Trí tuệ nhân tạo đã đi một chặng đường dài từ việc chỉ là khoa học viễn tưởng. Nó nhanh chóng trở nên cần thiết trong việc quản lý lượng dữ liệu khổng lồ mà các doanh nghiệp hiện đại xử lý hàng ngày. Điều này có nghĩa là AI cũng có rất nhiều tiềm năng trong việc quản lý tri thức. Với bài viết này, chúng tôi đã nêu bật cách AI trong quản lý kiến ​​thức hợp lý hóa việc thu thập và tổ chức dữ liệu, đồng thời cung cấp những hiểu biết mang tính biến đổi cho việc ra quyết định. 

Bạn sẽ tìm hiểu về việc tích hợp AI với hệ thống quản lý tri thức. Chúng tôi sẽ giải quyết điểm yếu là quá tải kiến ​​thức và khả năng tiếp cận. Nếu bạn đang vật lộn với việc quản lý dữ liệu, thì khi kết thúc bài đọc này, bạn sẽ có các chiến lược rõ ràng để nâng cao quy trình kiến ​​thức thông qua AI, sẵn sàng đạt được lợi thế cạnh tranh trong các ngành tương ứng.

Quản lý tri thức là gì? 

Trước khi thảo luận về vai trò của AI trong quản lý tri thức, điều quan trọng là phải hiểu bản chất quản lý tri thức (KM) là gì. 

KM là một chiến lược giúp bạn thu thập, lưu giữ và chia sẻ kiến ​​thức. Kiến thức này có thể được ghi lại và không được ghi lại trong nhóm của bạn. Mục tiêu chính là nâng cao năng suất, khuyến khích tinh thần đồng đội và phát huy tính sáng tạo. Nó lưu trữ điều này bằng cách đảm bảo thông tin đến được với những người cần nó khi họ cần. Chúng tôi coi KM là điều cần thiết cho sự tiến bộ vì nó cho phép đưa ra quyết định nhanh hơn đồng thời phá vỡ các rào cản kiến ​​thức.

Các loại quản lý tri thức

Giống như có sự khác biệt các loại AI, cũng có nhiều loại hình quản lý tri thức. Dưới đây là danh sách chi tiết về chúng.

• Kiến thức rõ ràng: Đây là loại có cấu trúc nhất và dễ chuyển nhượng nhất. Nó bao gồm các thông tin dạng văn bản như sổ tay, báo cáo và cơ sở dữ liệu. Kiến thức rõ ràng được sắp xếp, trình bày rõ ràng và có thể dễ dàng chia sẻ giữa các nhóm của bạn. Nó có thể được coi là nền tảng của nhiều hệ thống quản lý tri thức.
• Kiến thức ngầm: Tri thức ngầm mang tính trực quan hơn và dựa trên kinh nghiệm, tồn tại trong mỗi cá nhân. Nó bao gồm các kỹ năng, hiểu biết sâu sắc và trí tuệ thu được theo thời gian, những điều này rất khó để chính thức hóa hoặc ghi lại. Ví dụ bao gồm phẩm chất lãnh đạo hoặc sự hiểu biết sâu sắc về các hệ thống phức tạp. Việc nắm bắt kiến ​​thức ngầm thường đòi hỏi nhiều phương pháp mang tính cá nhân hơn, như cố vấn hoặc kể chuyện.
• Kiến thức tiềm ẩn: Loại này ít chính thức hơn nhưng liên quan đến việc áp dụng kiến ​​thức rõ ràng vào thực tế. Nó bắt nguồn từ kinh nghiệm thực tế và thể hiện trong quy trình làm việc hoặc chiến lược được phát triển theo thời gian. Ví dụ: cách tiếp cận của kỹ thuật viên để giải quyết các vấn đề tái diễn có thể không được ghi lại. Tuy nhiên, nó vẫn cần thiết cho hiệu quả hoạt động.
• Khai báo kiến ​​thức: Điều này đề cập đến “biết điều gì”—sự thật, định nghĩa hoặc thông tin. Đó là kiến ​​thức nền tảng, chẳng hạn như chính sách của công ty bạn, thông số kỹ thuật sản phẩm hoặc định nghĩa thị trường, tạo cơ sở cho sự hiểu biết phức tạp hơn.
• Kiến thức về thủ tục: Điều này liên quan đến việc “biết cách”—các quy trình hoặc kỹ năng từng bước cần thiết để thực hiện nhiệm vụ. Các ví dụ bao gồm quy trình vận hành, giao thức an toàn và kịch bản bán hàng, những điều này rất quan trọng đối với tính nhất quán và hiệu suất.

