11 روش برای استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت دانش

امروزه هوش مصنوعی به طور قابل توجهی بر مدیریت دانش و فرایندهای آن تاثیرگذار است، در این مطلب 11 روش برای استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت دانش که برای مقابله با برخی از چالش‌های پیچیده‌ای که هر فردی با استفاده از ابزارهای مدیریت دانش با آن مواجه است، آورده شده است:

1. تجزیه‌وتحلیل پیشرفته: هوش مصنوعی می‌تواند حجم وسیعی از داده‌ها را بررسی کند، الگوها و روندها را برجسته کند و داده‌های خام را به بینش‌های عملی تبدیل کند. برای انجام این کار، هوش مصنوعی از مدل‌های آماری و تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کند. با بررسی روابط بین متغیرها، هوش مصنوعی می‌تواند الگوها و روندهایی را که انسان ممکن است نادیده بگیرد، شناسایی کند. این فقط خرد کردن اعداد نیست – تفسیر داده‌های ساخت‌یافته است. در مدیریت دانش، تجزیه‌وتحلیل پیشرفته به‌طور گسترده برای کمک به کشف محتوای مرتبط از طریق تشخیص الگو و استخراج موجودیت طبیعی استفاده می‌شود.
2. چت ربات‌های هوشمند: چت ربات‌ها از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک پرسش‌های کاربر استفاده می‌کنند. این چت بات‌ها دسترسی فوری به اطلاعات را تسهیل می‌کنند و اطلاعات لازم را در صورت تقاضا ارائه می‌دهند. Evalueserve با یک شرکت مشاوره Big 4 کار می‌کند که از ربات تحقیقاتی اختصاصی ما برای پاسخ به سؤالات مربوط به روندهای بخش و حرکت رقبا استفاده می‌کند.
3. ایجاد محتوا: هوش مصنوعی می‌تواند مجموعه داده‌ها را استخراج کند، خلاصه‌ها و گزارش‌ها را تولید کند و اطمینان حاصل کند که پایگاه‌های دانش دائما غنی و به‌روز می‌شوند. همچنین می‌تواند از NLP برای اطمینان از بهینه‌سازی زبان محتوا برای مخاطبان موردنظر خود استفاده کند. با استفاده از این قابلیت، تیم‌های استراتژی می‌توانند به‌طور خودکار خلاصه‌ای از اسناد بیش از 50 صفحه یا گروهی از اسناد را برای ارائه ایجاد کنند. تیم‌های فروش می‌توانند از همین عملکرد برای تولید کارت‌های نبرد برای رقبای کلیدی یا پروفایل‌های حساب برای استخراج مشتریان فعلی استفاده کنند.
4. ابزارهای همکاری: تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند نیازهای کاربر را پیش‌بینی کند، اسناد مرتبط یا برنامه‌های جلسات را بر اساس رفتار پیشنهاد کند، بنابراین اثربخشی یک فرد را بهبود می‌بخشد. ابزارهای همکاری هوش مصنوعی از ارتباطات بی‌درنگ، به اشتراک‌گذاری اسناد و حل مشکلات گروهی پشتیبانی می‌کنند. تیم‌ها می‌توانند پیشنهاد‌ها فعالانه‌ای را برای به اشتراک‌گذاری اسناد یا زمان‌بندی جلسات بر اساس فعالیت‌های گذشته دریافت کنند.
5. برچسب‌گذاری و طبقه‌بندی محتوا: هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور خودکار ورودی‌های داده‌های جدید را برچسب‌گذاری و دسته‌بندی کند، از ثبات، کاهش تکرار و حذف کار دستی طبقه‌بندی داده‌ها اطمینان حاصل کند. هوش مصنوعی بر روی‌داده‌های از پیش برچسب‌گذاری شده از طریق یادگیری نظارت‌شده آموزش می‌بیند. جای تعجب نیست که این قابلیت به‌طور گسترده توسط پلتفرم‌های مدیریت دانش مورداستفاده قرارگرفته است، زیرا به‌طور قابل‌توجهی تلاش لازم برای مدیریت و طبقه‌بندی محتوا را کاهش می‌دهد.
