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La inteligencia artificial ha estado trayendo nuevos avances en la tecnología y no muestra señales de desaceleración. Es natural que la IA y el procesamiento del lenguaje natural hayan encontrado su camino en la gestión del conocimiento. En este artículo, analizaremos el papel de la gestión del conocimiento de la IA, sus beneficios y sus posibles riesgos.
- ¿Qué es la gestión del conocimiento con IA?
- ¿Por qué es importante la inteligencia artificial en la gestión del conocimiento?
- Beneficios de la IA en la gestión del conocimiento
- Desafíos potenciales de la IA en la gestión del conocimiento
- Ejemplos de cómo se utiliza la IA en la gestión del conocimiento
- ¿Cómo está incorporando LiveAgent la IA en la gestión del conocimiento?
¿Qué es la gestión del conocimiento de IA?
La gestión del conocimiento de la IA es un sistema sofisticado que aprovecha las tecnologías de inteligencia artificial para agilizar y mejorar el proceso de captura, organización y utilización del conocimiento organizacional. Implica el uso de herramientas de inteligencia artificial como el aprendizaje automático, las redes neuronales, el procesamiento del lenguaje natural y la computación cognitiva para automatizar el proceso de gestión de grandes cantidades de datos e información.
Los sistemas de gestión del conocimiento impulsados por inteligencia artificial están diseñados para hacer que el proceso de búsqueda y uso de información sea más eficiente, preciso y personalizado. Pueden filtrar grandes cantidades de datos, identificar patrones, aprender de las interacciones de los usuarios y proporcionar ideas que los seres humanos podrían pasar por alto.
¿Qué es la IA?
IA, o inteligencia artificial, se refiere a la simulación de la inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente computadoras. Esta tecnología avanzada abarca procesos como el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para utilizar esa información), el razonamiento (utilizando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección.
La tecnología basada en IA normalmente se clasifica en dos tipos:
- La IA estrecha está diseñada para realizar una tarea específica como el reconocimiento de voz: Siri de Apple y Alexa de Amazon.
- La IA general puede teóricamente realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda hacer. Hasta ahora, no existe tal sistema.
Las tecnologías de IA incluyen el aprendizaje automático, donde las máquinas están programadas para aprender y mejorar a partir de la experiencia, y el procesamiento del lenguaje natural, que implica las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano. Otras tecnologías incluyen el reconocimiento del habla, el reconocimiento de imágenes, la planificación y la robótica.
Aunque pueda parecer una idea completamente nueva para algunos, la IA ha estado con nosotros desde hace bastantes años. La IA aprendió a jugar a las damas en 1965, los chatbots surgieron en los años 90 y en la década de 2010 se utilizó principalmente para simplificar documentos de política complicados. Ahora que se ha lanzado ChatGPT 4, resulta emocionante ver hacia dónde nos llevará la IA.
¿Qué es la gestión del conocimiento?
La gestión del conocimiento (KM) es un campo multidisciplinario que se refiere al proceso de crear, curar, compartir, utilizar y gestionar el conocimiento y la información dentro de una organización para facilitar procesos eficientes de toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje e innovación. El objetivo de las prácticas ágiles de gestión del conocimiento es mejorar la eficiencia reduciendo la necesidad de redescubrir el conocimiento.
En KM, ideas y experiencias comprenden conocimiento. Están encarnados en individuos o incorporados en procesos u prácticas organizativas. Para que puedas comprender mejor, aquí están los componentes más significativos de la gestión del conocimiento empresarial:
Personas: En pocas palabras, son los creadores del conocimiento. Los individuos de una organización que crean, utilizan y comparten conocimientos. Deben estar dispuestos y ser capaces de compartir lo que saben y utilizar el conocimiento que otros comparten.
Procesos: Los métodos y procedimientos utilizados para crear, almacenar, compartir y utilizar el conocimiento. Estos pueden variar desde procesos formales, como programas de capacitación, hasta procesos informales, como interacciones sociales.
Tecnología: Las herramientas y sistemas expertos utilizados para apoyar la gestión del conocimiento. Esto puede incluir bases de datos, sistemas de administración de documentos, plataformas de redes sociales, motores de búsqueda y más.
Cultura: Los valores, normas y comportamientos que alientan o desalientan el uso y el intercambio de conocimientos. Una cultura que valora el aprendizaje y el intercambio es fundamental para la gestión del conocimiento.
