.
Въпреки че може да изглежда като съвсем нова идея за някои, AI е с нас вече доста години. AI научи да играе дама през 1965 г., чатботите се появиха през 90-те години, а през 2010-те години той се използваше главно за опростяване на сложни политически документи. Сега, когато ChatGPT 4 е издаден, е вълнуващо да видим къде ще ни отведе AI.
Управлението на знанията (KM) е многодисциплинарна област, която се отнася до процеса на създаване, кураторство, споделяне, използване и управление на знанието и информацията в организацията, за да се улесни ефективното вземане на решения, решаване на проблеми, обучение и иновация. Целта на гибките практики за управление на знанията е да подобри ефективността чрез намаляване на необходимостта от преоткриване на знание.
В KM прозренията и опитът съставляват знанието. Те са или въплътени в индивидите, или вградени в организационните процеси или практики. За да ви дам по-добро разбиране, ето най-значимите компоненти на управлението на знанията в предприятието:
Изкуственият интелект и управлението на знанията са взаимосвързани по начин, при който генеративният AI подобрява ефективността и действеност на управлението на знанията. Традиционно управлението на знанията включва много ръчни задачи, които могат да се видят като досадни. Изкуственият интелект не само автоматизира тези задачи, но добавя много сложни функции.
Изкуственият интелект е заявил своето място като незаменим инструмент в управлението на знанията поради своята скорост, аналитични способности, прогностични възможности, подобрена достъпност и самоподобряваща се природа. Надграждайки това, AI бързо се превърна в крайъгълен камък в областта на управлението на знанията.
В своята основа, значението на AI в KM се крие в неговата способност да обработва и анализира огромни количества данни далеч отвъд човешките възможности. Неговата скорост, точност и прогностични способности позволяват на организациите да идентифицират и използват критични прозрения, скрити в техните данни, което води до по-информирани и стратегически решения.
Освен това, AI улеснява подобрена достъпност на информацията, гарантирайки, че правилното знание се доставя на правилния индивид в оптималното време. Този симбиоз на AI и KM не само гарантира ефективното управление на данни, но също така насърчава среда, която насърчава иновацията, гибко вземане на решения и по-дълбоко разбиране както на вътрешните операции, така и на външната динамика на пазара.
AI може да донесе много предимства на бизнесите. Нека се потопим по-дълбоко в предимствата, които софтуерът за управление на знанията, управляван от AI, може да донесе на вашите бизнес процеси.
AI-управляваните инструменти позволяват на компаниите да вземат по-информирани решения, базирани на данни. Софтуерът за управление на знанията, управляван от изкуствен интелект, може да анализира сложни сценарии и да предоставя препоръки, подобрявайки процеса на вземане на решения.
Както вече споменахме, управлението на знанията може да бъде доста досадно. Чрез използването на AI-управляваните системи, можете да автоматизирате рутинни задачи, което води до намалени оперативни разходи и по-добро разпределение на ресурсите за други бизнес дейности.
С способността на AI да обработва огромни количества данни с мълниева скорост, той може да оптимизира целия процес на управление на знанията, правейки го по-ефективен и по-малко подвластен на човешката грешка.
AI може значително да допринесе за иновацията в организациите чрез анализиране на данните в базата от знания и автономно предложение на напредъци, които са специално адаптирани към нуждите на компанията. Това не само оптимизира процеса на иновация, но също така гарантира, че предложените промени са релевантни и полезни за организацията.
Генеративният AI в управлението на знанията може значително да подобри усилията за обслужване на клиенти, като предоставя по-бързи, по-точни и персонализирани опции за обслужване на клиенти.
Някои от най-често срещаните употреби на генеративното AI управление на знанията в обслужването на клиенти включват чатботи с напредни разговорни способности и опции за самообслужване, които улесняват 24/7 безконтактна поддръжка на клиенти. AI може също да генерира ръководства за решаване на често срещани проблеми на клиентите на базата на предишни статии от база от знания и автоматично да категоризира билети за поддръжка на клиенти. Всичко това може да надвиши очакванията на клиентите, да подобри задържането на клиентите и да ви помогне да постигнете бизнес успех.
AI използва сложни алгоритми, за да анализира поведението, предпочитанията и нуждите на потребителя, за да доставя персонализирано знание. По-специално, невронните мрежи могат да идентифицират връзки в набор от данни чрез имитиране на начина, по който работи човешкия мозък, и предоставяне на персонализирани резултати, например статии от база от знания. Това ниво на персонализация подобрява преживяванията на потребителите и клиентите.