6. سیستم‌های خبره: سیستم‌های خبره سیستم‌های مبتنی بر قانون هستند که در آن هوش مصنوعی بر اساس مجموعه‌ای از قوانین از پیش تعریف‌شده تصمیم‌گیری می‌کند. این قوانین از انسان در حلقه مشتق شده‌اند و سیستم را قادر می‌سازد تا از تخصص انسانی در زمینه‌های تخصصی تقلید کند و انتقال دانش باکیفیت را تضمین کند. هنگامی‌که به‌درستی مورداستفاده قرار گیرد، سیستم‌های خبره مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند تصمیمات انسانی (تا حد زیادی) را منعکس کنند و دانش ضمنی را به دانش سازمانی تبدیل کنند که سنگ بنای مدیریت دانش مؤثر است.
7. جستجوی هوشمند: هوش مصنوعی درک معنایی را با الگوریتم‌های جستجوی سنتی ادغام می‌کند. این می‌تواند زمینه را از پرس‌وجوهای کاربر تفسیر کند و اطمینان حاصل کند که نتایج جستجو با هدف کاربر همسو هستند و نه صرفاً مطابقت کلمه کلیدی تحت‌اللفظی. اکنون، کارمندان می‌توانند داده‌های دقیق و مرتبط با زمینه را بازیابی کنند، حتی اگر عبارات مبهم یا بیش‌ازحد استفاده‌شده را جستجو کنند.
8. کشف دانش پیشگیرانه: هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور فعال به دنبال دانش جدید و مرتبط باشد و اطمینان حاصل کند که پایگاه‌های دانش همیشه جاری هستند. هوش مصنوعی از تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت، مانند خوشه‌بندی و تداعی، برای یافتن الگوها در مجموعه داده‌های بدون ساختار استفاده می‌کند. این فراتر از بازیابی اطلاعات صرف است تا بینش‌های بدیع را آشکار کند. یک مثال جالب در این مورد مورداستفاده، بخش مالی یک شرکت Fortune 500 است که از هوش مصنوعی برای کشف فرصت‌های سرمایه‌گذاری غیر متعارف با تجزیه‌وتحلیل شاخص‌های اقتصادی متنوع استفاده می‌کند.
9. انتقال و به اشتراک‌گذاری دانش: هوش مصنوعی می‌تواند تعاملات کاربر را تجزیه‌وتحلیل کند تا اطلاعات توصیه‌شده مرتبط را به آن‌ها منتقل کند. برای مثال، تابع IT-مدیریت دانش می‌تواند از این قابلیت برای پیشنهاد خودکار یک ماژول آموزشی جدید فناوری اطلاعات (IT) برای کارکنانی که تعاملات گذشته آن‌ها نیاز به تجدیدنظر را نشان می‌دهد، استفاده کند.
10. توصیه‌ها: با درک رفتارهای فردی کاربر، هوش مصنوعی می‌تواند محتوا یا دوره‌های مرتبط را پیشنهاد کند و سفارشی‌سازی را افزایش دهد. به‌عنوان‌مثال، یک پلت فرم یادگیری شرکتی می‌تواند دوره‌هایی را بر اساس تکمیل‌های گذشته کارمند و انتخاب همتایان با نقش‌های مشابه پیشنهاد دهد.
11. دستیاران مجازی: دستیاران مجازی از NLP برای درک دستورات کاربر استفاده می‌کنند و با الگوریتم‌های اتوماسیون کار ترکیب می‌شوند تا وظایف متنوعی را انجام دهند. این ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند محتوا را تجزیه کنند، یادآوری‌ها را تنظیم کنند و حتی اسناد طولانی را خلاصه کنند، تعامل کاربر را افزایش داده و ابزارهای مدیریت دانش را کاربرپسندتر کنند.

برای مطالعه‌ی مقالات تخصصی مدیریت دانش به پایگاه دانش مراجعه فرمایید.

در اصل، استفاده از مدیریت دانش به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا به‌طور موثر از مخزن دانش خود بهره ببرند و تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را اتخاذ کنند که راه را برای رشد، نوآوری و تجارب بی‌نظیر مشتری هموار می‌کند. همان‌طور که هوش مصنوعی به حرکت روبه‌جلو خود ادامه می‌دهد، قابلیت‌های مدیریت دانش در حال گسترش است و پارادایم‌های جدیدی را برای شرکت‌ها در سراسر جهان ایجاد می‌کند.

منبع:

https://www.evalueserve.com/blog/11-ways-to-use-ai-in-knowledge-management/?utm_campaign=Blog%20general&utm_source=linkedin&utm_medium=social&utm_term=Knowledge%20Management&utm_content=11%20Ways%20to%20Use%20AI%20in%20Knowledge%20Management