Gestione delle conoscenze tramite AI

L’intelligenza artificiale ha portato nuovi progressi nella tecnologia e non mostra segni di rallentamento. È naturale che l’IA e l’elaborazione del linguaggio naturale abbiano trovato spazio nella gestione della conoscenza. In questo articolo analizzeremo il ruolo dell’AI nella gestione della conoscenza, i suoi vantaggi e i suoi potenziali rischi.

I sistemi di gestione della conoscenza basati sull’intelligenza artificiale sono progettati per rendere il processo di ricerca e utilizzo delle informazioni più efficiente, accurato e personalizzato. Sono in grado di setacciare enormi quantità di dati, identificare modelli, imparare dalle interazioni degli utenti e fornire approfondimenti che potrebbero sfuggire all’uomo.

Cos’è l’AI?

L’IA, o intelligenza artificiale, si riferisce alla simulazione dell’intelligenza umana da parte delle macchine, in particolare dei computer. Questa tecnologia avanzata comprende processi come l’apprendimento (l’acquisizione di informazioni e di regole per utilizzarle), il ragionamento (l’utilizzo delle regole per giungere a conclusioni approssimative o definitive) e l’autocorrezione.

Le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale sono tipicamente classificate in due tipi: 

• L’AI limitata è progettata per svolgere un compito ristretto, come il riconoscimento vocale – Siri di Apple e Alexa di Amazon.
• L’IA generale può teoricamente eseguire qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può svolgere. Al momento non esiste un sistema di questo tipo.

Le tecnologie AI comprendono l’apprendimento automatico, in cui le macchine sono programmate per imparare e migliorare grazie all’esperienza, e l’elaborazione del linguaggio naturale, che riguarda le interazioni tra computer e linguaggio umano. Altre tecnologie includono il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle immagini, la pianificazione e la robotica.

Anche se per alcuni potrebbe sembrare un’idea nuova di zecca, l’IA è presente da diversi anni. L’IA ha imparato a giocare a dama nel 1965, i chatbot sono emersi negli anni ’90 e nel 2010 sono stati utilizzati soprattutto per semplificare complicati documenti politici. Ora che ChatGPT 4 è stato rilasciato, è emozionante vedere dove l’IA ci porterà.

Cos’è la gestione delle conoscenze?

La gestione della conoscenza (KM) è un campo multidisciplinare che si riferisce al processo di creazione, cura, condivisione, utilizzo e gestione della conoscenza e delle informazioni all’interno di un’organizzazione per facilitare processi decisionali efficienti, risoluzione di problemi, apprendimento e innovazione. L’obiettivo delle pratiche di gestione agile della conoscenza è quello di migliorare l’efficienza riducendo la necessità di riscoprire la conoscenza.

Nel KM, le intuizioni e le esperienze costituiscono la conoscenza. Esse sono incarnate negli individui o incorporate nei processi o nelle pratiche organizzative. Per una migliore comprensione, ecco i componenti più significativi della gestione delle conoscenze a livello aziendale:

Qual è il legame tra l’IA e la gestione delle conoscenze?

L’intelligenza artificiale e la gestione della conoscenza sono interconnesse in modo tale che l’IA generativa migliora l’efficienza e l’efficacia della gestione della conoscenza. Tradizionalmente, la gestione delle conoscenze comprende molte attività manuali che possono essere considerate noiose. L’intelligenza artificiale non solo automatizza questi compiti, ma aggiunge molte funzioni complesse.

Perché l’intelligenza artificiale è importante nella gestione delle conoscenze?

L’intelligenza artificiale si è affermata come strumento indispensabile per la gestione della conoscenza grazie alla sua velocità, alla sua capacità analitica, alle sue capacità predittive, al miglioramento dell’accessibilità e alla sua natura auto-migliorativa. Su questa base, l’intelligenza artificiale è emersa rapidamente come una pietra miliare nel campo della gestione dellae conoscenze.

