اغلب سازمانها دارای مقادیر زیادی از دادهها و اطلاعات هستند، چالش واقعی تنها شامل جمعآوری دادهها نیست. چالش بزرگ این است که دادهها را بهدرستی مدیریت کرده و از آنها استفاده کنید. خوشبختانه، اینجاست که هوش مصنوعی وارد میشود! هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر نحوه ذخیره، سازماندهی و استفاده از اطلاعات برای رویارویی بهتر با مشکلات آینده و کسب مزیت رقابتی است.
برای مطالعهی مقالات تخصصی مدیریت دانش به پایگاه دانش مراجعه فرمایید.
مدیریت دانش چگونه در طول زمان پیشرفت کرده است؟
فرآیند سازماندهیشده تولید، جمعآوری، ذخیره و به اشتراکگذاری اطلاعات و دانش در یک سازمان را مدیریت دانش مینامند. در گذشته، مدیریت دانش بهشدت بر ثبت دستی تکیه داشت. پسازآن این روش به مخازن و پایگاههای دانش و سیستمهای مدیریت محتوا تبدیل شد. روشهای مرسوم مدیریت دانش به طور قابلتوجهی به کارهای دستی بستگی دارد، ازجمله راهاندازی سیستم مستندات، پورتالهای اینترانت و پایگاههای داده. اما معلوم شد که این روشها به کار زیادی نیاز دارند، زمان زیادی میبرند و همیشه مؤثر نبودهاند.
عصر دیجیتال به دلیل حجم زیاد و پیچیدگی دادهها، مسائل جدیدی را مطرح کرده است. برای سیستمهای مدیریت دانش معمولی سختتر و سختتر میشود که با رشد سریع دادههای سازمانیافته همگام شوند، زیرا دسترسی و استفاده مؤثر از دانش را دشوارتر میکنند.
هوش مصنوعی نحوه مدیریت اطلاعات را به روشهای بزرگ تغییر داده است. هوش مصنوعی برای مدیریت دانش یک ضرورت است. هوش مصنوعی زمانی که با استفاده از اطلاعات دقیق، جاری و با ساختار دقیق آموزش داده شود، احتمالاً پاسخهای دقیقتری میدهد.
محققان مؤسسه فناوری ماساچوست دریافتند که افزودن پایه دانش به یک مدل زبانی باعث بهبود خروجی و کاهش خطا میشود. بنابراین پیشرفت در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اهمیت مدیریت دانش را افزایش میدهد. در ادامه چند روش مختلف معرفی میشود که هوش مصنوعی برای حل برخی از مشکلات پیچیده مدیریت دانش از آنها کمک میگیرد:
- تجزیهوتحلیل پیشرفته: هوش مصنوعی میتواند الگوها و روندها را در مجموعه دادههای عظیم شناسایی کند و بینش مفیدی را ارائه دهد. برای انجام این کار، هوش مصنوعی دادهها را با استفاده از مدلهای آماری و روشهای یادگیری ماشین پردازش میکند. با نگاه کردن به اینکه عوامل چگونه به یکدیگر مرتبط هستند، هوش مصنوعی میتواند الگوها و روندهایی را پیدا کند که ممکن است افراد به آنها توجه نکنند. هوش مصنوعی به دنبال این است بداند دادههای سازمانیافته به چه معنا هستند. مدیریت دانش از تشخیص الگو و استخراج موجودیت طبیعی برای یافتن اطلاعات مرتبط استفاده میکند.
- کشف دانش: هوش مصنوعی میتواند به طور فعال اطلاعات تازه و مرتبط را جستجو کند و تضمین کند که پایگاههای دانش دائماً بهروز هستند. هوش مصنوعی از روشهای یادگیری بدون نظارت برای شناسایی الگوها در اطلاعات بدون ساختار، مانند خوشهبندی استفاده میکند. این اقدام بینشهای جدیدی را آشکار میکند و فراتر از بازیابی ساده دادهها است. مثلاً کشف چگونگی تجزیهوتحلیل انواع دادههای اقتصادی بخش مالی یک سازمان برای یافتن احتمالات سرمایهگذاری در بخشهای مختلف، یکی از کاربردهای هوش مصنوعی است.