Estructura: Las estructuras organizativas que facilitan o dificultan la gestión del conocimiento. Esto puede incluir estructuras jerárquicas que controlan quién tiene acceso a qué conocimiento, así como estructuras más informales, como redes de relaciones.
¿Cuál es la conexión entre la IA y la gestión del conocimiento?
La inteligencia artificial y la gestión del conocimiento están interconectadas de tal manera que la IA generativa mejora la eficiencia y efectividad de la gestión del conocimiento. Tradicionalmente, la gestión del conocimiento incluye muchas tareas manuales que pueden considerarse tediosas. La inteligencia artificial no solo automatiza esas tareas, sino que también añade muchas funciones complejas.
¿Por qué es importante la inteligencia artificial en la gestión del conocimiento?
La inteligencia artificial ha reclamado su lugar como una herramienta indispensable en la gestión del conocimiento debido a su velocidad, destreza analítica, capacidades predictivas, mejora de la accesibilidad y naturaleza de auto-mejora. Basándose en esto, la IA ha surgido rápidamente como una piedra angular en el campo de la gestión del conocimiento.
En su esencia, la importancia de la IA en la GC radica en su capacidad para procesar y analizar grandes cantidades de datos mucho más allá de las capacidades humanas. Su velocidad, precisión y habilidades predictivas capacitan a las organizaciones para identificar y aprovechar ideas críticas ocultas en sus datos, lo cual conduce a decisiones más informadas y estratégicas.
Además, la inteligencia artificial facilita la accesibilidad mejorada de la información, asegurando que el conocimiento adecuado se entregue a la persona correcta en el momento óptimo. Esta simbiosis de la IA y la gestión del conocimiento no solo garantiza el manejo eficiente de los datos, sino que también fomenta un entorno que promueve la innovación, la toma de decisiones ágil y una comprensión más profunda tanto de las operaciones internas como de las dinámicas del mercado externo.
Beneficios de la IA en la gestión del conocimiento
La inteligencia artificial puede brindar muchas ventajas a las empresas. Vamos a profundizar más en los beneficios que el software de gestión del conocimiento impulsado por la IA puede aportar a tus procesos empresariales.
Toma de decisiones mejorada
Las herramientas impulsadas por IA permiten a las empresas tomar decisiones más basadas en datos. El software de gestión del conocimiento impulsado por inteligencia artificial puede analizar escenarios complejos y proporcionar recomendaciones, mejorando así el proceso de toma de decisiones.
Ahorro de costos
Como ya hemos mencionado, la gestión del conocimiento puede ser bastante tediosa. Al emplear sistemas impulsados por IA, puedes automatizar tareas rutinarias, lo que conduce a la reducción de costos operativos y una mejor asignación de recursos para otras actividades empresariales.
Eficiencia mejorada
Con la capacidad de procesamiento de datos a una velocidad increíble del AI, puede agilizar todo el proceso de gestión del conocimiento, haciéndolo más eficiente y menos propenso a errores humanos.
Aumento de innovación
La IA puede contribuir de manera significativa a la innovación dentro de las organizaciones al analizar los datos en la base de conocimientos y proponer autonomamente avances que estén específicamente adaptados a las necesidades de la empresa. Esto no solo agiliza el proceso de innovación, sino que también asegura que los cambios propuestos sean relevantes y beneficiosos para la organización.
Servicio de atención al cliente mejorado
La IA generativa en la gestión del conocimiento puede mejorar significativamente los esfuerzos de servicio al cliente al proporcionar opciones de servicio al cliente más rápidas, más precisas y personalizado.
Algunos de los usos más comunes de la gestión del conocimiento de IA generativa en el servicio al cliente incluyen chatbots con capacidades conversacionales avanzadas y opciones de autoservicio que facilitan la atención al cliente sin contacto las 24 horas, los 7 días de la semana. La IA también puede generar guías para resolver problemas comunes de los clientes basándose en artículos de conocimiento previo y categorizar automáticamente los tickets de atención al cliente. Todo esto puede superar las expectativas de los clientes, aumentar la retención de clientes y ayudarle a lograr el éxito empresarial.
Personalización mejorada
La IA utiliza algoritmos complejos para analizar el comportamiento, las preferencias y las necesidades de un usuario con el fin de proporcionar conocimiento personalizado. En particular, las redes neuronales pueden identificar relaciones dentro de un conjunto de datos imitando la forma en que funciona el cerebro humano y brindando resultados personalizados, como artículos de conocimiento. Este nivel de personalización mejora las experiencias del usuario y del cliente.