L’importanza dell’IA nel KM risiede nella sua capacità di elaborare e analizzare grandi quantità di dati, ben oltre le capacità umane. La sua velocità, accuratezza e capacità predittiva consentono alle organizzazioni di identificare e sfruttare le intuizioni critiche nascoste nei dati, portando a decisioni più informate e strategiche.

Inoltre, l’IA facilita una maggiore accessibilità alle informazioni, garantendo che le conoscenze giuste vengano fornite all’individuo giusto nel momento ottimale. Questa simbiosi tra IA e KM non solo garantisce una gestione efficiente dei dati, ma favorisce anche un ambiente che promuove l’innovazione, un processo decisionale agile e una comprensione più approfondita delle operazioni interne e delle dinamiche del mercato esterno.

Vantaggi della gestione delle conoscenze tramite IA

L’intelligenza artificiale può portare molti vantaggi alle aziende. Approfondiamo i vantaggi che il software di gestione della conoscenza alimentato dall’IA può apportare ai processi aziendali.

Miglioramento del processo decisionale

Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale consentono alle aziende di prendere decisioni più guidate dai dati. I software di gestione delle conoscenze alimentati dall’intelligenza artificiale possono analizzare scenari complessi e fornire raccomandazioni, migliorando il processo decisionale.

Risparmio sui costi

Come abbiamo già detto, la gestione della conoscenza può essere piuttosto noiosa. Utilizzando sistemi basati sull’intelligenza artificiale, è possibile automatizzare le attività di routine, con conseguente riduzione dei costi operativi e migliore allocazione delle risorse per altre attività aziendali.

Miglioramento dell’efficienza

Grazie alla capacità di elaborare grandi quantità di dati alla velocità della luce, l’intelligenza artificiale può ottimizzare l’intero processo di gestione della conoscenza, rendendolo più efficiente e meno soggetto a errori umani.

Miglioramento dell’innovazione

L’intelligenza artificiale può contribuire in modo significativo all’innovazione all’interno delle organizzazioni, analizzando i dati presenti nella base di conoscenza e proponendo autonomamente progressi specificamente adattati alle esigenze dell’azienda. In questo modo non solo si snellisce il processo di innovazione, ma si garantisce anche che i cambiamenti proposti siano rilevanti e vantaggiosi per l’organizzazione.

Miglioramento del servizio clienti

L’intelligenza artificiale generativa nella gestione della conoscenza può migliorare significativamente gli sforzi del servizio clienti, fornendo opzioni di assistenza più rapide, accurate e personalizzate.

Alcuni degli usi più comuni della gestione generativa delle conoscenze dell’IA nel servizio clienti includono chatbot con capacità di conversazione avanzate e opzioni self-service che facilitano l’assistenza clienti 24/7 senza contatto. L’AI può anche generare guide per risolvere i problemi più comuni dei clienti, basate su articoli di conoscenza precedenti, e classificare automaticamente i ticket di assistenza clienti. Tutto questo può superare le aspettative dei clienti, aumentarne la fidelizzazione e aiutarli a raggiungere il successo aziendale.

Personalizzazione avanzata

L’intelligenza artificiale utilizza algoritmi complessi per analizzare il comportamento, le preferenze e le esigenze di un utente e fornire conoscenze personalizzate. In particolare, le reti neurali possono identificare le relazioni all’interno di un insieme di dati imitando il modo in cui funziona il cervello umano e fornendo risultati personalizzati, ad esempio articoli di conoscenza. Questo livello di personalizzazione migliora l’esperienza degli utenti e dei clienti.

Le potenziali sfide dell’IA nella gestione della conoscenza

Come per qualsiasi altro sistema innovativo e potente, l’utilizzo dell’IA generativa nella gestione della conoscenza non è privo di sfide. Discutiamo le più urgenti.

