استراتژی هوش مصنوعی در پیاده‌سازی مدیریت دانش

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یا AI، در واقع زمینه‌ای از علم کامپیوتر است که به بررسی و تحقیق درباره ساختن و توسعه سیستم‌های کامپیوتری که قادر به انجام وظایفی هستند که نیاز به هوش بشری دارند، می‌پردازد. هدف اصلی هوش مصنوعی ایجاد سیستم‌هایی است که قادر به تشخیص، تفسیر، یادگیری، اندیشیدن و حل مسائل هستند.

هوش مصنوعی به دنبال شبیه سازی قابلیت‌های هوشمندانه انسان است، مانند تصمیم‌گیری، یادگیری، تشخیص الگو، استدلال منطقی و تفسیر زبان طبیعی. برای رسیدن به این هدف، محققان در حوزه هوش مصنوعی از مفاهیم و تکنیک‌هایی مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی، یادگیری ماشین، الگوریتم‌های تکاملی، منطق فازی و تئوری اطلاعات استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی در سال‌های اخیر در بسیاری از زمینه‌ها و صنایع مورد استفاده قرار گرفته است، از جمله خودروهای خودران، سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری، ربات‌ها، سیستم‌های پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های تشخیص تصویر و بسیاری از برنامه‌ها و خدمات دیگر.

برای آشنایی با نرم‌افزار مدیریت دانش دانا کلیک فرمایید.

هوش مصنوعی در پیاده‌سازی مدیریت دانش

هوش مصنوعی در پیاده‌سازی مدیریت دانش تأثیرات بسیار قابل توجهی دارد. در ادامه، تأثیرات برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت دانش را بررسی می‌کنیم:

۱. جمع‌آوری و دسته‌بندی اطلاعات: هوش مصنوعی می‌تواند در جمع‌آوری و سازماندهی اطلاعات و دانش‌های مختلف مفید باشد. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی قادر است به صورت خودکار اطلاعات را جمع‌آوری و دسته‌بندی کند، ارتباطات و ارجاعات میان آنها را تشخیص دهد و نظامی سازمان‌یافته برای دسترسی به دانش را فراهم کند.

۲. جستجوی هوشمند: هوش مصنوعی می‌تواند در بهبود فرآیند جستجوی اطلاعات و دانش کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های جستجوی پیشرفته، هوش مصنوعی قادر است بهترین منابع و منابع مرتبط را برای یافتن اطلاعات مورد نیاز ارائه دهد و به کاربران کمک کند تا به سرعت و با دقت بیشتر به دانش مورد نیاز دسترسی پیدا کنند.

۳. پشتیبانی در تصمیم‌گیری: هوش مصنوعی می‌تواند در فرآیند تصمیم‌گیری مدیران و کارکنان یاری کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند به مدیران در تحلیل و پیش‌بینی رویدادها و الگوهای پنهان کمک کند و توصیه‌هایی برای تصمیم‌گیری بهتر ارائه دهد.

۴. سیستم‌های پیشنهاددهنده: هوش مصنوعی قادر است با تحلیل و فهم عادات و ترجیحات کاربران، سیستم‌هایی را طراحی کند که به طور خودکار پیشنهادهای مرتبط و مفید در زمینه‌های مختلف دانش و اطلاعات را به کاربران ارائه دهد. این سیستم‌ها می‌توانند بهبود دسترسی به دانش را فراهم کرده و تجربه کاربر را بهبود بخشند.

به طور کلی، هوش مصنوعی با توانایی‌های خود در تحلیل داده‌ها، پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین و استنتاج منطقی، می‌تواند در مدیریت دانش بهبود قابل توجهی ایجاد کند. این بهبودها می‌تواند شامل افزایش سرعت و دقت در دسترسی به دانش، بهبود فرآیند جستجو، تسهیل در تصمیم‌گیری و ارائه پیشنهادهای سازنده باشد.

راه حل‌های هوش مصنوعی در پیاده‌سازی مدیریت دانش بر اساس خدمات

راه‌حل‌های مدیریت دانش مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلفی از هوش بازار، پیش‌بینی فروش، خدمات مشتری و جستجوی هوشمند گرفته تا یادگیری و توسعه کارکنان کاربرد دارد.

• خدمات مشتری: تجربه مشتری، مرکز تماس مشتری، تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری، حوادث، مدیریت بلیط، پورتال مشتری سلف سرویس، و چت وب مشتری.
• خدمات شناختی: جستجوی هوشمند، جستجوی معنایی، جستجوی شناختی، جستجوی نمادین، و موتور بینش.
• زیرساخت هوش مصنوعی برای مدیریت دانش: هوش مصنوعی و سیستم عامل های یادگیری ماشین، الگوریتم های نمادین و استدلال، یادگیری عمیق، مدل های زبان بزرگ و شبکه های عصبی.
• پلتفرم محتوا و همکاری: خودکارسازی اسناد و فرآیندهای هوشمند، اتوماسیون محتوا، بهینه‌سازی محتوا، سرمقاله محتوا، خلاصه سازی محتوا، هوش محتوا، پلت فرم دانش سازمانی، پلت فرم اشتراک دانش و پایگاه دانش.
• فروش و بازاریابی: تجربه برند، بازاریابی دیجیتال، تبلیغات دیجیتال، هوش بازار و هوش تحقیقاتی.
• یادگیری و توسعه: مهارت های هوشمند، کارگر دیجیتال، مشارکت استعدادها، و پلت فرم یادگیری اجتماعی.

