بسیاری از سازمانهای سنتی با چالشهایی اساسی روبهرو هستند. زیرا رقیبان تازهوارد با پیروی از مدلهای نوآورانه، کسبوکار آنها را برهم میزنند! اتخاذ یک استراتژی مدیریت دانش مبتنی بر هوش مصنوعی مولد، برای بسیاری از سازمانها ضروری است تا از نوآوری مستمر و به اشتراکگذاری دانش در سازمان خود اطمینان حاصل کنند. در این مقاله به کاربردهای هوش مصنوعی مولد در مدیریت دانش و تأثیر این فناوری در توسعه کسبوکارها خواهیم پرداخت.
سازمانها میتوانند با کمک مدیریت دانش و با اتکا به حافظه سازمانی و جلب وفاداری مشتری در مسیر نوآوری قرار بگیرند. این مسئله برای سازمانها اهمیت استراتژیک دارد. حدود 80 درصد دانش سازمانی بدون ساختار بوده و در قالب متن، فیلم، تصویر و غیره است. کسبوکارهایی که نتوانند داراییهای دانشی خود را به کار بگیرند، به زودی تعطیل خواهند شد.
با توجه به گسترش روزافزون فناوری هوش مصنوعی مولد، اکنون وقت آن رسیده است که بسیاری از سازمانها در استراتژی مدیریت دانش خود تجدیدنظر کنند و فرهنگ به اشتراکگذاری دانش را برای تحریک رشد کسبوکار تقویت کنند. سازمانها باید همه ذینفعان خارجی و داخلی خود را تشویق کنند تا ایجاد دانش را سرعت بخشیده و راه را برای توزیع سریعتر این دانش جدید هموار کنند؛ چراکه این دانش جدید میتواند توسط سایر ذینفعان تجاری بهعنوان مزیت رقابتی مورداستفاده قرار گیرد.
برای مطالعهی مقالات تخصصی مدیریت دانش به پایگاه دانش مراجعه فرمایید.
استراتژیهای سازمان با کمک هوش مصنوعی مولد
یکی از کاربردهای هوش مصنوعی مولد در مدیریت دانش این است که این فناوری نحوه ایجاد دانش جدید، به اشتراکگذاری و مهمتر از همه نحوه مصرف آن برای دستیابی به مزیت تجاری استراتژیک و تاکتیکی را تغییر داده است. این فناوری به بسیاری از مشتریان تجاری اجازه میدهد تا با سهولت و سرعت بیشتری در مورد محصولات و خدمات سازمان تحقیق کنند. فناوری هوش مصنوعی مولد به بسیاری از ذینفعان داخلی کمک میکند تا دانش را به طور یکپارچه در سازمان ایجاد کرده، سازماندهی کنند و به اشتراک بگذارند. حجم زیادی از دانش ساختارنیافته در سازمانها را میتوان با استفاده از طبقهبندی و هستیشناسی سازمانی تنظیم و سازماندهی کرد.
فناوری هوش مصنوعی مولد را میتوان یک سرمایهگذاری استراتژیک دانست که سازمانها با کمک آن دانش داخلی را بسیج کرده و در بسیاری از سیستمهای تجاری به کار میگیرند. کشف دانش داخلی و قرار گرفتن آن در اختیار ذینفعان به سازمانها کمک میکند با سرعت بیشتری به نوآوری دست یابند و مزیت رقابتی خود را حفظ کنند. مهمتر از آن، با اتصال دانش جدید به ابردادهها کاربران میتوانند تا به تفاوت های ظریف میان اطلاعات پی ببرند.
کاربردهای تجاری هوش مصنوعی مولد در مدیریت دانش
چندین مورد استفاده تجاری وجود دارد که در آن فناوری هوش مصنوعی مولد میتواند به طور مؤثری برای ایجاد ، سازماندهی و انتشار دانش به کار گرفته شود. در ادامه برخی از کاربردهای هوش مصنوعی مولد در مدیریت دانش سازمان معرفی شده است:
- دسته بندی منابع و دانش سازمان
مدیران دانش، نویسندگان فنی، تحلیلگران کسبوکار، مدیران پروژه و غیره میتوانند از قابلیتهای هوش مصنوعی مولد برای تهیه اسناد، ایدههای طوفان فکری و انجام وظایف شناختی پیچیده مانند تغییر لحن برای هماهنگی با دستورالعملهای برند و غیره استفاده کنند. بنابراین یکی از کاربردهای هوش مصنوعی مولد در مدیریت دانش این است که میتوان از این فناوری برای جستجوی دانش در سطح سازمان بهره برده و دانش را در مخازن مختلف دانش فهرستبندی و منبعسازی کرد. این قابلیت هوش مصنوعی مولد میتواند سؤالات ذینفعان را بهدقت پاسخ دهد.
