La gestión del conocimiento con IA es un sistema sofisticado que aprovecha las tecnologías de inteligencia artificial para optimizar y mejorar el proceso de captura, organización y utilización del conocimiento organizacional.
La gestión del conocimiento con IA es un sistema sofisticado que aprovecha las tecnologías de inteligencia artificial para optimizar y mejorar el proceso de captura, organización y utilización del conocimiento organizacional. Implica el uso de herramientas de IA como aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural e informática cognitiva para automatizar el proceso de gestión de grandes cantidades de datos e información.
La inteligencia artificial ha estado trayendo nuevos avances en tecnología y no muestra signos de desaceleración. Es natural que la IA haya encontrado su camino hacia la gestión del conocimiento.
Los sistemas de gestión del conocimiento impulsados por IA están diseñados para hacer que el proceso de búsqueda y uso de información sea más eficiente, preciso y personalizado. Pueden analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones, aprender de las interacciones de los usuarios y proporcionar información que los humanos podrían pasar por alto.
La IA, o inteligencia artificial, se refiere a la simulación de la inteligencia humana por máquinas, especialmente computadoras. Esta tecnología avanzada abarca procesos como el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para usar esa información), el razonamiento (usar las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección.
La tecnología basada en IA se clasifica típicamente en dos tipos:
Las tecnologías de IA incluyen aprendizaje automático, donde las máquinas se programan para aprender y mejorar a partir de la experiencia, y procesamiento del lenguaje natural, que implica las interacciones entre computadoras y lenguaje humano. Otras tecnologías incluyen reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes, planificación y robótica.
Aunque podría parecer una idea completamente nueva para algunos, la IA ha estado con nosotros durante bastante tiempo. La IA aprendió a jugar damas en 1965, los chatbots surgieron en los 90, y en los 2010 se utilizó principalmente para simplificar documentos de política complicados. Ahora que ChatGPT 4 ha sido lanzado, es emocionante ver hacia dónde llevará la IA.
La gestión del conocimiento (GC) es un campo multidisciplinario que se refiere al proceso de crear, curar, compartir, utilizar y gestionar el conocimiento e 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 GC, los conocimientos y experiencias comprenden el conocimiento. Están incorporados en individuos o incrustados en procesos u prácticas organizacionales. Para darte una mejor comprensión, aquí están los componentes más significativos de la gestión del conocimiento empresarial:
La inteligencia artificial y la gestión del conocimiento están interconectadas de una manera en 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 verse como tediosas. La inteligencia artificial no solo automatiza esas tareas sino que añade muchas funciones complejas.
La inteligencia artificial ha reclamado su lugar como una herramienta indispensable en la gestión del conocimiento debido a su velocidad, capacidad analítica, capacidades predictivas, mejora de la accesibilidad y naturaleza automejorable. Basándose en esto, la IA ha emergido rápidamente como una piedra angular en el campo de la gestión del conocimiento.
En su esencia, la importancia de la IA en GC radica en su capacidad para procesar y analizar vastas cantidades de datos mucho más allá de las capacidades humanas. Su velocidad, precisión y capacidades predictivas permiten a las organizaciones identificar y aprovechar información crítica oculta en sus datos, lo que lleva a decisiones más informadas y estratégicas.
Además, la IA facilita una accesibilidad mejorada de la información, asegurando que el conocimiento correcto se entregue al individuo correcto en el momento óptimo. Esta simbiosis de IA y GC no solo asegura el manejo eficiente de datos sino que también fomenta un entorno que promueve la innovación, la toma de decisiones ágil y una comprensión más profunda de las operaciones internas y la dinámica del mercado externo.
La IA puede traer muchas ventajas a los negocios. Profundicemos en los beneficios que el software de gestión del conocimiento impulsado por IA puede aportar a tus procesos empresariales.
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 el proceso de toma de decisiones.
Como ya hemos mencionado, la gestión del conocimiento puede ser bastante tediosa. Al emplear sistemas impulsados por IA, puedes automatizar tareas rutinarias, lo que lleva a costos operativos reducidos y una mejor asignación de recursos para otras actividades empresariales.
Con la capacidad de la IA para procesar vastas cantidades de datos a velocidad de rayo, puede optimizar todo el proceso de gestión del conocimiento, haciéndolo más eficiente y menos propenso a errores humanos.