Tận dụng AI để thu thập và tổ chức dữ liệu hiệu quả

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào quản lý tri thức có thể giúp ích rất nhiều cho việc tích lũy và tổ chức dữ liệu. đào tạo AI có thể giúp các nhóm hiểu cách tận dụng các công cụ này một cách hiệu quả, cho phép thu thập khối lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Sau đó, AI có thể hỗ trợ xử lý các bộ dữ liệu này một cách nhanh chóng, đồng thời tiết kiệm thời gian và cải thiện độ chính xác so với các phương pháp thủ công.    

Sau khi dữ liệu được thu thập, AI sẽ sắp xếp dữ liệu theo cách có cấu trúc và có thể truy cập được. Điều này giúp các công ty dễ dàng tìm thấy thông tin liên quan hơn, điều này rất cần thiết cho việc ra quyết định và đổi mới sáng suốt.

Sự giới thiệu của quản lý tri thức trí tuệ nhân tạo cho phép cá nhân hóa trải nghiệm bằng cách điều chỉnh nội dung để đáp ứng nhu cầu cụ thể. Điều này làm tăng sự tương tác bằng cách cung cấp thông tin có liên quan đến đúng người dùng vào đúng thời điểm. Ngoài ra, các công cụ AI liên tục học hỏi và thích ứng. Điều này đảm bảo rằng các hệ thống quản lý tri thức phát triển cùng với việc thay đổi dữ liệu, giúp doanh nghiệp có khả năng thích ứng và linh hoạt hơn.

Thông tin chuyên sâu dựa trên AI: Chuyển đổi quy trình ra quyết định

Chỉ thu thập và tổ chức dữ liệu sẽ không thực hiện được công việc. Phân tích dữ liệu được thu thập để trích xuất thông tin có giá trị là bước quan trọng tiếp theo. AI hỗ trợ khía cạnh này bằng cách phân tích các mẫu và xu hướng dữ liệu. Nó cung cấp cho bạn những hiểu biết sâu sắc hướng dẫn chiến lược kinh doanh và hoạt động tổng thể. Điều này cho phép các công ty phản ứng nhanh hơn với những thay đổi trên thị trường và hành vi của khách hàng.

AI cũng tăng cường quản lý kiến ​​thức bằng cách xác định các chỉ số và số liệu hiệu suất chính nhanh hơn. Độ chính xác của nó làm giảm sai sót, dẫn đến các quyết định đáng tin cậy hơn. Điều này hỗ trợ tăng trưởng lâu dài và khả năng cạnh tranh.

Hơn nữa, AI biến đổi dữ liệu phức tạp thành những hiểu biết rõ ràng, có thể hành động được. Nó bổ sung cho trực giác của bạn bằng dữ liệu, kết hợp kinh nghiệm với bằng chứng để đưa ra quyết định tốt hơn.

Sức mạnh dự đoán của AI đang thay đổi cách các doanh nghiệp thấy trước những thách thức và cơ hội. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực, AI dự đoán xu hướng. Điều này giúp các giám đốc điều hành hoạch định chiến lược quản lý rủi ro và nắm bắt các cơ hội doanh thu mới.

Ứng dụng AI trong quản lý tri thức

Trong quá trình nghiên cứu về các ứng dụng của AI trong quản lý tri thức, chúng tôi có thể hiểu tại sao sức mạnh tổng hợp này ngày càng phổ biến và quan trọng hơn. Dưới đây là một số điều được nói đến nhiều nhất ứng dụng trí tuệ nhân tạo ở KM.