Complessità tecnica

Sebbene l’IA generativa abbia il potenziale per migliorare notevolmente i processi di gestione della conoscenza, la natura complessa delle tecnologie di IA può introdurre sfide che le organizzazioni devono affrontare. Alcune delle sfide più comuni sono la complessità dell’implementazione, l’integrazione con i sistemi esistenti, la qualità e l’accuratezza dei dati e anche i requisiti di risorse intensive. Sebbene le soluzioni basate sull’IA non siano esattamente sistemi autonomi, sono comunque molto complesse e richiedono un elevato livello di competenza.

Problemi di privacy e sicurezza dei dati

I sistemi di IA spesso richiedono l’accesso a grandi quantità di dati, il che può sollevare problemi di privacy e sicurezza. Ad esempio, un sistema di IA utilizzato per la gestione delle conoscenze in ambito sanitario avrebbe bisogno di accedere ai dati sensibili dei pazienti. Se questi dati non sono adeguatamente protetti, potrebbero essere vulnerabili alle violazioni, con possibili gravi conseguenze legali e di reputazione.

Rischio di dipendenza dall’IA

L’eccessivo affidamento all’intelligenza artificiale può portare a una mancanza di supervisione umana e di pensiero critico. Ad esempio, se un’azienda si affida esclusivamente a un sistema di intelligenza artificiale per la gestione delle conoscenze, è possibile che vengano trascurate importanti intuizioni che richiedono l’intuizione e l’esperienza umana. Inoltre, se il sistema di intelligenza artificiale si guasta o commette un errore, l’azienda potrebbe non disporre di un piano di riserva.

Come mitigare i rischi dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale

Ecco alcuni consigli su come mitigare i rischi legati all’utilizzo di piattaforme di gestione della conoscenza alimentate dall’intelligenza artificiale:

Esempi di utilizzo dell’IA nella gestione delle conoscenze

Ora che abbiamo capito la teoria, vediamo alcuni esempi reali di IA nella gestione della conoscenza.

Chatbot intelligenti

Uno degli esempi più evidenti di IA generativa nella gestione della conoscenza è l’uso di chatbot intelligenti. Questi assistenti virtuali dotati di intelligenza artificiale possono interagire con gli utenti in modo naturale e simile a quello umano, fornendo risposte istantanee alle domande, guidando gli utenti attraverso processi complessi e persino imparando dalle interazioni passate per migliorare le prestazioni future.

Un esempio di azienda che utilizza chatbot intelligenti è IBM, con la sua piattaforma AI Watson. Il fatto è che Watson di IBM ha partecipato e persino vinto più volte a Jeopardy!

Basi di conoscenza migliorate

Le basi di conoscenza AI sono archivi di informazioni centralizzati con funzionalità AI aggiunte. Le funzionalità aggiunte dall’IA variano da sistema a sistema, ma nel complesso contribuiscono a creare basi di conoscenza esterne e interne più complete, automatizzate e facili da navigare.

Un buon esempio reale è AI Assist di LiveAgent, una base di conoscenza alimentata dall’intelligenza artificiale che crea automaticamente articoli della base di conoscenza a partire dai ticket e dalle precedenti comunicazioni con i clienti.

Funzionalità di ricerca avanzate

L’intelligenza artificiale è in grado di setacciare grandi quantità di dati per trovare rapidamente informazioni precise. Utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale per comprendere il linguaggio umano, rendendo le ricerche di conoscenza più intuitive e accurate. Le capacità di ricerca intelligente dell’IA abbattono le barriere per i lavoratori della conoscenza e consentono loro di svolgere il proprio lavoro in modo molto più efficiente ed efficace.

Nella vita reale, Einstein di Salesforce è un ottimo esempio di funzionalità di ricerca alimentata dall’intelligenza artificiale.

Supporto per la navigazione interattiva

Quando interagiscono con una base di conoscenza alimentata dall’intelligenza artificiale, i clienti o gli agenti possono utilizzare i suggerimenti per sfogliare una base di conoscenza esistente. Ciò consente una navigazione molto più mirata rispetto alla semplice digitazione di parole chiave nella barra di ricerca.

