اغلب در دنیای مدرن و اشباع شده از دادهها، با عبارت “دانستن بیشتر به معنای بدست آوردن بیشتر” مواجه میشویم. باوجود اینکه سازمانها مقادیر زیادی از داده دارند، چالش اصلی صرفا مربوط به جمعآوری دادهها نیست.
مدیریت و درک درست این مساله یک نکته و ترفند مؤثر است که در این مرحله هوش مصنوعی وارد عمل میشود. هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر نحوه ذخیره، سازماندهی و استفاده از اطلاعات برای مقابله مؤثر با مشکلات آینده و کسب مزیت رقابتی است.
چگونگی پیشرفت مدیریت دانش
در گذشته، مدیریت دانش به شدت متکی به ثبت سوابق دستی بود که به مخازن دیجیتالی دانش و سیستمهای مدیریت محتوا تبدیل شدند.
مدیریت دانش، فرآیند سازماندهیشده تولید، جمعآوری، ذخیره و بهاشتراکگذاری اطلاعات در یک است. روشهای مرسوم مدیریت دانش تا حد زیادی وابسته به کار دستی هستند، از مهمترین این روشها میتوان به راهاندازی مخازن اسناد، پورتالهای اینترانت و پایگاههای داده اشاره کرد. به طور معمول استفاده از این روشها همیشه مؤثر نخواهد بود زیرا حجم فعالیتهای مربوط و زمان انجام آنها بسیار زیاد است.
با توجه به حجم زیاد و پیچیدگی دادهها، عصر دیجیتال مسائل جدیدی را مطرح کرده است. برای سیستمهای مدیریت دانش معمولی (مدیریت دانشS)، همگام شدن با دادههای سازمانیافته که به سرعت در حال رشد هستند، سختتر میشود و در نتیجه این مساله دسترسی و استفاده مؤثر از دانش را سختتر میکند.
برای مطالعهی مقالات تخصصی مدیریت دانش به پایگاه دانش مراجعه فرمایید.
آینده مدیریت دانش با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی نحوه مدیریت اطلاعات را به روشهای قویتر تغییر داده است، با این حال مدیریت دانش و اطلاعات به همان اندازه برای هوش مصنوعی ضروری است. این فناوری در مدیریت دانش نقش مهمی ایفا میکند مانند اغلب حوزههای امروز که طراحی گرافیک یکی از حوزههای پیشرو در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی است.
به طور مشابه، دادههایی که در یک مدل هوش مصنوعی مخصوص مدیریت دانش آموزش داده میشود ممکن است بر عملکرد آن تاثیر زیادی داشته باشد. برای استفاده از هوش مصنوعی هر چقدر از اطلاعات دقیق، جاری و با ساختار مشخص پرسیده شود احتمالا پاسخهای دقیق و مفیدتری دریافت میشود.
محققان MIT دریافتند که افزودن پایه دانش به یک مدل زبانی باعث بهبود خروجی و کاهش توهم میشود. بنابراین، به جای حذف نیاز به مدیریت دانش، پیشرفت در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی صرفاً اهمیت آن را افزایش میدهد.
در زیر به مواردی از هوش مصنوعی که برای حل برخی مشکلات مدیریت دانش کمک میکند اشاره شده است:
➢ تجزیه و تحلیل پیشرفته: هوش مصنوعی امکان شناسایی الگوها و روندها در دادههای گسترده برای ارائه بینشهای مفید را دارد. برای انجام این کار، هوش مصنوعی با کمک مدلهای آماری و ابزار یادگیری ماشینی دادهها را پردازش میکند.
با بررسی چگونگی ارتباط عوامل با یکدیگر، هوش مصنوعی الگوها و روندهایی را شناسایی میکند که احتمالا افراد نمیتوانند به آنها دست یابند. مدیریت دانش از تشخیص الگو و استخراج موجودیت طبیعی برای یافتن اطلاعات مرتبط استفاده میکند.