Đề xuất được cá nhân hóa

Hệ thống quản lý kiến ​​thức dựa trên AI phân tích hành vi của người dùng để đưa ra đề xuất nội dung được cá nhân hóa. Điều này có nghĩa là bạn có thể nhận được đề xuất về các bài viết, tài liệu đào tạo hoặc tài liệu có liên quan dựa trên các tương tác trước đó của chúng. Những đề xuất được cá nhân hóa này cuối cùng sẽ nâng cao khả năng học tập và ra quyết định. Theo báo cáo của McKinsey.

Tìm kiếm và truy xuất thông minh

Khi phân tích các công cụ tìm kiếm truyền thống, chúng tôi biết rằng các phương pháp lỗi thời thường tạo ra quá nhiều kết quả không liên quan. AI tăng cường tìm kiếm bằng cách hiểu ngữ cảnh đằng sau một truy vấn. Nó cung cấp thông tin chính xác và phù hợp hơn. Ví dụ, Trí tuệ nhân tạo có thể diễn giải các truy vấn mơ hồ và đưa ra kết quả phù hợp với ngữ cảnh của nhu cầu của người dùng.

Tóm tắt và sáng tạo nội dung

Các công cụ AI có thể tóm tắt các tài liệu dài hoặc tạo ra nội dung mới giúp ích rất nhiều cho người dùng. Trên thực tế, AI đã giúp chúng ta tóm tắt và sáng tạo nội dung. Nó giúp chúng tôi giảm thời gian cần thiết để tạo nội dung. Điều này đặc biệt hữu ích cho những người viết kỹ thuật và quản lý kiến ​​thức của chúng tôi. Nó cho phép họ tự động hóa các tác vụ tạo nội dung lặp đi lặp lại trong khi vẫn duy trì tính nhất quán.

Tự động gắn thẻ và phân loại

AI trong quản lý kiến ​​thức có thể tự động gắn thẻ và phân loại lượng lớn dữ liệu, cuối cùng là cải thiện khả năng tìm kiếm và tổ chức mà không yêu cầu nhập thủ công. Điều này đảm bảo rằng các tài liệu, báo cáo và nội dung kiến ​​thức được dán nhãn chính xác. Nhờ đó, giúp nhân viên dễ dàng truy xuất thông tin một cách nhanh chóng.

Trợ lý ảo và Chatbots

Khi trợ lý ảo và chatbot trở nên dễ tiếp cận, chúng tôi đã bắt đầu thử nghiệm các mô hình này. Những trợ lý và chatbot được hỗ trợ bởi AI này đã hỗ trợ chúng tôi rất nhiều bằng cách trả lời các câu hỏi thường gặp và hướng dẫn chúng tôi thực hiện các quy trình. Nó thậm chí còn hỗ trợ chúng tôi trong việc tìm kiếm các tài liệu cụ thể. Kết luận? Những trợ lý ảo này cải thiện mức độ tương tác của người dùng và đảm bảo rằng kiến ​​thức có thể truy cập được trong thời gian thực.

Chủ động khám phá kiến ​​thức

AI có thể quét cả nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài để khám phá thông tin, xu hướng hoặc cập nhật mới có thể mang lại lợi ích cho tổ chức. Điều này đảm bảo rằng hệ thống KM luôn cập nhật và phản ánh những phát triển mới nhất của ngành.

Phân tích khoảng cách nội dung

Hệ thống AI có thể phân tích nội dung hiện có trong cơ sở kiến ​​thức và xác định các lỗ hổng bằng cách so sánh các truy vấn của người dùng với các tài nguyên có sẵn. Điều này giúp bạn xác định chính xác các khu vực cần thêm thông tin hoặc tài nguyên mới, đảm bảo cơ sở kiến ​​thức vẫn toàn diện. Phân tích dự đoán được hỗ trợ bởi AI có thể đề xuất cập nhật nội dung dựa trên xu hướng và phản hồi của người dùng.

Truy xuất thông tin

AI trong quản lý kiến ​​thức cải thiện khả năng truy xuất thông tin bằng cách hiểu bối cảnh đằng sau các truy vấn tìm kiếm. Nó vượt xa việc kết hợp từ khóa đơn giản, sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để diễn giải ý định của người dùng. Điều này đảm bảo nhân viên có thể truy xuất thông tin chi tiết có liên quan và có thể hành động một cách nhanh chóng, nâng cao năng suất và ra quyết định.