- ابزارهای همکاری: تجزیهوتحلیل پیشبینیکننده ممکن است نیازهای کاربر را پیشبینی کند و مقالات یا برنامههای جلسات مناسب را بر اساس رفتار فردی ارائه دهد و بهرهوری فردی را افزایش دهد. ابزارهای کار تیمی هوش مصنوعی به افراد امکان میدهند بهطور همزمان با یکدیگر صحبت کنند، دانشهای خود را به اشتراک بگذارند و برای حل مشکلات با یکدیگر همکاری کنند. بر اساس آنچه که تیمها در گذشته انجام دادهاند، میتوانند ایدههای پیشرفتهای برای نحوه اشتراکگذاری دانش و اطلاعات یا زمانبندی جلسات دریافت کنند.
- جستجوی هوشمند: هوش مصنوعی الگوریتمهای جستجوی مرسوم را با دانش معنایی ترکیب میکند. جستجوی هوشمند میتواند با استنباط از سؤالات کاربر بفهمد که چه چیزی میخواهد بگوید.این روش اطمینان حاصل میکند که نتایج جستجو بهجای تطبیق کلمات کلیدی، با هر آنچه که کاربر میخواهد مطابقت داشته باشد. کاربران از این طریق میتوانند اطلاعات دقیق و مرتبط با متن را دریافت کنند، حتی زمانی که به دنبال عبارات گیجکننده یا پرکاربرد هستند.
- برچسبگذاری و طبقهبندی محتوا: هوش مصنوعی میتواند به طور خودکار دادههای تازهوارد شده را برچسبگذاری و طبقهبندی کند، بنابراین ثبات، کاهش افزونگی و حذف فرآیند پرزحمت طبقهبندی دستی دادهها را تضمین میکند. با استفاده از یادگیری نظارتشده، هوش مصنوعی بر روی دادههای از پیش برچسبگذاری شده آموزش داده میشود. دور از انتظار نیست که سیستمهای مدیریت دانش به طور گسترده از این ویژگی استقبال کرده باشند، زیرا چالشهای سازماندهی محتوا را تا حد زیادی کاهش میدهد
- چت رباتهای هوشمند: برای درک آنچه کاربران میپرسند، رباتهای گفتگو از پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده میکنند. این چت رباتها دسترسی سریع به اطلاعات را فراهم میکنند و اطلاعات ضروری را در صورت تقاضا ارائه میدهند.
- سیستمهای خبره: هوش مصنوعی در سیستمهای خبره بر اساس مجموعهای از قوانینی که قبلاً تنظیم شدهاند، انتخاب میکند. قوانین برگرفته، از سیستم انسانی است که اجازه میدهد مانند یک فرد متخصص در زمینههای خاص عمل کند و مطمئن شود که اطلاعات دقیق منتقل میشود. سیستمهای خبره هنگامیکه بهدرستی مورداستفاده قرار گیرند میتوانند تصمیمگیریهای انسانی را اخذ و تکرار کنند و اطلاعات ضمنی را به دانش سازمانی تبدیل کنند، که برای مدیریت دانش موفق ضروری است
- توصیهها: هوش مصنوعی میتواند با یادگیری نحوه عملکرد هر کاربر، پیشنهاداتی برای محتوا یا دورههای مرتبط ارائه دهد که سازگاری را بهبود میبخشد. بهعنوان مثال، با یک پلتفرم یادگیری سازمانی، کارمندان ممکن است توصیههایی برای دورههای آموزشی خود بر اساس سابقه یادگیری و ترجیحات سازمان در موقعیتهای مشابه دریافت کنند.
