در سالهای اخیر، هوش مصنوعی به یکی از جریانسازترین فناوریها در حوزه مدیریت دانش تبدیل شده است. جستوجوی هوشمند، طبقهبندی خودکار اسناد، استخراج دانش از دادههای پراکنده، از جمله موضوعاتی است که هوش مصنوعی آن را محقق ساخته و کیفیت، سرعت و دقت فرایندهای دانشی را متحول کرده است. در بسیاری از سازمانهای پیشرو دنیا، هوش مصنوعی نه یک قابلیت اضافی، بلکه یک مؤلفه اصلی زیرساخت مدیریت دانش است که به ارتقای تصمیمگیری، کاهش دوبارهکاری و تقویت بهرهوری کمک میکند، اما واقعیت این است که بیشتر سازمانهای کشور ما هنوز فاصله قابلتوجهی با این سطح از بلوغ دارند.
نبود استانداردسازی در تولید و نگهداشت محتوا، ضعف در ساختارهای فرایندی مدیریت دانش، عدم یکپارچگی سامانههای اطلاعاتی و زیرساختهای فناوری باعث شده پیادهسازی هوش مصنوعی در مدیریت دانش با چالشهای جدی روبهرو شود. بسیاری از سازمانها حتی مخازن داده و دانش منسجم ندارند، چه برسد به الگوریتمهای هوش مصنوعی که برای یادگیری نیازمند دادههای ساختیافته، کامل و باکیفیت هستند.
گذشته از این، فرهنگ سازمانی نیز یک مانع مهم است. مقاومت کارکنان در برابر تغییر، عدم باور مدیران به ارزش داده و دانش و نبود دیدگاه بلندمدت در حوزه تحول دیجیتال، فرصت بهرهگیری از هوش مصنوعی را محدود کرده است. به همین دلیل، حتی اگر سازمان بهصورت نمادین ابزارهای هوش مصنوعی را تهیه کند، در عمل به دلیل نبود زیرساخت، فرایند و فرهنگ مناسب، بهرهوری چندانی حاصل نمیشود.
با وجود چالشهای موجود، بلوغ مدیریت دانش و استفاده مؤثر از هوش مصنوعی کاملاً دستیافتنی است، به شرطی که سازمانها رویکردی تدریجی و یادگیرنده داشته باشند. سازمانها نباید منتظر آمادگی کامل بمانند؛ بلکه باید با اجرای چند پروژه کوچک و پایلوت کار را آغاز کنند. این پایلوتها کمک میکنند سازمان بهتدریج برای پیادهسازی گستردهتر هوش مصنوعی در مدیریت دانش آماده شود.