Tìm kiếm thông minh

Các công cụ tìm kiếm được tăng cường AI kết hợp sự hiểu biết ngữ nghĩa. Nó cho phép họ cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác và phù hợp với ngữ cảnh. Thay vì dựa vào các từ khóa chính xác, các hệ thống này diễn giải ý nghĩa của truy vấn và ưu tiên nội dung phù hợp với mục đích của người dùng. Điều này cải thiện đáng kể độ chính xác của tìm kiếm, giúp người dùng không phải sàng lọc những thông tin không liên quan.

Bảo trì cơ sở kiến ​​thức tự động

Chúng tôi hiểu việc quản lý dữ liệu có thể bận rộn như thế nào. Rất may, AI cũng đã cứu được vấn đề ở đây. Nó giúp duy trì nền tảng kiến ​​thức bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ. Nó giúp tự động gắn thẻ, phân loại và cập nhật thông tin lỗi thời. AI cũng có thể xác định và loại bỏ những nội dung dư thừa hoặc lỗi thời. Hơn nữa, các công cụ điều khiển bằng AI có thể liên tục theo dõi và làm mới nội dung. Điều này làm giảm nhu cầu can thiệp thủ công và nâng cao chất lượng kiến ​​thức tổng thể.

Lợi ích của AI trong quản lý tri thức

Có một số lợi ích mà người ta có thể mong đợi từ việc quản lý kiến ​​thức được hỗ trợ bởi AI. Dưới đây là một số công đức đáng chú ý.

Xử lý dữ liệu nâng cao

Chúng ta đều biết rằng AI có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc một cách nhanh chóng. Nó có thể trích xuất một cách hiệu quả những hiểu biết có giá trị từ nội dung mà trước đây khó khám phá. Điều này có thể cho phép người quản lý của bạn đưa ra quyết định sáng suốt hơn, cải thiện năng suất tổng thể và lập kế hoạch chiến lược.

Tự động hóa các tác vụ thường xuyên 

Chúng tôi cũng đã thấy rằng AI tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu, phân loại nội dung và sắp xếp tài liệu. Kết quả là, nó làm giảm sai sót của con người đồng thời giúp nhân viên rảnh tay để tập trung vào công việc mang tính chiến lược và sáng tạo hơn.

Tăng cường hợp tác và chia sẻ kiến ​​thức 

AI trong hệ thống quản lý tri thức tạo điều kiện cho sự cộng tác tốt hơn bằng cách đề xuất nội dung có liên quan và kết nối nhân viên với chuyên môn phù hợp trong tổ chức. Cuối cùng, điều này có nghĩa là bạn sẽ không còn làm việc riêng lẻ nữa và sẽ nuôi dưỡng một nền văn hóa hợp tác hơn. Các công cụ AI có thể đề xuất thông tin liên quan trong quá trình cộng tác theo thời gian thực, cải thiện hiệu quả của nhóm và ra quyết định.

Phân tích dự đoán để quản lý kiến ​​thức chủ động 

Khả năng dự đoán của AI cho phép các tổ chức dự đoán nhu cầu kiến ​​thức trong tương lai. Nó phân tích các mô hình sử dụng dữ liệu và những khoảng trống. Và kết quả là nó cho phép mô hình AI đề xuất tạo nội dung mới trước khi cần. Điều này đảm bảo rằng bạn đã sẵn sàng cho những thử thách sắp tới.

Cải thiện việc ra quyết định 

Quản lý kiến ​​thức AI nâng cao khả năng ra quyết định bằng cách cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực và dự đoán chính xác. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực, AI cung cấp thông tin tình báo hữu ích giúp các nhà lãnh đạo đưa ra quyết định nhanh hơn, dựa trên dữ liệu, cải thiện khả năng phản ứng với những thay đổi của thị trường.