- دستیاران مجازی: دستیاران مجازی از NLP برای تفسیر درخواستهای کاربر و الگوریتمهای اتوماسیون وظایف برای انجام طیف وسیعی از فعالیتها استفاده میکنند. این ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند محتوا را پردازش کنند، یادداشتبرداری کنند و حتی مقالات طولانی را خلاصه کنند، ابزارهای مدیریت دانش را برای کاربران جذابتر و استفاده را برای آنها آسانتر میکنند
- ایجاد محتوا: هوش مصنوعی میتواند مجموعه دادهها را استخراج کند، گزارشها را تهیه کند و مطمئن شود که پایگاههای دانش همیشه در حال بهروزرسانی و گسترش هستند. همچنین ممکن است از NLP برای اطمینان از مناسب بودن زبان محتوا برای مخاطب هدف استفاده کند. به طور مثال، این ویژگی به تیمهای استراتژی اجازه میدهد تا به طور خودکار طرح کلی اسناد موردنیاز خود را ایجاد کنند.
- انتقال و اشتراک دانش: هوش مصنوعی ممکن است رفتارهای کاربر را ارزیابی کند و محتوای مرتبط را به آنها پیشنهاد دهد.
نکاتی در مورد نحوه استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت دانش
برای اینکه سازمانها بیشترین بهره را از هوش مصنوعی در مدیریت دانش ببرند، باید در مورد استراتژیهای زیر فکر کنند:
- تعیین اهداف واضح: اهداف روشن را برای گنجاندن هوش مصنوعی در مدیریت دانش بنویسید. داشتن اهداف روشن مهم است، چه در تلاش برای بهبود خدمات مشتری، سادهسازی فرآیندهای داخلی و یا ایجاد ایدههای جدید.
- اطمینان از کیفیت دادهها: کیفیت دادههای ارائهشده به سیستم برای تعیین دقت و قابلیت اطمینان بینشهای مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار مهم است. مدلهای هوش مصنوعی باید مرتباً بهروزرسانی و بهبود یابند تا مطمئن شوند مفید و مؤثر باقی میمانند.
- تأکید بر پذیرش و آموزش کاربر: کاربران باید در مورداستفاده کارآمد از سیستمهای مدیریت دانش مبتنی بر هوش مصنوعی آموزش ببینند. برای استفاده حداکثری از هوش مصنوعی در مدیریت دانش، افراد باید بدانند شغلشان در این محیط جدید چیست.
- اولویتبندی حریم خصوصی و ملاحظات اخلاقی: مطمئن شوید که سیستمهای هوش مصنوعی منصفانه و بیطرف هستند و اقدامات سختگیرانهای برای حفظ حریم خصوصی ایجاد میکنند. این برای اعتماد و حفاظت از دادهها ضروری است.
- بهبود مستمر: حوزههای هوش مصنوعی و مدیریت دانش همیشه در حال تکامل هستند. برای جلوتر ماندن از بازی، تاکتیکها و ابزارها باید به طور مرتب بهروز شوند و بهبود یابند.
نتیجه
شکی نیست که هوش مصنوعی نقش مهمی در آینده مدیریت دانش ایفا خواهد کرد. با گنجاندن صحیح هوش مصنوعی در برنامههای مدیریت دانش، شرکتها ممکن است به سطوح بینظیری از کارایی، سفارشیسازی و بینش استراتژیک دست یابند. رسیدن به آنجا مستلزم برنامهریزی دقیق و توجه به مواردی مانند کیفیت دادهها، روش صحیح استفاده از هوش مصنوعی، ترغیب افراد به استفاده از آن و توانایی سازگاری با فناوریهای جدید است. با پیشروی بهسوی آینده هوشمند مدیریت دانش، امکانات رشد و پیشرفت بیپایان است.
https://www.kminstitute.org/blog/how-navigate-future-knowledge-management-ai