ویژگی‎‌‌های هوش مصنوعی در پیاده‌سازی مدیریت دانش بر اساس فرآیند

این مطالعه 35 فرآیند مدیریت دانش را پیدا کرد که با فناوری و ویژگی‌های هوش مصنوعی  ارتقا یافته‌اند. ما فرآیندهای مدیریت دانش را در 7 فعالیت دانش سازماندهی کرده‌ایم:

1. یادگیری اجتماعی و قابلیت های شخصی
2. توسعه و تبادل دانش
3. حفظ و استفاده مجدد دانش
4. کشف و انتشار تخصص
5. کشف و تولید دانش
6. خدمات دانش محور.
7. تجزیه و تحلیل دانش و هوش.

ویژگی‌های هوش مصنوعی مستقیماً بر 35 فرآیند مدیریت دانش تأثیر می‌گذارد که به شرح زیر است:

1.  یادگیری اجتماعی و قابلیت های شخصی

1.1. یادگیری شخصی و مربیگری کمکی

1.2. پیشنهادات مهارتی برای ایجاد قابلیت

1.3. یادگیری خودکار چند زبانه

1.4. ایجاد پویا سبک یادگیری انتخاب شده

1.5. پیشنهاد تطبیق جفت‌های مربی و منتی

2. توسعه و تبادل دانش

2.1. جوامع موضوعی پیشنهادی: حل مسئله

2.2. رفتارهای اشتراک دانش را تقویت کنید

2.3. فضای کاری مبتنی بر پروژه دیجیتال

2.4. روایات دانش و داستان سرایی

2.5. ایده پردازی و فرآیند خلاقیت مشارکتی

3. حفظ دانش و استفاده مجدد

3.1. کمک به ایجاد محتوای غنی (Wiki، KB، گزارش ها)

3.2. حلقه های بازخورد و درس های آموخته شده

3.3. پیوند محتوا و ادغام درون خطی

3.4. بینش و استخراج بهترین/مستقیم پاسخ ها

3.5. پورتال دانش: انتشار محتوای قابل استفاده مجدد

 4. کشف و انتشار تخصص

4.1. همکاری انسان در حلقه (کارشناسان)

4.2. در ایجاد پروفایل افراد کمک کنید.

4.3. استنباط تخصص و مهارت های خرد

4.4. کارگر دیجیتال هوش مصنوعی و مهارت های هوشمند از پیش ساخته شده

4.5. توصیه های عاطفی/آگاهانه

 

5. کشف و تولید دانش

5.1. نماهای محتوا / داشبورد مبتنی بر موضوع

5.2. بهینه سازی محتوا (دقت، وضوح…)

5.3. اتوماسیون محتوا و کارایی عملیاتی

5.4. محتوای مرتبط/ مطمئن را توصیه کنید

5.5. تولید مجدد محتوا و جستجوی مکالمه

       6. خدمات دانش محور

6.1. مکالمات مشتری

6.2. جامعه برند و تعامل با مشتری

6.3.پورتال سلف سرویس و پیشنهادات سوالات متداول

6.4. مسیریابی خودکار و کمک عامل در زمان واقعی

6.5. سفارشی سازی و یکپارچه سازی API با سیستم ها

 7. تجزیه و تحلیل دانش و هوش

7.1. غنی سازی متا داده (طبقه بندی کننده، فرهنگ لغت…)

7.2. نمودار تولید اجتماعی/دانش

7.3. قابلیت های تجزیه و تحلیل محتوا (پیش بینی، NLP)

