AI-Wissensverwaltung

Künstliche Intelligenz hat neue Fortschritte in der Technologie gebracht und zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung. Es ist nur natürlich, dass AI ihren Weg in die Wissensverwaltung gefunden hat.

AI-gestützte Wissensverwaltungssysteme sind darauf ausgelegt, den Prozess der Informationsfindung und -nutzung effizienter, genauer und personalisierter zu gestalten. Sie können riesige Datenmengen durchsuchen, Muster erkennen, aus Benutzerinteraktionen lernen und Erkenntnisse liefern, die Menschen übersehen könnten.

Was ist AI?

AI oder künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz durch Maschinen, insbesondere Computer. Diese fortschrittliche Technologie umfasst Prozesse wie Lernen (die Erfassung von Informationen und Regeln für deren Verwendung), Argumentation (die Verwendung der Regeln, um ungefähre oder definitive Schlussfolgerungen zu erreichen) und Selbstkorrektur.

AI-basierte Technologie wird typischerweise in zwei Typen klassifiziert:

• Narrow AI ist darauf ausgelegt, eine enge Aufgabe wie Spracherkennung auszuführen – Apples Siri und Amazons Alexa.
• General AI kann theoretisch jede intellektuelle Aufgabe ausführen, die ein Mensch ausführen kann. Bislang existiert kein solches System.

AI-Technologien umfassen maschinelles Lernen, bei dem Maschinen programmiert werden, um zu lernen und sich aus Erfahrung zu verbessern, und Verarbeitung natürlicher Sprache, die die Interaktionen zwischen Computern und menschlicher Sprache beinhaltet. Andere Technologien umfassen Spracherkennung, Bilderkennung, Planung und Robotik.

Obwohl es sich für manche wie eine brandneue Idee anfühlen mag, gibt es AI schon seit einigen Jahren. AI lernte 1965, Damespiel zu spielen, Chatbots entstanden in den 90er Jahren, und in den 2010er Jahren wurde es hauptsächlich verwendet, um komplizierte Richtliniendokumente zu vereinfachen. Jetzt, da ChatGPT 4 veröffentlicht wurde, ist es spannend zu sehen, wohin AI führt.

Was ist Wissensverwaltung?

Wissensverwaltung (KM) ist ein multidisziplinäres Feld, das sich auf den Prozess der Erstellung, Kuratierung, des Austauschs, der Nutzung und der Verwaltung von Wissen und Informationen innerhalb einer Organisation bezieht, um effiziente Entscheidungsfindungsprozesse, Problemlösung, Lernen und Innovation zu erleichtern. Das Ziel agiler Wissensverwaltungspraktiken ist es, die Effizienz zu verbessern, indem die Notwendigkeit, Wissen neu zu entdecken, reduziert wird.

In KM bestehen Erkenntnisse und Erfahrungen aus Wissen. Sie sind entweder in Einzelpersonen verkörpert oder in Organisationsprozessen oder -praktiken eingebettet. Um Ihnen ein besseres Verständnis zu geben, hier sind die bedeutendsten Komponenten der Unternehmens-Wissensverwaltung:

• Menschen: Einfach ausgedrückt, sind sie die Schöpfer von Wissen. Die Personen in einer Organisation, die Wissen schaffen, nutzen und teilen. Sie müssen bereit und in der Lage sein, das, was sie wissen, zu teilen und das Wissen zu nutzen, das andere teilen.
• Prozesse: Die Methoden und Verfahren, die verwendet werden, um Wissen zu schaffen, zu speichern, zu teilen und zu nutzen. Diese können von formalen Prozessen wie Schulungsprogrammen bis zu informellen wie sozialen Interaktionen reichen.
• Technologie: Die Tools und Expertensysteme, die zur Unterstützung der Wissensverwaltung verwendet werden. Dies kann Datenbanken, Dokumentenverwaltungssysteme, Social-Media-Plattformen, Suchmaschinen und mehr umfassen.
• Kultur: Die Werte, Normen und Verhaltensweisen, die Wissensaustausch und -nutzung fördern oder entmutigen. Eine Kultur, die Lernen und Teilen schätzt, ist entscheidend für die Wissensverwaltung.
• Struktur: Die Organisationsstrukturen, die die Wissensverwaltung erleichtern oder behindern. Dies kann hierarchische Strukturen umfassen, die kontrollieren, wer Zugriff auf welches Wissen hat, sowie informellere Strukturen wie Beziehungsnetzwerke.