Posibles desafíos de la inteligencia artificial en la gestión del conocimiento.
Como con cualquier otro sistema innovador y poderoso, utilizar la IA generativa en la gestión del conocimiento no está exento de sus propios desafíos. Discutamos los más urgentes.
Complejidad técnica
Si bien la IA generativa tiene el potencial de mejorar en gran medida los procesos de gestión del conocimiento, la naturaleza compleja de las tecnologías de IA puede presentar desafíos que las organizaciones deben abordar. Algunos de los desafíos más comunes son la complejidad de la implementación, la integración con los sistemas existentes, la calidad y precisión de los datos e incluso los requisitos intensivos de recursos. Aunque las soluciones basadas en IA no son exactamente sistemas autónomos, siguen siendo muy complejas y requieren un alto nivel de experiencia.
Preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos.
Los sistemas de AI a menudo requieren acceso a grandes cantidades de datos, lo que puede generar preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad. Por ejemplo, un sistema de AI utilizado para la gestión del conocimiento en un entorno sanitario necesitaría acceso a datos sensibles de los pacientes. Si estos datos no están debidamente protegidos, podrían ser vulnerables a violaciones, lo que potencialmente podría acarrear graves consecuencias legales y de reputación.
Riesgo de dependencia en IA
La dependencia excesiva de la inteligencia artificial puede llevar a la falta de supervisión humana y pensamiento crítico. Por ejemplo, si una empresa se basa únicamente en un sistema de IA para la gestión del conocimiento, es posible que se pasen por alto ideas importantes que requieren intuición y experiencia humana. Además, si el sistema de IA falla o comete un error, es posible que la empresa no tenga un plan de respaldo en su lugar.
Cómo mitigar los riesgos de los sistemas basados en IA
Aquí hay algunos consejos sobre cómo mitigar los riesgos asociados al uso de plataformas de gestión del conocimiento impulsadas por IA.
Invierta en profesionales capacitados en IA y brinde capacitación al personal existente: asegúrese de que su personal se sienta capacitado para usar las nuevas herramientas de IA y tenga a mano profesionales experimentados en caso de que surja algún problema.
Planifique estrategias integrales de preprocesamiento y mejora de la calidad de los datos: describa un enfoque sistemático para garantizar que los datos que está utilizando sean precisos y coherentes. Establezca procesos de estandarización y controle los datos con regularidad para evitar lagunas de conocimiento y el deterioro de la calidad de los datos.
Lleve a cabo una investigación exhaustiva y proyectos piloto antes de la implementación a gran escala: investigue y pruebe minuciosamente el nuevo sistema antes de ponerlo a trabajar en un entorno de producción.
Elija soluciones de IA que se alineen con los objetivos y las capacidades técnicas de la organización: asegúrese de no morder más de lo que puede masticar. Evalúe sus necesidades y objetivos, así como sus capacidades técnicas. Esto ayudará a evitar que usted y su personal se sientan abrumados, y evitar que se exceda en su presupuesto.
Establezca y cumpla protocolos estrictos para el mantenimiento continuo, actualizaciones y consideraciones éticas para evitar infracciones y problemas de privacidad en el ciclo de vida de la IA. Priorice la seguridad, la privacidad y el cumplimiento de los datos mediante la implementación de medidas como el cifrado de datos, la realización de evaluaciones de riesgos periódicas y auditorías de cumplimiento continuas. Esto asegurará la protección tanto de tus datos como de los de tus usuarios.
Dé prioridad a la seguridad, la privacidad y el cumplimiento de los datos a lo largo del ciclo de vida de la IA: concéntrese en medidas de seguridad como el cifrado de datos, las evaluaciones periódicas de riesgos y las auditorías de cumplimiento continuas para proteger sus datos y los de sus usuarios.
Enfóquese en la educación de los usuarios y la gestión de cambios para garantizar una adopción fluida: adoptar una nueva herramienta o servicio puede ser un desafío, especialmente si es complejo, como una plataforma de gestión del conocimiento de IA. Capacite a todos los usuarios sobre el manejo adecuado del sistema para evitar lagunas de conocimiento e implemente un proceso de gestión de cambios que asegure una integración fluida del sistema.
Embárquese en un viaje a través de la gestión del conocimiento donde cada artículo es un trampolín hacia una comprensión más profunda. Para garantizar que aproveche al máximo su exploración, hemos compilado una lista de artículos relacionados que profundizan en varios aspectos de este tema.