7.4. گزارش محتوا و تجسم داده ها در زمان واقعی

7.5. تجزیه و تحلیل کاربر، جامعه و کسب و کار

خلاصه و نتیجه گیری

مزایا

هوش مصنوعی می‌تواند به شخصی‌سازی تجربه یادگیری، ارائه مربی‌های کمکی و پیشنهاد مهارت‌هایی برای رشد شغلی فردی کمک کند. هوش مصنوعی می تواند در تنظیم و پیشنهاد مطالب آموزشی مرتبط به چندین زبان کمک کند. علاوه بر رونویسی و ترجمه محتوای صوتی و تصویری برای دسترسی تقریباً فوری برای مخاطبان جهانی کمک کننده است. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند در تهیه پیش‌نویس مقالات، گزارش‌ها و ایجاد پورتال‌های دانش کمک کند. آنها همچنین می‌توانند تجربه کارکنان را با پیشنهاد انجمن‌های موضوعی، تطبیق جفت‌های مربی و شاگرد، غنی‌سازی رفتارهای اشتراک‌گذاری و تولید روایت‌ها و داستان‌های دانش، تقویت کنند. هوش مصنوعی می تواند با نقشه برداری و اتصال ایده ها و نویسندگان ایده به اهداف کمپین نوآوری، به تسریع فرآیند ایده پردازی و خلاقیت کمک کند. هوش مصنوعی می تواند با تهیه پیش نویس مقالات پایگاه دانش گمشده یا با تکمیل خودکار ایده‌ها با استدلال و مثال به ایجاد محتوای غنی کمک کند. هوش مصنوعی می تواند پس از تجزیه و تحلیل زمینه، احساسات و هدف درخواست کاربر، پاسخ ها را از بخش های سند خاص جستجو و استخراج کند. هوش مصنوعی می‌تواند با پیشنهاد کارشناسان بر اساس فعالیت‌ها، مشارکت و اولویت‌هایشان به بهبود همکاری انسان در حلقه کمک کند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با تحلیل رفتارها و الگوهای تعامل نویسندگان محتوا و مشارکت‌کنندگان، تخصص و مهارت‌های خرد را استنتاج کند. در نتیجه هوش مصنوعی می تواند به تقویت پروفایل افراد با مهارت های خرد و موضوعات مورد علاقه کمک کند. هوش مصنوعی مفهوم کارگر دیجیتال را معرفی کرده است که شبیه انسان برای نقش‌ها، مسئولیت‌ها و وظایف خاص است. مشخصه کارگران دیجیتال کنجکاوی، همکاری و توانمندی است. کارگران دیجیتال می‌توانند از قبل با مهارت‌های هوشمندی که الگوها و جریان‌های کاری مشخصی هستند که شیوه‌های خاص صنعت را تکرار می‌کنند، بارگذاری شوند. هوش مصنوعی می تواند دانش را به صورت خودکار، استخراج و بازسازی به قالب ها یا طرحواره های جدید کند. آنها می توانند وب سایت رقیب و تمام پیوندهای عنکبوت را در یک لیست داده های ساختاریافته با ویژگی ها و متا داده های آنها استخراج کنند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند محتوا را با فراداده‌ها و روابط معنایی غنی کند و متنی را در یک نمودار دانش تولید کند که به شدت بر پردازش زبان طبیعی (NLP) تکیه دارد. هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه پورتال‌های سلف‌سرویس، پرسش‌های متداول یا توصیه محتوای مرتبط، بر تجربه مشتری تأثیر بگذارد که تجربه مشتری را بیشتر به صورت مکالمه‌ای و تعاملی می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند با سیستم‌های چندوجهی ادغام شود تا با پیوند دادن آن به منابع مختلف اطلاعات، زیرساخت داده را برای پایگاه داده جامع‌تر و یکپارچه‌تر مقیاس‌بندی کند. هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند انتقال داده‌ها را با حذف ورودی‌های تکراری یا با ترکیب داده‌های مشابه خودکار کند.

معایب

الگوریتم‌های هوش مصنوعی به راهنمایی و نظارت نیاز دارند تا مشخص کنند کدام اطلاعات و داده‌ها برای کاربران مهم‌تر هستند تا پایه و اساس بینش معنادار و بهترین پاسخ‌های مستقیم را ایجاد کنند. توجه به این نکته مهم است که اگرچه مدل‌های زبان بزرگ مانند GPT-3 در تولید متن قدرتمند هستند، اما ذاتاً هوشمند یا آگاه نیستند. آنها درک یا آگاهی اصلی از محتوایی که تولید می کنند ندارند و گاهی اوقات ممکن است خروجی هایی تولید کنند که بی معنی یا نامناسب باشد. بنابراین، آنها به نظارت انسانی نیاز دارند – که به عنوان یادگیری تقویت شده و کاربرد دقیق شناخته می شود تا اطمینان حاصل شود که خروجی های آنها نتیجه مطلوب را برآورده می کند. هزینه اجرای زیرساخت داخلی برای استقرار فناوری AI/LLM مولد می تواند بر اساس عواملی مانند مقیاس استقرار، پیچیدگی فناوری، اندازه سازمان و الزامات خاص پروژه به طور قابل توجهی افزایش یابد. برعکس، اگر سازمانی تصمیم به استفاده از خدمات شناختی LLM مبتنی بر ابر داشته باشد، نگرانی‌های مربوط به حاکمیت، امنیت و حریم خصوصی موضوعی قانونی است که باید به دقت مورد بررسی قرار گیرد.

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

 

 

https://medium.com/@rachad.najjar/ai-integration-strategy-for-learning-and-knowledge-management-solutions-4e4d55e030b1