Was ist die Verbindung zwischen AI und Wissensverwaltung?

Künstliche Intelligenz und Wissensverwaltung sind auf eine Weise miteinander verbunden, dass generative AI die Effizienz und Effektivität der Wissensverwaltung verbessert. Traditionell umfasst die Wissensverwaltung viele manuelle Aufgaben, die als mühsam angesehen werden können. Künstliche Intelligenz automatisiert nicht nur diese Aufgaben, sondern fügt viele komplexe Funktionen hinzu.

Warum ist künstliche Intelligenz in der Wissensverwaltung wichtig?

Künstliche Intelligenz hat ihren Platz als unverzichtbares Werkzeug in der Wissensverwaltung aufgrund ihrer Geschwindigkeit, analytischen Stärke, Vorhersagefähigkeiten, Verbesserung der Zugänglichkeit und selbstverbessernden Natur beansprucht. Darauf aufbauend ist AI schnell zu einem Eckpfeiler im Bereich der Wissensverwaltung geworden.

Im Kern liegt die Bedeutung von AI in KM in ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen weit über menschliche Fähigkeiten hinaus zu verarbeiten und zu analysieren. Seine Geschwindigkeit, Genauigkeit und Vorhersagefähigkeiten ermöglichen es Organisationen, kritische Erkenntnisse zu identifizieren und zu nutzen, die in ihren Daten verborgen sind, was zu informierteren und strategischeren Entscheidungen führt.

Darüber hinaus erleichtert AI die verbesserte Zugänglichkeit von Informationen und stellt sicher, dass das richtige Wissen zum richtigen Zeitpunkt an die richtige Person geliefert wird. Diese Symbiose von AI und KM stellt nicht nur die effiziente Handhabung von Daten sicher, sondern fördert auch ein Umfeld, das Innovation, agile Entscheidungsfindung und ein tieferes Verständnis sowohl interner Operationen als auch externer Marktdynamiken fördert.

Vorteile von AI in der Wissensverwaltung

AI kann vielen Unternehmen viele Vorteile bringen. Lassen Sie uns tiefer in die Vorteile eintauchen, die AI-gestützte Wissensverwaltungssoftware für Ihre Geschäftsprozesse bringen kann.

Verbesserte Entscheidungsfindung

AI-gestützte Tools ermöglichen es Unternehmen, datengesteuertere Entscheidungen zu treffen. AI-gestützte Wissensverwaltungssoftware kann komplexe Szenarien analysieren und Empfehlungen geben, um den Entscheidungsfindungsprozess zu verbessern.

Kosteneinsparungen

Wie bereits erwähnt, kann die Wissensverwaltung ziemlich mühsam sein. Durch den Einsatz von AI-gestützten Systemen können Sie Routineaufgaben automatisieren, was zu reduzierten Betriebskosten und besserer Ressourcenallokation für andere Geschäftsaktivitäten führt.

Verbesserte Effizienz

Mit AIss Fähigkeit, riesige Datenmengen mit Blitzgeschwindigkeit zu verarbeiten, kann sie den gesamten Wissensverwaltungsprozess rationalisieren, ihn effizienter machen und weniger anfällig für menschliche Fehler.

Erhöhte Innovation

AI kann erheblich zur Innovation innerhalb von Organisationen beitragen, indem sie die Daten in der Wissensdatenbank analysiert und unabhängig Verbesserungen vorschlägt, die speziell auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind. Dies rationalisiert nicht nur den Innovationsprozess, sondern stellt auch sicher, dass die vorgeschlagenen Änderungen relevant und vorteilhaft für die Organisation sind.

Verbesserter Kundenservice

Generative AI in der Wissensverwaltung kann die Kundenservicebemühungen erheblich verbessern, indem sie schnellere, genauere und personalisierte Kundenserviceoptionen bietet.