Khám phá kiến ​​thức thông minh 

AI cải thiện khả năng khám phá những hiểu biết ẩn giấu bằng cách xác định các mẫu trên các bộ dữ liệu rộng lớn. Các thuật toán học máy giúp người dùng khám phá các kết nối có liên quan, không rõ ràng giữa các phần thông tin. Nó cho phép các tổ chức tận dụng kiến ​​thức tập thể của họ một cách hiệu quả hơn.

Cung cấp kiến ​​thức được cá nhân hóa 

AI đảm bảo rằng thông tin phù hợp sẽ đến đúng người vào đúng thời điểm. Làm sao? Bằng cách cung cấp các đề xuất nội dung được cá nhân hóa. Chúng tôi nhận thấy rằng việc tùy chỉnh này giúp tăng cường sự tham gia của nhân viên. Ngoài ra, nó còn giúp các cá nhân tiếp cận những kiến ​​thức cụ thể mà họ cần để thực hiện nhiệm vụ của mình hiệu quả hơn.

Quản lý tri thức và AI: Khám phá một số nghiên cứu điển hình thực tế 

Nhu cầu về AI trong quản lý tri thức có thể được tóm tắt bằng thực tế là những gã khổng lồ hàng đầu đã bắt đầu sử dụng nó cho nhu cầu của họ. Chúng tôi đã đề cập đến một số công ty hàng đầu này để bạn hiểu rõ hơn. 

IBM Watson

Nền tảng AI của IBM, Watson, đã được áp dụng rộng rãi nhờ khả năng quản lý tri thức. Nó sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (ML) để hỗ trợ nhân viên bằng cách phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và đưa ra câu trả lời chính xác cho các truy vấn phức tạp. Điều này giúp nhân viên truy cập thông tin nhanh hơn và đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Watson cũng được tích hợp vào hệ thống dịch vụ khách hàng, cung cấp hỗ trợ ngay lập tức, phù hợp với ngữ cảnh.

Lực lượng bán hàng Einstein

Einstein AI của Salesforce hỗ trợ các đề xuất kiến ​​thức và tìm kiếm thông minh trong nền tảng CRM của công ty. Bằng cách sử dụng AI để tự động khám phá nội dung và đề xuất thông tin liên quan, nhân viên có thể tìm thấy dữ liệu cụ thể trong thời gian thực, tăng năng suất và nâng cao khả năng ra quyết định trong các cuộc họp và phiên phát triển sản phẩm.

Prudential

Prudential sử dụng AI trong Quản lý tri thức để xây dựng cơ sở dữ liệu có thể tìm kiếm từ tri thức nội bộ. Nền tảng hỗ trợ AI của họ, được phát triển cùng với Alltius, tự động hóa việc truy xuất nội dung cho nhân viên. Hệ thống này giảm chi phí hỗ trợ khách hàng tới 50.000 USD mỗi tháng và cải thiện năng suất của nhân viên bằng cách làm cho thông tin cần thiết trở nên dễ tiếp cận hơn.

Deloitte

Deloitte đã tích hợp AI để tự động hóa việc nắm bắt và phân loại kiến ​​thức, giảm khối lượng công việc thủ công cho nhân viên. Họ sử dụng các công cụ dựa trên AI để trích xuất và sắp xếp dữ liệu từ các tương tác của khách hàng, đảm bảo rằng kiến ​​thức có giá trị được lưu trữ và dễ dàng truy cập cho các dự án trong tương lai. Điều này đã dẫn đến việc giảm đáng kể thời gian dành cho việc quản lý kiến ​​thức.

Cách triển khai công nghệ AI trong quản lý tri thức

Bây giờ bạn đã biết cách Triển khai AI quản lý kiến ​​thức có thể mở rộng đáng kể băng thông của bạn mà không ảnh hưởng đến độ chính xác. Dưới đây là những cách bạn có thể triển khai công nghệ này để hợp lý hóa việc quản lý kiến ​​thức:

1. Đánh giá ban đầu và thiết lập mục tiêu 

Bắt đầu bằng cách đánh giá hệ thống quản lý kiến ​​thức hiện tại của bạn. Hiểu nơi AI có thể mang lại nhiều giá trị nhất, chẳng hạn như cải thiện chức năng tìm kiếm, tự động cập nhật kiến ​​thức hoặc tăng cường cộng tác. Xác định các mục tiêu rõ ràng, chẳng hạn như truy xuất dữ liệu nhanh hơn hoặc ra quyết định tốt hơn, để hướng dẫn quá trình tích hợp AI.