- جلسات و ایمیل
هیچ سازمانی در دنیا وجود ندارد که جلسات داخلی در آن برگزار نشود! جلسات به سازمانها کمک میکند تا مسائل را شفاف کنند، تصمیمگیری را بهبود بخشند، در مورد ریسکهای کسبوکار خود صحبت کنند و غیره. اکثر این جلسات بهصورت دیجیتال ضبط و ذخیره میشوند. این جلسات را میتوان با استفاده از فناوری هوش مصنوعی مولد به شکل متنی رونویسی کرد و برای انسجامبخشی به دانش پایه سازمان دستهبندی کرد. دادهها، ایمیلها و غیره میتوانند این دانش را غنیتر سازند.
فناوری هوش مصنوعی مولد همچنین میتواند بر اساس دادههایی مانند فهرستهای تماس، مدعوین جلسه و غیره، برای هریک از ذینفعان موارد اقدام را مشخص کند. بنابراین مدیران سطح C، مدیران برنامه و مدیران پروژه میتوانند وضعیت همه موارد اقدام را برای بررسی پیشرفت امور اندازه گیری کنند.
علاوه بر این، میتوان درس آموختههای هر برنامه و پروژه استراتژیک را در اختیار قابلیتهای هوش مصنوعی مولد قرار داد تا هر ذینفع داخلی بتواند بدون هیچگونه اصطکاک، دانش را جستجو کرده و با استفاده از این دانش درصد خطای خود را کاهش دهد.
- موتور جستجوی سازمانی
با توجه به رواج سیلوهای دانشی موجود در سراسر سازمان، اکنون زمان ایجاد یک موتور جستجوی یکپارچه بر اساس قابلیتهای هوش مصنوعی مولد است. بهگونهای که سؤالها را بر اساس دانشی که از منابع مختلف دانشی تولید شده است، پاسخ دهد. این رویکرد بسیار متفاوت از جستجوی واژگانی است که در آن ذینفعان داخلی برای جستجوی هرگونه اطلاعات باید از به تعدادی واژهنامه تجاری مسلط باشند. موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی مولد از الگوریتمهای تطبیق معنایی استفاده میکنند.
پرسیدن سؤالات به زبان طبیعی و دریافت پاسخ مانند یک رابط کاربری طبیعی به سبک مکالمه است که اکثر ما به آن عادت داریم. بنابراین، این قابلیت هوش مصنوعی مولد یک فرهنگ اشتراک دانش را در سازمان ایجاد خواهد کرد که سهامداران را قادر میسازد تا بهسرعت اطلاعات دقیق را به دست بیاورند.
- از دادهها و بینشها استفاده کنید
بسیاری از دادهها و اطلاعات در پایگاه دادههای ساختاریافته ذخیره میشوند. دسترسی به این اطلاعات ساختاریافته و درک آن نیازمند تلاش مهندسی زیادی است. این تلاش مهندسی شامل دسترسی به دادهها، مدیریت آنها و تولید گزارشهای بینش یا داشبورد است. قابلیتهای هوش مصنوعی مولد را میتوان برای دادههای ساختاریافته اعمال کرد که بهموجب آن سهامداران میتوانند سؤال بپرسند و این ابزارها بینشهایی را به زبان طبیعی به آنها ارائه میکنند. بسیاری از قابلیتهای هوش مصنوعی مولد یک رابط فراهم میکند تا بتوانید با دادههای خود چت کنید! این قابلیت به بسیاری از ذینفعان کمک میکند تا از بینش دادهها برای تصمیمگیریهای دادهمحور استفاده کنند.