14 pasos cruciales en el proceso de gestión del conocimiento
Diez pasos para crear una estrategia de gestión del conocimiento
10 mejores ejemplos de sistemas de gestión del conocimiento para 2023
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11 desafíos de la gestión del conocimiento y soluciones efectivas
Gerenciamento de informações versus gerenciamento de conhecimento
¿Qué es un administrador del conocimiento? + (Responsabilidades y Habilidades)
Ejemplos de cómo se está utilizando la inteligencia artificial en la gestión del conocimiento
Ahora que tenemos la teoría clara, echemos un vistazo a algunos ejemplos de inteligencia artificial en la gestión del conocimiento en la vida real.
Chatbots inteligentes
Uno de los ejemplos más destacados de IA generativa en la gestión del conocimiento es el uso de bots de chat inteligentes . Estos asistentes virtuales impulsados por IA pueden interactuar con los usuarios de una manera natural, similar a la humana, brindando respuestas instantáneas a consultas, guiando a los usuarios a través de procesos complejos e incluso aprendiendo de interacciones pasadas para mejorar el rendimiento futuro.
Un ejemplo destacado de una empresa que utiliza chatbots inteligentes es IBM, con su plataforma de IA, Watson. Dato curioso, Watson de IBM ha asistido e incluso ganado en Jeopardy varias veces.
Bases de conocimiento mejoradas
Las bases de conocimiento de IA son depósitos de información centralizados con capacidades de IA adicionales. Las funcionalidades añadidas por la IA varían de un sistema a otro, pero en general contribuyen a bases de conocimiento internas y externas más completas, automatizadas y fáciles de navegar. .
Un buen ejemplo en la vida real es el asistente de IA de LiveAgent, una base de conocimientos impulsada por IA que crea automáticamente artículos de la base de conocimientos a partir de tickets y comunicaciones anteriores con los clientes.
Funciones de búsqueda avanzadas
La inteligencia artificial puede filtrar grandes cantidades de datos para encontrar información precisa rápidamente. Utiliza el procesamiento de lenguaje natural para comprender el lenguaje humano, haciendo que las búsquedas de conocimiento sean más intuitivas y precisas. Las capacidades de búsqueda inteligente de la IA derriban la barrera para los trabajadores del conocimiento y les permiten realizar sus tareas de manera mucho más eficiente y efectiva.
En la vida real, Einstein de Salesforce es un gran ejemplo de funcionalidad de búsqueda impulsada por IA.
Soporte interactivo de navegación
Al interactuar con una base de conocimiento impulsada por IA, los clientes o agentes pueden utilizar indicaciones para explorar una base de conocimiento existente. Esto permite una navegación mucho más enfocada en comparación con simplemente escribir palabras clave en la barra de búsqueda.
Puedes ver estas capacidades de inteligencia artificial en la base de conocimientos impulsada por IA de LiveAgent con la funcionalidad de búsqueda inteligente.
Análisis predictivo
La inteligencia artificial utiliza algoritmos avanzados y técnicas de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre resultados futuros basados en datos históricos y patrones. El análisis predictivo de IA se ha convertido en una de las soluciones críticas para procesos como asignación de recursos, predicción de fraudes, análisis de tendencias, evaluación de riesgos y predicción de deserción.
Un ejemplo muy conocido de análisis predictivo en la vida real es Netflix. Utilizan análisis predictivo en su motor de recomendación para predecir el comportamiento del usuario y sugerir programas de televisión y películas.
Herramientas de toma de decisiones
La gestión del conocimiento empresarial potenciada por la inteligencia artificial permite a las empresas tomar decisiones más basadas en datos. El software de gestión del conocimiento impulsado por la inteligencia artificial puede analizar escenarios complejos y proporcionar recomendaciones, mejorando el proceso de toma de decisiones.
Por ejemplo, el complemento URLsLab para WordPress utiliza inteligencia artificial para analizar grandes cantidades de datos en tu sitio web y recomendar de manera independiente elementos del sitio web como artículos relacionados, grupos de contenido e incluso generar automáticamente nuevo contenido.
¿Cómo está incorporando LiveAgent la IA para la gestión del conocimiento?