La IA puede contribuir significativamente a la innovación dentro de las organizaciones analizando los datos en la base de conocimiento y proponiendo autónomamente avances específicamente adaptados a las necesidades de la empresa. Esto no solo optimiza el proceso de innovación sino que también asegura que los cambios propuestos sean relevantes y beneficiosos para la organización.
La IA generativa en la gestión del conocimiento puede mejorar significativamente los esfuerzos de servicio al cliente proporcionando opciones de servicio al cliente más rápidas, precisas y personalizadas.
Algunos de los usos más comunes de la gestión del conocimiento con IA generativa en el servicio al cliente incluyen chatbots con capacidades conversacionales avanzadas y opciones de autoservicio que facilitan soporte al cliente sin contacto 24/7. La IA también puede generar guías para resolver problemas comunes de clientes basadas en artículos de conocimiento anteriores y categorizar automáticamente tickets de soporte al cliente. Todo esto puede superar las expectativas de los clientes, aumentar la retención de clientes y ayudarte a lograr el éxito empresarial.
La IA utiliza algoritmos complejos para analizar el comportamiento, preferencias y necesidades de un usuario para entregar 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 proporcionando resultados personalizados, por ejemplo, artículos de conocimiento. Este nivel de personalización mejora las experiencias de usuarios y clientes.
Como con cualquier otro sistema innovador y poderoso, utilizar IA generativa en la gestión del conocimiento no viene sin su cuota de desafíos. Discutamos los más apremiantes.
Aunque la IA generativa tiene el potencial de mejorar enormemente los procesos de gestión del conocimiento, la naturaleza intrincada de las tecnologías de IA puede introducir desafíos que las organizaciones necesitan abordar. Algunos de los desafíos más comunes son la complejidad de implementación, la integración con sistemas existentes, la calidad y precisión de los datos, e incluso 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.
Los sistemas de IA a menudo requieren acceso a grandes cantidades de datos, lo que puede plantear preocupaciones de privacidad y seguridad. Por ejemplo, un sistema de IA utilizado para la gestión del conocimiento en un entorno de atención médica necesitaría acceso a datos sensibles de pacientes. Si estos datos no están debidamente asegurados, podrían ser vulnerables a brechas, potencialmente llevando a consecuencias legales y de reputación graves.
La dependencia excesiva de la inteligencia artificial puede llevar a la falta de supervisión humana y pensamiento crítico. Por ejemplo, si una empresa depende únicamente de un sistema de IA para la gestión del conocimiento, información importante que requiere intuición humana y experiencia puede ser pasada por alto. Además, si el sistema de IA falla o comete un error, la empresa podría no tener un plan de respaldo en su lugar.
Aquí hay algunos consejos sobre cómo mitigar los riesgos vinculados al uso de plataformas de gestión del conocimiento impulsadas por IA:
Ahora que tenemos la teoría clara, veamos algunos ejemplos de la vida real de IA en la gestión del conocimiento.
Uno de los ejemplos más destacados de IA generativa en la gestión del conocimiento es el uso de chatbots inteligentes. Estos asistentes virtuales impulsados por IA pueden interactuar con los usuarios de una manera natural y similar a la humana, proporcionando respuestas instantáneas a consultas, guiando a los usuarios a través de procesos complejos e incluso aprendiendo de interacciones pasadas para mejorar el desempeño futuro.
Un ejemplo principal de una empresa que utiliza chatbots inteligentes es IBM, con su plataforma de IA, Watson. ¡Dato curioso, IBM’s Watson ha asistido e incluso ganado Jeopardy múltiples veces!
Las bases de conocimiento con IA son repositorios de información centralizados con capacidades de IA añadidas. Las funcionalidades añadidas por la IA varían de sistema a sistema, pero en general contribuyen a bases de conocimiento externas e internas más completas, automatizadas y fáciles de navegar.
Un buen ejemplo de la vida real es AI Assist de LiveAgent — una base de conocimiento impulsada por IA que crea automáticamente artículos de base de conocimiento a partir de tickets y comunicaciones previas con clientes.