2. Chọn công cụ AI phù hợp 

Chọn công nghệ AI phù hợp với mục tiêu của bạn. Các công nghệ như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Học máy (ML) đóng vai trò nâng cao độ chính xác của tìm kiếm. Nó cũng giúp hợp lý hóa các quy trình như ghi nhãn hoặc phân loại nội dung. Chúng tôi khuyên bạn nên đảm bảo các công cụ AI bạn chọn có thể phát triển theo nhu cầu và hoạt động tốt với thiết lập hiện tại của bạn.

3. Chuẩn bị và tích hợp dữ liệu

Bước tiếp theo của AI trong quản lý kiến ​​thức là thu thập và làm sạch dữ liệu của bạn. Điều này bao gồm cấu trúc dữ liệu từ các kho lưu trữ hiện có như tài liệu, email và cơ sở dữ liệu. Khi dữ liệu đã sẵn sàng, hãy tích hợp nó vào kho lưu trữ trung tâm bằng cách sử dụng các quy trình ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải), đảm bảo rằng dữ liệu có thể truy cập và được định dạng chính xác cho các thuật toán AI.

4. Phát triển và đào tạo các mô hình AI

Phát triển các mô hình AI phù hợp với nhu cầu hệ thống của bạn. Ví dụ: sử dụng NLP để cải thiện khả năng tìm kiếm và ML để đề xuất nội dung được cá nhân hóa. Đảm bảo các mô hình được đào tạo trên bộ dữ liệu trong thế giới thực để đảm bảo mức độ phù hợp và chính xác. Việc kiểm tra và xác nhận liên tục sẽ giúp tinh chỉnh các mô hình này.

5. Thiết kế và triển khai hệ thống

Thiết kế kiến ​​trúc kỹ thuật, bao gồm các thành phần giao diện người dùng (UI) và trải nghiệm người dùng (UX). Phát triển API để tích hợp liền mạch với các ứng dụng của bên thứ ba. Sau khi phát triển, tiến hành thử nghiệm rộng rãi để đảm bảo hệ thống hoạt động như mong đợi. Điều này bao gồm thử nghiệm tích hợp và thử nghiệm chấp nhận của người dùng (UAT).

6. Triển khai và đào tạo người dùng

Triển khai hệ thống theo từng giai đoạn, bắt đầu bằng chương trình thí điểm để thu thập phản hồi. Triển khai hệ thống quy mô đầy đủ sau khi thực hiện các điều chỉnh ban đầu. Cung cấp đào tạo toàn diện cho tất cả nhân viên để đảm bảo họ hiểu cách sử dụng hệ thống một cách hiệu quả. Tài liệu và hướng dẫn sử dụng rất cần thiết cho quá trình học tập liên tục.

7. Hỗ trợ liên tục và giám sát liên tục

Sau khi triển khai, cung cấp hỗ trợ liên tục thông qua bộ phận trợ giúp chuyên dụng và cập nhật hệ thống định kỳ. Thường xuyên theo dõi hiệu suất hệ thống bằng các công cụ phân tích và triển khai các vòng phản hồi để đảm bảo các cải tiến lặp đi lặp lại. Hệ thống AI yêu cầu cải tiến liên tục để duy trì hiệu quả khi nhu cầu của tổ chức phát triển.​

Kết luận 

Quản lý tri thức là một phần quan trọng của bất kỳ doanh nghiệp nào. Trong thế kỷ này, dữ liệu là vàng đối với các công ty và AI đang tiết kiệm thời gian và nguồn lực quý giá để lưu trữ, quản lý và xử lý kiến ​​thức này một cách hiệu quả. Các khả năng của công nghệ không thể hiện điều gì ngoài hứa hẹn mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn cho các doanh nghiệp, giúp đưa ra quyết định tốt hơn và chiến lược tổng thể của công ty. Tương lai của AI trong quản lý tri thức rất tươi sáng!