در این مطلب به بررسی همسویی استراتژی مدیریت دانش با هوش مصنوعی می‌پردازیم.
با تکامل و دستیابی به دانش، هوش مصنوعی به چشم اندازِ دانشِ در حال تکامل کمک خواهد کرد. هوش مصنوعی با بالا بردن نحوه و میزان انتقال دانش به افرادی که به آن نیاز دارند (کارمندان، فروشندگان و مشتریان) نقش مهمی در مدیریت دانش دارد. هوش مصنوعی مدیریت دانش را از طریق فناوری هایی مانند موتورهای جستجو و یادگیری ماشینی[1] ارتقا می بخشد. همچنین هوش مصنوعی مدیریت دانش را از طریق موارد زیر بهبود می‌بخشد.
استراتژی مدیریت دانش با هوش مصنوعی
- دانش مورد نیاز از طریق به‌روزرسانی مداوم محتوای سازمان (اطلاعات و دانش) و فرآیندهای مدیریت دانش، به راحتی در اختیار کاربران قرار می‌گیرد. علاوه بر این برقراری ارتباط متخصصانی که می‌توانند اطلاعاتی در مورد یک زمینه تخصصی ارائه دهند با استفاده از هوش مصنوعی تسهیل شده است.
- فعال کردن مولفه شخصی‌سازی دانش برای پاسخ به سوالاتی که کاربران به دنبال آن هستند. دانش شخصی‌سازی شده متناسب با نیازهای فرد برای تصمیم‌گیری است و روشی است که برای پاسخگویی به سوالات او قابل استفاده باشد.
برای هماهنگی هوش مصنوعی و مدیریت دانش نیاز به همسویی استراتژی مدیریت دانش با استراتژی هوش مصنوعی است. بنابراین در ادامه استراتژی مدیریت دانش و استراتژی هوش مصنوعی در سازمان بررسی می‌شود.
مدیریت دانش و استراتژی مدیریت دانش
تمرکز مدیریت دانش این است که افراد و سازمان‌ها بتوانند با یکدیگر همکاری، اشتراک و استفاده از دانش را داشته باشند. درک مدیریت دانش برای بهبود عملکرد، افزایش نوآوری و رشدِ دانش افراد و سازمان استفاده می‌شود. دانش باید پویا و دقیق باشد. دانش پویا به طور مداوم به‌روز می‌شود و به محتوای سازمان (اطلاعات و دانش) و فرایندهای مدیریت دانش مرتبط است.
در تدوین استراتژی مدیریت دانش، باید ابزارها و تکنیک‌های مدیریت دانشی را شناسایی کنید که برای رفع نیازهای تجاری شما مورد نیاز هستند و از آن ابزارها به طور مناسب استفاده کنید. مدیریت دانش رشته‌ای است که رویکردی یکپارچه در شناسایی، بازیابی و به‌اشتراک‌گذاری سرمایه فکری یک سازمان را ترویج می‌کند و استراتژی مدیریت دانش شما باید این را منعکس کند. استراتژی مدیریت دانش شامل ایجاد زیرساخت‌ها ، شبکه‌های انتقال دانش بین کارمندان و ابزارهایی برای تسهیل فرآیندهای مدیریت دانش در سازمان است. مدیریت دانش با بکار بردن تکنیک‌های بهبود ضبط دانش، ایجاد، دسترسی، انتقال و اشتراک دانش در ساختار سازمان، باعث افزایش نوآوری و عملکرد فردی و سازمانی می‌شود.
هوش مصنوعی و استراتژی هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به موضوع مهمی در صنعت امروز تبدیل شده است. هدف هوش مصنوعی این است که رایانه‌ها را قادر به انجام کارهایی کند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. هدف هوش مصنوعی ساخت سیستم‌هایی است که سریع‌تر و کارآمدتر از انسان تصمیم بگیرند و در نهایت امکان اتوماسیون برخی مشاغل فراهم شود و جایگزین بشر در این مشاغل شود. هوش مصنوعی یک علم چند رشته‌ای است که شامل سیستم‌های خبره، یادگیری ماشین[2]، رباتیک و تشخیص گفتار و واقعیت می‌شود.
در تدوین استراتژی هوش مصنوعی خود، باید در نظر داشته باشید که برای حل چه مسائلی چه چیزی نیاز دارید و از توانایی هوش مصنوعی استفاده کنید تا این نیاز را برطرف کند. برای استفاده موثرتر باید استراتژی استفاده از هوش مصنوعی، با استراتژی کسب و کار و اهداف کلان سازمان گره خورده باشد. نحوه استفاده سازمان از هوش مصنوعی توسط توانایی سازمان در توسعه، عملیاتی‌سازی و تکامل استراتژی هوش مصنوعی تعیین می‌شود.
همسویی استراتژی مدیریت دانش و هوش مصنوعی
اولویت‌های استراتژیک هوش مصنوعی و مدیریت دانش باید با استراتژی کلی سازمان شما همسو باشد. به خاطر داشته باشید که نمی‌خواهید هوش مصنوعی و مدیریت دانش را در استراتژی قدیمی سازمان یا اهداف بی‌ربط تجاری اعمال کنید. این همسویی درک اولویت‌های کاری شما را نشان می دهد. مشکلاتی که می‌خواهید و باید حل کنید. تعیین کنید که هوش مصنوعی و مدیریت دانش چگونه می‌توانند در تحقق اهداف استراتژیک کسب و کار شما کمک کنند. برخی از نمونه‌های اولویت‌های هوش مصنوعی و مدیریت دانش یا موارد استفاده تجاری که با استراتژی هوش مصنوعی و مدیریت دانش شما مطابقت دارد ، شامل موارد زیر است:
- فراهم آوردن قابلیت‌هایی برای پیش‌بینی موضوعات دانش پرطرفدار که کارکنان شما به آن نیاز دارند.
- شناسایی اینکه کدام دانش بین کارکنان شما تأثیرگذاری بیشتری دارد.
- بهبود تصمیمات مربوط به محتوا با استفاده از یادگیری ماشین در مورد اینکه چه محتوایی برای پرداختن به شرایط مناسب‌تر است.
- هوش مصنوعی می‌تواند بهتر تشخیص دهد که کارکنان شما به چه محتوایی نیاز دارند.
منبع:
knowledgemanagementdepot.com/2020/11/29/aligning-your-km-and-ai-strategies/
پانوشت:
[1] Machine Learning
[2] Machine Learning
