Báze znalostí AI

Umělá inteligence přináší nové technologické pokroky a nejeví známky zpomalení. Je jen přirozené, že si umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka našly cestu i do správy znalostí. V tomto článku rozebereme úlohu AI v oblasti správy znalostí, její přínosy a možná rizika.

Správa znalostí s umělou inteligencí je sofistikovaný systém, který využívá technologie umělé inteligence k zefektivnění a zdokonalení procesu získávání, organizace a využívání organizačních znalostí. Zahrnuje využití nástrojů umělé inteligence, jako je strojové učení, neuronové sítě, zpracování přirozeného jazyka a kognitivní výpočetní technika, k automatizaci procesu správy obrovského množství dat a informací.

Co je to umělá inteligence?

AI neboli umělá inteligence označuje simulaci lidské inteligence pomocí strojů, zejména počítačů. Tato pokročilá technologie zahrnuje procesy, jako je učení (získávání informací a pravidel pro jejich používání), uvažování (používání pravidel k dosažení přibližných nebo konečných závěrů) a sebekorekce.

Technologie založené na umělé inteligenci se obvykle dělí na dva typy:

• Úzká umělá inteligence je určena k provádění úzkých úkolů, jako je například rozpoznávání hlasu – Siri od společnosti Apple a Alexa od Amazonu.
• Obecná umělá inteligence může teoreticky vykonávat jakýkoli intelektuální úkol, který může vykonávat člověk. Zatím žádný takový systém neexistuje.

Technologie umělé inteligence zahrnují strojové učení, kdy jsou stroje naprogramovány tak, aby se učily a zdokonalovaly na základě zkušeností, a zpracování přirozeného jazyka, které zahrnuje interakci mezi počítači a lidským jazykem. Mezi další technologie patří rozpoznávání řeči, rozpoznávání obrazu, plánování a robotika.

Ačkoli se někomu může zdát, že jde o zcela novou myšlenku, umělá inteligence je tu s námi už pěknou řádku let. V roce 1965 se umělá inteligence naučila hrát dámu, v 90. letech se objevili chatboti a v roce 2010 se používala především ke zjednodušení složitých politických dokumentů. Nyní, když byl vydán ChatGPT 4, je vzrušující sledovat, kam AI povede.

Co je to znalostní management?

Řízení znalostí (Knowledge management, KM) je multidisciplinární obor, který se týká procesu vytváření, správy, sdílení, využívání a řízení znalostí a informací v organizaci s cílem usnadnit efektivní rozhodovací procesy, řešení problémů, učení a inovace. Cílem agilních postupů řízení znalostí je zvýšit efektivitu tím, že se sníží potřeba znovuobjevování znalostí.

V rámci správy znalostí tvoří znalosti poznatky a zkušenosti. Jsou buď obsaženy v jednotlivcích, nebo jsou zakotveny v organizačních procesech či postupech. Pro lepší pochopení uvádíme nejvýznamnější součásti podnikového řízení znalostí:

Jaká je souvislost mezi umělou inteligencí a správou znalostí?

Umělá inteligence a řízení znalostí jsou propojeny tak, že generativní umělá inteligence zvyšuje účinnost a efektivitu řízení znalostí. Správa znalostí tradičně zahrnuje mnoho manuálních úkonů, které lze považovat za zdlouhavé. Umělá inteligence tyto úkoly nejen automatizuje, ale přidává k nim mnoho komplexních funkcí.

Proč je umělá inteligence důležitá pro řízení znalostí?

Umělá inteligence se díky své rychlosti, analytickým schopnostem, prediktivním schopnostem, zlepšování dostupnosti a sebezdokonalování stala nepostradatelným nástrojem v oblasti řízení znalostí. Na základě toho se umělá inteligence rychle stala základním kamenem v oblasti správy znalostí.

Význam umělé inteligence v oblasti správy znalostí spočívá v její schopnosti zpracovávat a analyzovat obrovské množství dat, které dalece přesahuje lidské schopnosti. Její rychlost, přesnost a prediktivní schopnosti umožňují organizacím identifikovat a využívat kritické poznatky skryté v jejich datech, což vede k informovanějším a strategičtějším rozhodnutím.

Kromě toho umělá inteligence usnadňuje lepší dostupnost informací a zajišťuje, že se správné znalosti dostanou ke správnému člověku v optimálním čase. Tato symbióza AI a KM zajišťuje nejen efektivní nakládání s daty, ale také podporuje prostředí, které podporuje inovace, agilní rozhodování a hlubší porozumění internímu provozu i vnější dynamice trhu.

Přínosy umělé inteligence v oblasti správy znalostí

Umělá inteligence může podnikům přinést mnoho výhod. Pojďme se hlouběji seznámit s výhodami, které může software pro správu znalostí využívající umělou inteligenci přinést vašim podnikovým procesům.

Zlepšené rozhodování

Nástroje využívající umělou inteligenci umožňují společnostem přijímat rozhodnutí založená na datech. Software pro správu znalostí poháněný umělou inteligencí dokáže analyzovat složité scénáře a poskytovat doporučení, čímž zlepšuje rozhodovací proces.