فناوری هوش مصنوعی مولد همچنین نقشی حیاتی در ایجاد دانش و تضمین یک حقیقت واحد ایفا میکند. فناوری هوش مصنوعی مولد همچنین میتواند طبقهبندیها و هستیشناسیها را بر اساس مخازن دانش سازمان شما ارائه دهد، شکافهای موجود در مخازن دانشی شما را شناسایی کند و اطلاعات مبهم موجود در بخشهای مختلف سازمان را شناسایی کند. قابلیتهای هوش مصنوعی مولد به سازمانها کمک میکند تا استراتژی سازمانی خود را به طور مؤثرتری اجرا کنند.
نکاتی پیرامون تدوین استراتژی مدیریت دانش
هنگامیکه استراتژی مدیریت دانش توسط مدیران سطح C تدوین و موردتوافق قرار گرفت، میتوان آن را بهعنوان بخشی از ابتکارات استراتژیک در سازمان پیادهسازی کرد. در اینجا چند نکته برای اجرای مؤثر استراتژی مدیریت دانش ذکر شده است:
- مدیریت تمام مخازن دانش در بخشهای مختلف سازمان برای درک شکافهای دانش و همکاری کانالهای موجود برای غنیسازی این دانش.
- همه اصطلاحات واژهنامه کسبوکار را انتخاب کنید و از صاحبان مشاغل داخلی در مورد تعاریف استاندارد، مفروضات، معیارها و غیره توافق کنید.
- طبقهبندی و هستیشناسی سازمانی را بسازید
- مدیران دانشی را که مسئول نگهداری دانش و مدیریت دانش در بخشهای مختلف سازمان شما هستند، شناسایی و تعیین کنید.
- سیستمهای کسبوکاری و سیستمهای ذخیرهسازی دانش که دانش حیاتی سازمان را در اختیار دارند، شناسایی کنید. شناسایی این منابع به انتخاب فناوری هوش مصنوعی مولد مناسب کمک میکند تا بتوان به دانش ذخیرهشده در سیستمهای ذخیرهسازی دانش سازمان متصل شد.
- ایجاد فرآیندهای تجاری ساده و سرعت در میان بخشهای مختلف بهطوریکه دانش جدید تحت استانداردهای توافق شده ایجاد شود و دانش قدیمی همیشه بهروز نگه داشته شود.
- ارائه آموزش به همه ذینفعان در مورد استفاده از ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی مولد برای بهکارگیری کارآمد آنها.
نتیجهگیری
فناوری هوش مصنوعی مولد نحوه اجرای مدیریت دانش را متحول خواهد کرد. این فناوری به سازمانها کمک میکند تا نوآوریهای جدید را بهسرعت در سازمان پیادهسازی کنند، دانش موجود را به طور مؤثر سازماندهی کنند و دانش را به روشی طبیعیتر به همه ذینفعان منتشر کنند. بسیاری از سازمانها در حال حاضر از قابلیتهای هوش مصنوعی مولد مانند چت جیبیتی استفاده میکنند و آنها را برای پیشبرد رشد کسبوکار در اختیار ذینفعان داخلی قرار میدهند. قبل از تهیه هرگونه ابزار هوش مصنوعی مولد، همه سازمانها باید هدف خود را از بهکارگیری یک استراتژی مدیریت دانش جدید و اهدافی که دنبال میکنند، فرموله کنند. هنگامی که استراتژی مدیریت دانش مسیر پیشِ رو را ترسیم میکند، هیئتمدیره شرکت میتواند استراتژی مدیریت دانش هوش مصنوعی مولد را در سازمان پیادهسازی کند تا سازمان در مسیر دستیابی به چشمانداز خود قرار بگیرد.
پانویس:
هوش مصنوعی مولد: هوش مصنوعی مولد یا GenAI (Generative AI) یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است که بر روی ساخت محتوای جدید تمرکز دارد. این نوع هوش مصنوعی برای ایجاد دادههای مشابه دادههای اصلی و واقعی از مدلهای یادگیری ماشینی استفاده میکند. منظور از داده مشابه واقعی، هر نوع متن، موسیقی، تصویر و… است که میتوانیم مشابه آن را در دنیای واقعی پیدا کنیم.
منبع:
https://document360.com/blog/genai-knowledge-management-strategy/