Einige der häufigsten Verwendungen von generativer AI-Wissensverwaltung im Kundenservice sind Chatbots mit fortgeschrittenen Konversationsfähigkeiten und Self-Service-Optionen, die 24/7-Kundenunterstützung ohne Kontakt ermöglichen. AI kann auch Leitfäden zur Lösung häufiger Kundenprobleme basierend auf vorherigen Wissensartikeln generieren und Kundenservice-Tickets automatisch kategorisieren. All dies kann Kundenerwartungen übertreffen, die Kundenbindung steigern und Ihnen helfen, geschäftlichen Erfolg zu erzielen.

Verbesserte Personalisierung

AI nutzt komplexe Algorithmen, um das Verhalten, die Vorlieben und Bedürfnisse eines Benutzers zu analysieren, um personalisiertes Wissen bereitzustellen. Insbesondere können neuronale Netze Beziehungen innerhalb eines Datensatzes identifizieren, indem sie die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen und personalisierte Ergebnisse liefern, z. B. Wissensartikel. Dieses Maß an Personalisierung verbessert die Benutzer- und Kundenerfahrung.

Potenzielle Herausforderungen von AI in der Wissensverwaltung

Wie bei jedem anderen innovativen und leistungsstarken System ist die Nutzung von generativer AI in der Wissensverwaltung nicht ohne ihre Herausforderungen. Lassen Sie uns die drängendsten besprechen.

Technische Komplexität

Während generative AI das Potenzial hat, Wissensverwaltungsprozesse erheblich zu verbessern, kann die komplizierte Natur von AI-Technologien Herausforderungen einführen, die Organisationen bewältigen müssen. Einige der häufigsten Herausforderungen sind die Implementierungskomplexität, die Integration mit bestehenden Systemen, die Datenqualität und -genauigkeit sowie intensive Ressourcenanforderungen. Obwohl AI-basierte Lösungen nicht genau autonome Systeme sind, sind sie dennoch sehr komplex und erfordern ein hohes Maß an Fachwissen.

Datenschutz- und Sicherheitsbedenken

AI-Systeme benötigen häufig Zugriff auf große Datenmengen, was Datenschutz- und Sicherheitsbedenken aufwerfen kann. Beispielsweise würde ein AI-System, das für die Wissensverwaltung in einer Gesundheitseinrichtung verwendet wird, Zugriff auf sensible Patientendaten benötigen. Wenn diese Daten nicht ordnungsgemäß gesichert sind, könnten sie anfällig für Verstöße sein, was möglicherweise zu schwerwiegenden rechtlichen und Reputationsfolgen führt.

Risiko der Abhängigkeit von AI

Eine Überabhängigkeit von künstlicher Intelligenz kann zu mangelnder menschlicher Aufsicht und kritischem Denken führen. Wenn sich ein Unternehmen beispielsweise ausschließlich auf ein AI-System für die Wissensverwaltung verlässt, können wichtige Erkenntnisse, die menschliche Intuition und Erfahrung erfordern, übersehen werden. Darüber hinaus kann das Unternehmen, wenn das AI-System ausfällt oder einen Fehler macht, möglicherweise keinen Backup-Plan haben.

Wie man Risiken von AI-basierten Systemen mindert

Hier sind einige Tipps, wie Sie die Risiken im Zusammenhang mit der Verwendung von AI-gestützten Wissensverwaltungsplattformen mindern können:

• Investieren Sie in qualifizierte AI-Fachleute und bieten Sie Schulungen für vorhandenes Personal an – Stellen Sie sicher, dass sich Ihr Personal befähigt fühlt, die neuen AI-Tools zu nutzen, und haben Sie erfahrene Fachleute zur Hand, falls Probleme auftreten.
• Planen Sie umfassende Strategien zur Verbesserung und Vorverarbeitung der Datenqualität – Skizzieren Sie einen systematischen Ansatz, um sicherzustellen, dass die Daten, die Sie verwenden, genau und konsistent sind. Richten Sie Standardisierungsprozesse ein und überwachen Sie Daten regelmäßig, um Wissenslücken und Verschlechterung der Datenqualität zu vermeiden.
• Führen Sie gründliche Recherchen und Pilotprojekte vor der vollständigen Implementierung durch – Untersuchen und testen Sie das neue System gründlich, bevor Sie es in einer Produktionsumgebung einsetzen.
• Wählen Sie AI-Lösungen, die mit den Zielen und technischen Fähigkeiten der Organisation übereinstimmen – Stellen Sie sicher, dass Sie nicht mehr abbeißen, als Sie kauen können. Bewerten Sie Ihre Bedürfnisse und Ziele sowie technische Fähigkeiten. Dies hilft, sich selbst und Ihr Personal nicht zu überfordern und verhindert, dass Sie Ihr Budget überschreiten.
• Etablieren Sie und halten Sie sich an strenge Protokolle für laufende Wartung, Updates und ethische Überlegungen, um Verstöße und Datenschutzprobleme im AI-Lebenszyklus zu verhindern. Priorisieren Sie Datensicherheit, Datenschutz und Compliance durch Implementierung von Maßnahmen wie Datenverschlüsselung, Durchführung regelmäßiger Risikobewertungen und kontinuierliche Compliance-Audits. Dies stellt sicher, dass sowohl Ihre Daten als auch die Ihrer Benutzer geschützt sind.
• Priorisieren Sie Datensicherheit, Datenschutz und Compliance während des gesamten AI-Lebenszyklus – Konzentrieren Sie sich auf Sicherheitsmaßnahmen wie Datenverschlüsselung, regelmäßige Risikobewertungen und kontinuierliche Compliance-Audits, um Ihre und die Daten Ihrer Benutzer zu schützen.
• Konzentrieren Sie sich auf Benutzerschulung und Änderungsmanagement, um eine reibungslose Einführung zu gewährleisten – Die Einführung eines neuen Tools oder einer neuen Dienstleistung kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere eines so komplexen wie einer AI-Wissensverwaltungsplattform. Schulen Sie alle Benutzer in der ordnungsgemäßen Handhabung des Systems, um Wissenslücken zu vermeiden, und implementieren Sie einen Änderungsverwaltungsprozess, der eine reibungslose Systemintegration gewährleistet.

Beispiele für die Verwendung von AI in der Wissensverwaltung

Jetzt, da wir die Theorie haben, schauen wir uns einige reale Beispiele von AI in der Wissensverwaltung an.

Intelligente Chatbots

Eines der prominentesten Beispiele für generative AI in der Wissensverwaltung ist die Verwendung intelligenter Chatbots. Diese AI-gestützten virtuellen Assistenten können mit Benutzern auf natürliche, menschenähnliche Weise interagieren, sofortige Antworten auf Anfragen geben, Benutzer durch komplexe Prozesse führen und sogar aus vergangenen Interaktionen lernen, um die zukünftige Leistung zu verbessern.

Ein Paradebeispiel eines Unternehmens, das intelligente Chatbots nutzt, ist IBM mit seiner AI-Plattform Watson. Spaßfakt: IBMs Watson hat an Jeopardy teilgenommen und sogar mehrmals gewonnen!

Verbesserte Wissensdatenbanken

AI-Wissensdatenbanken sind zentralisierte Informationsrepositorien mit zusätzlichen AI-Fähigkeiten. Die von AI hinzugefügten Funktionalitäten variieren von System zu System, tragen aber insgesamt zu umfassenderen, automatisierteren und leichter zu navigierenden externen und internen Wissensdatenbanken bei.

Ein gutes reales Beispiel ist LiveAgents AI Assist – eine AI-gestützte Wissensdatenbank, die automatisch Wissensdatenbankartikel aus Tickets und vorherigen Kundenkommunikationen erstellt.

Erweiterte Suchfunktionen

AI kann riesige Datenmengen durchsuchen, um schnell präzise Informationen zu finden. Sie nutzen Verarbeitung natürlicher Sprache, um menschliche Sprache zu verstehen, was Wissenssuchen intuitiver und genauer macht. AIss intelligente Suchfähigkeiten bauen die Barriere für Wissensarbeiter ab und ermöglichen es ihnen, ihre Arbeit viel effizienter und effektiver zu erledigen.

In der Praxis ist Salesforces Einstein ein großartiges Beispiel für AI-gestützte Suchfunktionalität.