➢ کشف دانش پیشگیرانه: هوش مصنوعی امکان جستجو در تازهترین و مرتبطترین اطلاعات را دارد و تضمین میکند که پایگاههای دانش دائما بهروز هستند. هوش مصنوعی از روشهای یادگیری بدون نظارت برای شناسایی الگوها در اطلاعات بدون ساختار، مانند تداعی و خوشهبندی استفاده میکند.
این مساله فراتر از بازیابی ساده دادههاست و بینشهای جدیدی را آشکار میکند. یک مثال جالب از این مورد، استفاده بخش مالی کسب و کار Fortune 500 از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل انواع دادههای اقتصادی با هدف یافتن احتمالات سرمایهگذاری غیرعادی است.
➢ ابزارهای همکاری: تجزیه و تحلیل آینده ممکن است نیازهای کاربر را پیشبینی کند، مقالات یا برنامههای جلسات مناسب را بر اساس رفتار ارائه دهد و باعث افزایش بهرهوری فردی شود.
ابزارهای کار تیمی هوش مصنوعی اجازه میدهند که افراد بهطور همزمان با یکدیگر صحبت کنند، اسناد را به اشتراک بگذارند و برای حل مشکلات با یکدیگر همکاری کنند. بر اساس فعالیت تیمهای مختلف در گذشته، مامکان دریافت ایدههای پیشرفتهای برای نحوه اشتراکگذاری اسناد یا زمانبندی جلسات وجود دارد.
➢ جستجوی هوشمند: هوش مصنوعی الگوریتمهای جستجوی مرسوم را با دانش معنایی ترکیب میکند. می تواند با استنباط براساس زمینه پرسشهای کاربر متوجه درخواستش شود.
این اطمینان حاصل می کند که نتایج جستجو به جای تطبیق کلمات کلیدی با آنچه کاربر می خواهد مطابقت داشته باشد. در حال حاضر کارمندان احتمالا اطلاعات دقیق و مرتبط با متن را دریافت میکنند حتی زمانی که به دنبال عبارات پرکاربرد و گیجکننده هستند.
➢ برچسبگذاری و طبقهبندی محتوا: هوش مصنوعی به طور خودکار دادههای جدید را برچسبگذاری و طبقهبندی، بنابراین ثبات دادهها و حذف فرآیند پر زحمت طبقهبندی دستی دادهها را تضمین میکند.
با استفاده از یادگیری تحت نظارت، هوش مصنوعی بر روی دادههای از پیش برچسبگذاری شده آموزش داده میشود. استقبال گسترده سیستمهای مدیریت دانش از این ویژگی قابل انتظار است زیرا کار مربوط به انتخاب و سازماندهی محتوا را به حداقل میرساند.
➢ چت ربات های هوشمند: چت باتها با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)، آنچه را که کاربران میپرسند، درک میکنند. این چت باتها علاوه بر ایجاد مسیر دسترسی سریع به اطلاعات، در صورت تقاضای کاربران، و اطلاعات ضروری را نیز ارائه میدهند.
➢ سیستمهای خبره: هوش مصنوعی در سیستمهای خبره بر اساس مجموعهای از قوانینی که قبلاً تنظیم شدهاند، انتخاب میکند. قوانین توسط یک انسان وارد حلقه میشوند، که به سیستم اجازه میدهد مانند یک متخصص انسانی در زمینههای خاص عمل کند و از انتقال اطلاعات دقیق مطمئن شود.
به شرط استفاده درست و مناسب، سیستمهای خبره مبتنی بر هوش مصنوعی (عمدتا) امکان تکرار تصمیمگیری انسانی را دارند و همچنین میتوانند اطلاعات ضمنی را به دانش سازمانی تبدیل کنند، که یک نیاز ضروری برای مدیریت دانش موثر است.
➢ توصیهها: هوش مصنوعی با کمک یادگیری از نحوه عملکرد هر کاربر که باعث انطباق بیشتر میشود، برای محتوا یا دورههای مرتبط پیشنهاداتی ارائه دهد.
به عنوان مثال، با یک پلتفرم یادگیری شرکتی، کارمندان ممکن است توصیههایی برای دورههای آموزشی بر اساس سابقه یادگیری و ترجیحات همکاران خود در موقعیتهای مشابه دریافت کنند.