El equipo de LiveAgent está trabajando arduamente para implementar inteligencia artificial en el conjunto de características existentes y varios aspectos de la gestión del conocimiento. Las funciones de gestión del conocimiento se enriquecerán con una nueva base de conocimientos impulsada por IA y funciones de búsqueda inteligente que usan IA para crear una experiencia más optimizada y eficiente para los usuarios.
La base de conocimiento impulsada por inteligencia artificial de LiveAgent puede crear automáticamente artículos de conocimiento basados en tickets de soporte al cliente y comunicaciones anteriores con clientes, mientras que la Búsqueda Inteligente utiliza IA para responder preguntas de los clientes con base en los artículos de conocimiento existentes.
Es posible que te estés preguntando cómo estos características beneficiarán al usuario final. Explicaremos.
En primer lugar, la Base de Conocimientos impulsada por IA puede ahorrar tiempo y recursos a las empresas al generar automáticamente artículos de conocimiento. Esto significa que las empresas pueden centrarse más en sus operaciones principales, en lugar de pasar tiempo creando estos artículos manualmente.
En segundo lugar, la función de búsqueda inteligente puede mejorar la satisfacción del cliente al proporcionar respuestas rápidas y precisas a sus preguntas. Esto puede llevar a una mejor experiencia del cliente, lo que a su vez puede conducir a una mayor lealtad del cliente y potencialmente a más ventas.
Además, estas características de IA pueden ayudar a las empresas a agilizar sus procesos de soporte al cliente, haciéndolos más eficientes. Esto puede conducir a ahorros de costos, ya que las empresas pueden atender las consultas de los clientes de manera más rápida y con menos recursos.
Finalmente, al utilizar la IA para gestionar el conocimiento, las empresas pueden asegurarse de que su servicio al cliente esté siempre actualizado y relevante. Esto puede ayudar a las empresas a mantenerse competitivas en su mercado, ya que pueden adaptarse rápidamente a los cambios y nuevas tendencias.
En general, ambas de estas características son acompañadas por otras funcionalidades impulsadas por IA que mejorarán y ampliarán en gran medida las capacidades de LiveAgent.
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Frequently Asked Questions
¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial e ingeniería del conocimiento?
La inteligencia artificial es el campo más amplio que abarca la creación de sistemas inteligentes capaces de realizar tareas similares a las humanas, mientras que la ingeniería del conocimiento es una disciplina específica dentro de la IA que implica estructurar y codificar el conocimiento humano y experiencia para su uso por los sistemas de IA. La ingeniería del conocimiento juega un papel crucial al permitir que los sistemas de IA razonen y tomen decisiones informadas basadas en el conocimiento acumulado.
¿Cómo puede la inteligencia artificial conversacional transformar el soporte técnico de TI?
La IA conversacional tiene el potencial de transformar el soporte de TI al brindar asistencia eficiente, fácil de usar y personalizada a los usuarios que buscan ayuda técnica o información. Entre las capacidades más importantes que la IA generativa y conversacional puede aportar a su empresa se encuentran la disponibilidad las 24/7, la reducción de errores humanos, la reducción de la carga de trabajo para su equipo de soporte de TI y el soporte multilingüe.
¿Cómo están transformando los chatbots impulsados por IA las operaciones de marketing y ventas?
Al aprovechar los chatbots impulsados por IA, las empresas pueden optimizar las operaciones de marketing y ventas, mejorar la participación del cliente y brindar experiencias más personalizadas durante todo el ciclo de vida del cliente. Esto da como resultado una mayor satisfacción del cliente, tasas de conversión más altas y una mayor eficiencia operativa.
¿Cómo adquiere el conocimiento la inteligencia artificial?
La IA adquiere conocimiento a través de una combinación de datos, algoritmos y procesos de aprendizaje. El proceso de adquisición de conocimientos implica entrenar modelos de IA en grandes conjuntos de datos y permitirles aprender patrones, hacer predicciones y generar conocimientos.
Después de leer sobre la gestión del conocimiento con inteligencia artificial, puedes explorar más sobre los pros y contras de la IA en la gestión del conocimiento, junto con ejemplos del mundo real. Esta página te proporcionará una visión más profunda sobre cómo la IA puede impactar tanto positiva como negativamente en este ámbito. Además, si te interesa saber cómo LiveAgent está incorporando la IA para mejorar sus procesos de gestión del conocimiento, asegúrate de revisar cómo LiveAgent utiliza la IA para la gestión del conocimiento. Esto te dará una idea de las aplicaciones prácticas y las innovaciones que puedes esperar en el servicio al cliente.
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