Úspora nákladů

Jak jsme již zmínili, správa znalostí může být poměrně zdlouhavá. Využitím systémů poháněných umělou inteligencí můžete automatizovat rutinní úkoly, což vede ke snížení provozních nákladů a lepšímu přidělování zdrojů pro jiné obchodní činnosti.

Zvýšená efektivita

Díky schopnosti umělé inteligence bleskově zpracovávat obrovské množství dat může zefektivnit celý proces správy znalostí, zefektivnit jej a snížit náchylnost k lidským chybám.

Zvýšená inovace

Umělá inteligence může významně přispět k inovacím v organizacích tím, že analyzuje data ve znalostní databázi a autonomně navrhuje pokroky, které jsou specificky přizpůsobeny potřebám společnosti. To nejen zefektivňuje proces inovací, ale také zajišťuje, že navrhované změny jsou relevantní a pro organizaci přínosné.

Vylepšený zákaznický servis

Generativní umělá inteligence ve správě znalostí může významně zlepšit služby zákazníkům tím, že poskytne rychlejší, přesnější a personalizované možnosti obsluhy zákazníků.

Mezi nejčastější využití generativní správy znalostí AI v oblasti zákaznických služeb patří chatboti s pokročilými konverzačními schopnostmi a samoobslužné možnosti usnadňující nepřetržitou kontaktní zákaznickou podporu. AI může také generovat návody na řešení běžných zákaznických problémů na základě předchozích znalostních článků a automaticky kategorizovat tickety zákaznické podpory. To vše může překonat očekávání zákazníků, zvýšit jejich retenci a pomoci vám dosáhnout obchodních úspěchů.

Vylepšená personalizace

Umělá inteligence využívá složité algoritmy k analýze chování, preferencí a potřeb uživatele a poskytuje mu personalizované znalosti. Neuronové sítě mohou zejména identifikovat vztahy v souboru dat napodobením způsobu, jakým pracuje lidský mozek, a poskytovat personalizované výsledky, např. znalostní články. Tato úroveň personalizace zlepšuje zkušenosti uživatelů a zákazníků.

Potenciální výzvy umělé inteligence v oblasti řízení znalostí

Stejně jako u jiných inovativních a výkonných systémů se ani využití generativní umělé inteligence ve správě znalostí neobejde bez problémů. Probereme si ty nejpalčivější.

Technická náročnost

Generativní umělá inteligence má potenciál výrazně zlepšit procesy řízení znalostí, ale složitá povaha technologií umělé inteligence může přinést problémy, které musí organizace řešit. Mezi nejčastější výzvy patří složitost implementace, integrace se stávajícími systémy, kvalita a přesnost dat, a dokonce i intenzivní požadavky na zdroje. Přestože řešení založená na AI nejsou zcela autonomními systémy, jsou stále velmi složitá a vyžadují vysokou úroveň odborných znalostí.

Ochrana soukromí a zabezpečení dat

Systémy umělé inteligence často vyžadují přístup k velkému množství dat, což může vyvolávat obavy o soukromí a bezpečnost. Například systém AI používaný pro správu znalostí ve zdravotnictví by potřeboval přístup k citlivým údajům o pacientech. Pokud by tyto údaje nebyly řádně zabezpečeny, mohly by být náchylné k narušení, což by mohlo vést k závažným právním důsledkům a poškození pověsti.

Riziko závislosti na umělé inteligenci

Přílišné spoléhání na umělou inteligenci může vést k nedostatku lidského dohledu a kritického myšlení. Pokud se například společnost spoléhá při správě znalostí výhradně na systém umělé inteligence, může dojít k přehlédnutí důležitých poznatků, které vyžadují lidskou intuici a zkušenosti. Pokud navíc systém AI selže nebo udělá chybu, nemusí mít společnost k dispozici záložní plán.

Jak zmírnit rizika systémů založených na umělé inteligenci

Zde je několik tipů, jak zmírnit rizika spojená s používáním platforem pro správu znalostí založených na umělé inteligenci:

Příklady využití umělé inteligence v oblasti správy znalostí

Teď, když jsme se seznámili s teorií, se podívejme na několik reálných příkladů využití umělé inteligence ve správě znalostí.

Inteligentní chatboti

Jedním z nejvýznamnějších příkladů generativní umělé inteligence v oblasti správy znalostí je využití inteligentních chatbotů. Tito virtuální asistenti s umělou inteligencí mohou s uživateli komunikovat přirozeným způsobem podobným lidskému, poskytovat okamžité odpovědi na dotazy, provádět uživatele složitými procesy a dokonce se učit z minulých interakcí, aby zlepšili budoucí výkon.

Ukázkovým příkladem společnosti, která využívá inteligentní chatboty, je IBM se svou platformou umělé inteligence Watson. Zajímavostí je, že Watson od IBM se zúčastnil a dokonce několikrát vyhrál soutěž Jeopardy!