➢ دستیاران مجازی: دستیاران مجازی با استفاده از NLP، درخواستهای کاربر و الگوریتمهای اتوماسیون وظایف را با هدف انجام بسیاری از فعالیتها، تفسیر میکنند.
ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی قابلیت پردازاش محتوا، یادداشتبرداری و حتی خلاصهسازی مقالات طولانی را دارند، در نتیجه استفاده از ابزارهای مدیریت دانش را برای کاربران جذابتر و آسانتر میکنند.
➢ ایجاد محتوا: هوش مصنوعی امکان استخراج مجموعه دادهها، تدوین و تهیه خطوط کلی و گزارشها را دارد و از بهروزرسانی و گسترش دائمی پایگاههای دانش اطمینان حاصل کند. همچنین با استفاده از NLP میتواند از مناسب بودن زبان محتوا برای مخاطب هدف مطمن شود.
این ویژگی ممکن است توسط تیمهای فروش با هدف تولید کارتهای رقابتی برای رقبای اصلی یا پروفایلهای حساب برای پایگاه مشتریان فعلی استفاده شود.
➢ انتقال و اشتراک دانش: هوش مصنوعی ممکن است رفتارهای کاربر را ارزیابی کند و محتوای مرتبط را به آنها پیشنهاد دهد. این ویژگی میتواند توسط عملکرد IT-مدیریت دانش برای ارائه خودکار یک برنامه آموزشی جدید فناوری اطلاعات به کارگرانی که مخاطبین قبلی نشان میدهند نیاز به بهروزرسانی دارند، استفاده شود.
نکاتی در مورد نحوه استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت دانش
سازمانها برای بهرهبرداری بیشتر از هوش مصنوعی در مدیریت دانش بهتر است استراتژیهای زیر را به کار گیرند:
- تعیین اهداف مشخص: نوشتن اهداف واضح و مشخص برای گنجاندن هوش مصنوعی در مدیریت دانش ضروریست. داشتن اهداف روشن در راستای بهبود خدمات مشتری، سادهسازی فرآیندهای داخلی و یا ایجاد ایدههای جدید بسیار مهم و کاربردی است.
- اطمینان از کیفیت دادهها: کیفیت دادههای ارائه شده به سیستم برای تعیین دقت و قابلیت اطمینان بینشهای مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار مهم است. مدلهای هوش مصنوعی مرتباً نیازمند بهروزرسانی و ارتقا هستند تا از مفید و مؤثر بودن آن اطمنان حاصل شود.
- تأکید بر پذیرش و آموزش کاربر: کارگران باید در مورد استفاده کارآمد از سیستمهای مدیریت دانش مبتنی بر هوش مصنوعی آموزش ببینند. برای استفاده حداکثری از هوش مصنوعی در مدیریت دانش، افراد باید نقش خود در محیط جدید را بدانند.
- اولویتبندی حریم خصوصی و ملاحظات اخلاقی: برای اعتماد و حفاظت از دادهها نیاز است که از حفظ حریم خصوصی در سیستمهای هوش مصنوعی و همچنین بیطرفی و خنثی بودن این سیستمها اطمینان حاصل شود.
- تصدیق بهبود مستمر: حوزه های هوش مصنوعی و مدیریت دانش همیشه در حال تکامل هستند. برای پیشرو بودن در این مسیر، تاکتیکها و ابزارها باید به طور مرتب به روز شده و بهبود یابند.
نتیجه
شکی نیست که هوش مصنوعی نقش مهمی در آینده مدیریت دانش ایفا خواهد کرد. با جایدادن مناسب هوش مصنوعی در برنامههای مدیریت دانش، شرکتها از نظر کارایی، سفارشیسازی و بینش استراتژیک به بلوغ بینظیری دست مییابند.
رسیدن به آنجا مستلزم برنامهریزی دقیق و توجه به مواردی مانند کیفیت دادهها، روش صحیح استفاده از هوش مصنوعی، ترغیب مردم به استفاده از آن و همیشه توانایی سازگاری با فناوریهای جدید است. با پیشروی به سوی آینده هوشمند مدیریت دانش، امکانات برای رشد و پیشرفت بیپایان است.