Interaktive Browsing-Unterstützung

Bei der Interaktion mit einer AI-gestützten Wissensdatenbank können Kunden oder Agenten Eingabeaufforderungen verwenden, um eine vorhandene Wissensdatenbank zu durchsuchen. Dies ermöglicht viel gezielteren Browsing im Vergleich zum einfachen Eingeben von Schlüsselwörtern in die Suchleiste.

Sie können diese künstlichen Intelligenzmöglichkeiten in LiveAgents AI-gestützter Wissensdatenbank mit der Smart-Search-Funktionalität sehen.

Vorhersageanalyse

Künstliche Intelligenz nutzt fortgeschrittene Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse basierend auf historischen Daten und Mustern zu treffen. AI-Vorhersageanalyse ist zu einer der kritischen Lösungen für Prozesse wie Ressourcenallokation, Betrugserkennung, Trendanalyse, Risikobewertung und Churn-Vorhersage geworden.

Ein bekanntes Beispiel für Vorhersageanalyse in der Praxis ist Netflix. Sie nutzen Vorhersageanalysen in ihrer Empfehlungs-Engine, um Benutzerverhalten vorherzusagen und TV-Shows und Filme vorzuschlagen.

Entscheidungshilfewerkzeuge

AI-gestützte Unternehmens-Wissensverwaltung ermöglicht es Unternehmen, datengesteuertere Entscheidungen zu treffen. AI-gestützte Wissensverwaltungssoftware kann komplexe Szenarien analysieren und Empfehlungen geben, um den Entscheidungsfindungsprozess zu verbessern.

Beispielsweise nutzt das URLsLab-Plugin für WordPress AI, um große Datenmengen auf Ihrer Website zu analysieren und unabhängig Website-Elemente wie verwandte Artikel, Content-Cluster zu empfehlen und generiert sogar automatisch neue Inhalte.

Wie integriert LiveAgent AI für die Wissensverwaltung?

Das Team von LiveAgent arbeitet hart daran, künstliche Intelligenz in den bestehenden Funktionssatz und verschiedene Aspekte der Wissensverwaltung zu integrieren. Die Wissensverwaltungsfunktionen werden durch neue AI-gestützte Wissensdatenbank- und Smart-Search-Funktionen bereichert, die AI nutzen, um ein rationalisiertes und effizienteres Erlebnis für Benutzer zu schaffen.

LiveAgents AI-gestützte Wissensdatenbank kann automatisch Wissensartikel basierend auf Kundenservice-Tickets und vorherigen Kundenkommunikationen erstellen, während Smart Search AI nutzt, um Kundenfragen basierend auf vorhandenen Wissensartikeln zu beantworten.

Vorteile für Endbenutzer

Sie fragen sich vielleicht, wie diese Funktionen dem Endbenutzer zugute kommen. Lassen Sie uns erklären.

Erstens kann die AI-gestützte Wissensdatenbank Unternehmen Zeit und Ressourcen sparen, indem sie automatisch Wissensartikel generiert. Dies bedeutet, dass Unternehmen sich mehr auf ihre Kernoperationen konzentrieren können, anstatt Zeit mit der manuellen Erstellung dieser Artikel zu verbringen.

Zweitens kann die Smart-Search-Funktion die Kundenzufriedenheit verbessern, indem sie schnelle und genaue Antworten auf ihre Fragen liefert. Dies kann zu einem besseren Kundenerlebnis führen, was wiederum zu erhöhter Kundenloyalität und möglicherweise mehr Verkäufen führen kann.

Darüber hinaus können diese AI-Funktionen Unternehmen helfen, ihre Kundenserviceprozesse zu rationalisieren und effizienter zu gestalten. Dies kann zu Kosteneinsparungen führen, da Unternehmen Kundenanfragen schneller und mit weniger Ressourcen bearbeiten können.

Schließlich können Unternehmen durch die Verwendung von AI zur Verwaltung von Wissen sicherstellen, dass ihr Kundenservice immer aktuell und relevant ist. Dies kann Unternehmen helfen, in ihrem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, da sie schnell auf Veränderungen und neue Trends reagieren können.

Insgesamt werden beide Funktionen von anderen AI-gestützten Funktionalitäten begleitet, die die Fähigkeiten von LiveAgent stark verbessern und erweitern werden.