Vylepšené znalostní báze

Znalostní báze umělé inteligence představují centralizovaná úložiště informací s přidanými možnostmi AI. Funkce přidané AI se liší systém od systému, ale celkově přispívají k ucelenějším, automatizovaným a snadno ovladatelným externím a interním znalostním databázím.

Dobrým příkladem z praxe je připravovaná znalostní databáze společnosti LiveAgent s umělou inteligencí, která automaticky vytváří články znalostní databáze z tiketů a předchozí komunikace se zákazníky.

Pokročilé funkce vyhledávání

Umělá inteligence dokáže procházet obrovské množství dat a rychle najít přesné informace. Využívají zpracování přirozeného jazyka k porozumění lidskému jazyku, takže vyhledávání znalostí je intuitivnější a přesnější. Inteligentní vyhledávací schopnosti AI bourají bariéry pro znalostní pracovníky a umožňují jim vykonávat jejich práci mnohem efektivněji a účinněji.

V reálném životě je skvělým příkladem vyhledávací funkce poháněné umělou inteligencí služba Einstein společnosti Salesforce.

Podpora interaktivního procházení

Při interakci se znalostní databází s umělou inteligencí mohou zákazníci nebo agenti pomocí výzev procházet existující znalostní databázi. To umožňuje mnohem cílenější procházení ve srovnání s pouhým zadáváním klíčových slov do vyhledávacího řádku.

Tyto schopnosti umělé inteligence můžete vidět ve znalostní databázi služby LiveAgent s umělou inteligencí pomocí funkce Smart Search.

Prediktivní analýza

Umělá inteligence využívá pokročilé algoritmy a techniky strojového učení k předpovídání budoucích výsledků na základě historických dat a vzorců. Prediktivní analýza pomocí umělé inteligence se stala jedním z klíčových řešení pro procesy, jako je přidělování zdrojů, predikce podvodů, analýza trendů, hodnocení rizik a predikce odlivu zákazníků.

Známým příkladem prediktivní analýzy v reálném životě je společnost Netflix. Ta používá prediktivní analýzu ve svém doporučovacím enginu k předvídání chování uživatelů a navrhování televizních pořadů a filmů.

Nástroje pro rozhodování

Správa podnikových znalostí na bázi umělé inteligence umožňuje společnostem přijímat rozhodnutí založená na datech. Software pro správu znalostí poháněný umělou inteligencí dokáže analyzovat složité scénáře a poskytovat doporučení, čímž zlepšuje rozhodovací proces.

Například doplněk URLsLab pro WordPress využívá umělou inteligenci k analýze velkého množství dat na vašem webu a nezávisle doporučuje prvky webu, jako jsou související články, shluky obsahu, a dokonce automaticky generuje nový obsah.

Jak LiveAgent využívá umělou inteligenci pro správu znalostí?

Tým společnosti LiveAgent usilovně pracuje na implementaci umělé inteligence do stávajícího souboru funkcí a různých aspektů správy znalostí. Funkce správy znalostí budou obohaceny o novou znalostní bázi s umělou inteligencí a funkce inteligentního vyhledávání, které využívají umělou inteligenci k vytvoření přehlednějšího a efektivnějšího prostředí pro uživatele.

Znalostní databáze služby LiveAgent s umělou inteligencí dokáže automaticky vytvářet znalostní články na základě lístků zákaznické podpory a předchozí komunikace se zákazníky, zatímco inteligentní vyhledávání využívá umělou inteligenci k zodpovídání dotazů zákazníků na základě existujících znalostních článků.

Možná vás zajímá, jaký přínos budou mít tyto funkce pro koncového uživatele. Vysvětlíme vám to.

Zaprvé, znalostní databáze s umělou inteligencí může ušetřit firmám čas a zdroje díky automatickému generování znalostních článků. To znamená, že se podniky mohou více soustředit na své hlavní činnosti, než aby trávily čas ručním vytvářením těchto článků.

Za druhé, funkce inteligentního vyhledávání může zvýšit spokojenost zákazníků tím, že jim poskytne rychlé a přesné odpovědi na jejich otázky. To může vést k lepší zákaznické zkušenosti, což může následně vést ke zvýšení loajality zákazníků a potenciálně i k vyšším prodejům.

Tyto funkce umělé inteligence navíc mohou podnikům pomoci zefektivnit procesy zákaznické podpory a zvýšit jejich efektivitu. To může vést k úspoře nákladů, protože podniky mohou vyřizovat dotazy zákazníků rychleji a s menšími zdroji.

A konečně, díky využití umělé inteligence ke správě znalostí mohou podniky zajistit, aby jejich zákaznická podpora byla vždy aktuální a relevantní. To může podnikům pomoci udržet si konkurenceschopnost na trhu, protože se mohou rychle přizpůsobit změnám a novým trendům.

Celkově jsou obě tyto funkce doplněny o další funkce využívající umělou inteligenci, které výrazně zlepší a rozšíří možnosti služby LiveAgent.