Както при всяка друга иновативна и мощна система, използването на генеративния AI в управлението на знанията не е без своя дял предизвикателства. Нека обсъдим най-спешните.
Докато генеративният AI има потенциала да значително подобри процесите на управление на знанията, сложната природа на AI технологиите може да въведе предизвикателства, които организациите трябва да решат. Някои от най-често срещаните предизвикателства са сложността на внедряването, интеграцията със съществуващи системи, качеството и точността на данните и дори интензивни изисквания за ресурси. Въпреки че AI-базираните решения не са точно автономни системи, те все още са много сложни и изискват високо ниво на експертиза.
AI системите често изискват достъп до големи количества данни, което може да повдигне проблеми с поверителността и сигурността. Например, AI система, използвана за управление на знанията в здравна среда, би имала нужда от достъп до чувствителни данни на пациентите. Ако тези данни не са правилно защитени, те могат да бъдат уязвими на нарушения, което потенциално може да доведе до сериозни правни и репутационни последствия.
Прекомерната зависимост от изкуствения интелект може да доведе до липса на човешки надзор и критично мислене. Например, ако компания разчита единствено на AI система за управление на знанията, важни прозрения, които изискват човешка интуиция и опит, могат да бъдат пропуснати. Освен това, ако AI системата откаже или направи грешка, компанията може да няма резервен план.
Ето няколко съвета как да смекчите рисковете, свързани с използването на AI-управляваните платформи за управление на знанията:
Сега, когато имаме теорията, нека разгледаме някои примери от реалния живот на AI в управлението на знанията.
Един от най-видните примери на генеративния AI в управлението на знанията е използването на интелигентни чатботи. Тези AI-управляваните виртуални асистенти могат да взаимодействат с потребителите по естествен, човекоподобен начин, предоставяйки мигновени отговори на запитвания, насочвайки потребителите през сложни процеси и дори научавайки се от минали взаимодействия, за да подобрят бъдещото представяне.
Отличен пример на компания, която използва интелигентни чатботи, е IBM, с нейната AI платформа Watson. Забавен факт, IBM’s Watson е присъствал и дори е спечелил Jeopardy няколко пъти!
AI базите от знания са централизирани хранилища на информация с добавени AI възможности. Функционалностите, добавени от AI, варират от система до система, но като цяло те допринасят за по-комплексни, автоматизирани и лесни за навигация външни и вътрешни бази от знания.
Добър пример от реалния живот е LiveAgent’s AI Assist — AI-управлявана база от знания, която автоматично създава статии от база от знания от билети и предишни комуникации с клиенти.
AI може да преминава през огромни количества данни, за да намери точна информация бързо. Те използват обработка на естествен език, за да разберат човешкия език, правейки търсенията на знание по-интуитивни и точни. Интелигентните възможности за търсене на AI разрушават бариерата за работниците на знанието и им позволяват да вършат своята работа много по-ефективно и действено.
В реалния живот, Salesforce’s Einstein е отличен пример на AI-управлявана функция за търсене.
Когато взаимодействате с AI-управлявана база от знания, клиентите или агентите могат да използват подсказки, за да преглеждат съществуваща база от знания. Това позволява много по-целенасочен преглед в сравнение с просто въвеждане на ключови думи в лентата за търсене.
Можете да видите тези възможности на изкуствения интелект в AI-управляваната база от знания на LiveAgent с функционалността Smart Search.
Изкуственият интелект използва напредни алгоритми и техники на машинно обучение, за да направи прогнози за бъдещи резултати на базата на исторически данни и модели. Прогностичният анализ на AI е станал едно от критичните решения за процеси като разпределение на ресурси, прогноза на измама, анализ на тенденции, оценка на риска и прогноза на отпадане.
Добре известен пример на прогностичен анализ в реалния живот е Netflix. Те използват прогностичен анализ в своя препоръчителен двигател, за да предвидят поведението на потребителя и да предложат телевизионни предавания и филми.
AI-управляваното управление на знанията в предприятието позволява на компаниите да вземат по-информирани решения, базирани на данни. Софтуерът за управление на знанията, управляван от изкуствен интелект, може да анализира сложни сценарии и да предоставя препоръки, подобрявайки процеса на вземане на решения.