Queste capacità di intelligenza artificiale sono visibili nella base di conoscenza alimentata dall’intelligenza artificiale di LiveAgent con la funzionalità di Ricerca Intelligente.

Analisi predittiva

L’intelligenza artificiale utilizza algoritmi avanzati e tecniche di apprendimento automatico per fare previsioni sui risultati futuri sulla base di dati e modelli storici. L’analisi predittiva dell’intelligenza artificiale è diventata una delle soluzioni più importanti per processi quali l’allocazione delle risorse, la previsione delle frodi, l’analisi delle tendenze, la valutazione dei rischi e la previsione della crescita.

Un esempio ben noto di analisi predittiva nella vita reale è Netflix. L’azienda utilizza l’analisi predittiva nel suo motore di raccomandazione per prevedere il comportamento degli utenti e suggerire programmi televisivi e film.

Strumento per prendere delle decisioni

La gestione della conoscenza aziendale basata sull’intelligenza artificiale consente alle aziende di prendere decisioni più guidate dai dati. Il software di gestione della conoscenza alimentato dall’intelligenza artificiale può analizzare scenari complessi e fornire raccomandazioni, migliorando il processo decisionale.

Ad esempio, il plugin URLsLab per WordPress utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare grandi quantità di dati sul tuo sito web e consigliare in modo indipendente elementi del sito web come articoli correlati, cluster di contenuti e persino generare automaticamente nuovi contenuti.

In che modo LiveAgent sta incorporando l’intelligenza artificiale per la gestione della conoscenza?

Il team di LiveAgent è al lavoro per implementare l’intelligenza artificiale nelle funzionalità esistenti e nei vari aspetti della gestione della conoscenza. Le funzionalità di gestione della conoscenza saranno arricchite da nuove basi di conoscenza alimentate dall’intelligenza artificiale e da funzionalità di ricerca intelligente che utilizzano l’intelligenza artificiale per creare un’esperienza più snella ed efficiente per gli utenti.

La base di conoscenza alimentata dall’intelligenza artificiale di LiveAgent è in grado di creare automaticamente articoli di conoscenza basati sui ticket di assistenza clienti e sulle comunicazioni precedenti con i clienti, mentre Smart Search utilizza l’intelligenza artificiale per rispondere alle domande dei clienti in base agli articoli di conoscenza esistenti.

Ti starai chiedendo in che modo queste funzionalità saranno utili all’utente finale. Spieghiamo.

In primo luogo, la base di conoscenze alimentata dall’intelligenza artificiale può far risparmiare tempo e risorse alle aziende, generando automaticamente articoli di conoscenza. Ciò significa che le aziende possono concentrarsi maggiormente sulle loro attività principali, anziché dedicare tempo alla creazione manuale di questi articoli.

In secondo luogo, la funzionalità di ricerca intelligente può migliorare la soddisfazione dei clienti, fornendo risposte rapide e accurate alle loro domande. Questo può portare a una migliore esperienza del cliente, che a sua volta può portare a una maggiore fedeltà e potenzialmente a maggiori vendite.

Inoltre, queste funzionalità di intelligenza artificiale possono aiutare le aziende a semplificare i processi di assistenza ai clienti, rendendoli più efficienti. Questo può portare a un risparmio sui costi, in quanto le aziende possono gestire le richieste dei clienti più rapidamente e con meno risorse.

Infine, utilizzando l’intelligenza artificiale per gestire le conoscenze, le aziende possono garantire che l’assistenza ai clienti sia sempre aggiornata e pertinente. Questo può aiutare le aziende a rimanere competitive sul mercato, in quanto possono adattarsi rapidamente ai cambiamenti e alle nuove tendenze.

Nel complesso, entrambe le funzionalità sono accompagnate da altre funzioni basate sull’intelligenza artificiale che miglioreranno ed espanderanno notevolmente le capacità di LiveAgent.