Например, приставката URLsLab за WordPress използва AI, за да анализира големи количества данни на вашия уебсайт и независимо да препоръча елементи на уебсайта, като свързани статии, клъстери на съдържание и дори автоматично генерира ново съдържание.
Екипът на LiveAgent работи усилено, за да внедри изкуствения интелект в съществуващия набор от функции и различни аспекти на управлението на знанията. Функциите за управление на знанията ще бъдат обогатени с нови AI-управляваните функции за база от знания и Smart Search, които използват AI, за да създадат по-оптимизирано и ефективно преживяване за потребителите.
AI-управляваната база от знания на LiveAgent може автоматично да създава статии от база от знания на базата на билети за поддръжка на клиенти и предишни комуникации с клиенти, докато Smart Search използва AI, за да отговори на въпросите на клиентите на базата на съществуващи статии от база от знания.
Може да се чудите как тези функции ще бъдат полезни за крайния потребител. Нека обясним.
Първо, AI-управляваната база от знания може да спести време и ресурси на бизнесите чрез автоматично генериране на статии от база от знания. Това означава, че бизнесите могат да се фокусират повече на своите основни операции, вместо да прекарват време в създаване на тези статии ръчно.
Второ, функцията Smart Search може да подобри задоволството на клиентите, като предоставя бързи и точни отговори на техните въпроси. Това може да доведе до по-добро преживяване на клиента, което от своя страна може да доведе до повишена лойалност на клиентите и потенциално повече продажби.
Освен това, тези AI функции могат да помогнат на бизнесите да оптимизират своите процеси за поддръжка на клиенти, правейки ги по-ефективни. Това може да доведе до спестяване на разходи, тъй като бизнесите могат да обработват запитвания на клиентите по-бързо и с по-малко ресурси.
Накрая, чрез използването на AI за управление на знанието, бизнесите могат да гарантират, че тяхната поддръжка на клиенти е винаги актуална и релевантна. Това може да помогне на бизнесите да останат конкурентни на своя пазар, тъй като могат бързо да се адаптират към промени и нови тенденции.
Като цяло, и двете функции са придружени от други AI-управляваните функционалности, които ще значително подобрят и разширят възможностите на LiveAgent.
Изградете интелигентна база от знания с LiveAgent. Организирайте, търсете и доставяйте отговори по-бързо с интелигентно управление на знанията.
Изкуственият интелект е по-широката област, която обхваща създаването на интелигентни системи, способни да выполняват задачи, подобни на човешките, докато инженерството на знанията е специфична дисциплина в AI, която включва структуриране и кодиране на човешкото знание и опит за използване от AI системи. Инженерството на знанията играе решаваща роля в позволяването на AI системите да разсъждават и вземат информирани решения на базата на натрупаното знание.
Разговорният AI има потенциала да трансформира IT поддръжката, като осигури ефективна, удобна за потребителя и персонализирана помощ на потребители, които търсят техническа помощ или информация. Сред най-значимите възможности, които разговорният и генеративният AI могат да донесат на вашия бизнес, са 24/7 наличност, намаляване на човешката грешка, намалена работна натовареност за вашия IT екип за поддръжка и многоезична поддръжка.
Чрез използването на AI-управляваните чатботи, бизнесите могат да оптимизират маркетинга и продажбите, да подобрят ангажираността на клиентите и да предоставят по-персонализирани преживявания през целия жизнен цикъл на клиента. Това води до подобрено задоволство на клиентите, по-високи коефициенти на конверсия и по-голяма оперативна ефективност.
AI придобива знание чрез комбинация от данни, алгоритми и процеси на обучение. Процесът на придобиване на знание включва обучение на AI модели на големи набори от данни и позволяване на тях да научат модели, да правят прогнози и да генерират прозрения.
Откройте как управлението на знанията повишава иновацията, ефективността и удовлетворението на клиентите с доказани стратегии за трансформация на вашия бизнес!...
Откройте, как AI базы знаний революционизируют бизнес-операции, повышая эффективность, обслуживание клиентов и производительность. Откройте ключевые функции, пр...
Открийте как AI подобрителят на отговори на LiveAgent повишава поддръжката, като усъвършенства, разширява и опростява отговорите за по-бързи и ясни реакции....
Присъединете се към нашата общност от доволни клиенти и осигурете отлична поддръжка на клиенти с LiveAgent.