La IA puede analizar vastas cantidades de datos para encontrar información precisa rápidamente. Utilizan procesamiento del lenguaje natural para entender 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 hacer sus trabajos mucho más eficientemente y efectivamente.
En la vida real, Einstein de Salesforce es un gran ejemplo de funcionalidad de búsqueda impulsada por IA.
Al interactuar con una base de conocimiento impulsada por IA, los clientes o agentes pueden usar indicaciones para navegar una base de conocimiento existente. Esto permite una navegación mucho más dirigida en comparación con simplemente escribir palabras clave en la barra de búsqueda.
Puedes ver estas capacidades de inteligencia artificial en la base de conocimiento impulsada por IA de LiveAgent con la funcionalidad Smart Search.
La inteligencia artificial utiliza algoritmos avanzados y técnicas de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre resultados futuros basadas 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 fraude, análisis de tendencias, evaluación de riesgos y predicción de abandono.
Un ejemplo bien conocido de análisis predictivo en la vida real es Netflix. Utilizan análisis predictivos en su motor de recomendaciones para predecir el comportamiento del usuario y sugerir programas de televisión y películas.
La gestión del conocimiento empresarial impulsada por IA permite 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 el proceso de toma de decisiones.
Por ejemplo, el plugin URLsLab para WordPress utiliza IA para analizar grandes cantidades de datos en tu sitio web y recomendar independientemente elementos del sitio web como artículos relacionados, clusters de contenido e incluso genera automáticamente nuevo contenido.
El equipo de LiveAgent está trabajando duro implementando inteligencia artificial en el conjunto de características existente y varios aspectos de la gestión del conocimiento. Las características de gestión del conocimiento se enriquecerán con nuevas características de base de conocimiento impulsadas por IA y Smart Search que utilizan IA para crear una experiencia más optimizada y eficiente para los usuarios.
La base de conocimiento impulsada por IA de LiveAgent puede crear automáticamente artículos de conocimiento basados en tickets de soporte al cliente y comunicaciones previas con clientes, mientras que Smart Search utiliza IA para responder preguntas de clientes basadas en artículos de conocimiento existentes.
Te podrías estar preguntando cómo estas características beneficiarán al usuario final. Déjanos explicar.
Primero, la Base de Conocimiento impulsada por IA puede ahorrar tiempo y recursos a los negocios generando automáticamente artículos de conocimiento. Esto significa que los negocios pueden enfocarse más en sus operaciones principales, en lugar de pasar tiempo creando estos artículos manualmente.
Segundo, la característica Smart Search puede mejorar la satisfacción del cliente proporcionando respuestas rápidas y precisas a sus preguntas. Esto puede llevar a una mejor experiencia del cliente, que a su vez puede llevar a mayor lealtad del cliente y potencialmente más ventas.
Además, estas características de IA pueden ayudar a los negocios a optimizar sus procesos de soporte al cliente, haciéndolos más eficientes. Esto puede llevar a ahorros de costos, ya que los negocios pueden manejar consultas de clientes más rápidamente y con menos recursos.
Finalmente, al usar IA para gestionar el conocimiento, los negocios pueden asegurar que su soporte al cliente siempre esté actualizado y sea relevante. Esto puede ayudar a los negocios a mantenerse competitivos en su mercado, ya que pueden adaptarse rápidamente a cambios y nuevas tendencias.
En general, ambas características van acompañadas de otras funcionalidades impulsadas por IA que mejorarán y expandirán enormemente las capacidades de LiveAgent.
Construye una base de conocimiento inteligente con LiveAgent. Organiza, busca y entrega respuestas más rápido con gestión inteligente 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 y la experiencia humana para su uso por sistemas de IA. La ingeniería del conocimiento juega un papel crucial en permitir que los sistemas de IA razonen y tomen decisiones informadas basadas en el conocimiento acumulado.
La IA conversacional tiene el potencial de transformar el soporte de TI proporcionando asistencia eficiente, fácil de usar y personalizada a los usuarios que buscan ayuda técnica o información. Entre las capacidades más significativas que la IA conversacional y generativa puede aportar a tu negocio se encuentran la disponibilidad 24/7, la reducción de errores humanos, la reducción de la carga de trabajo para tu equipo de soporte de TI y el soporte multilingüe.
Al aprovechar los chatbots impulsados por IA, las empresas pueden optimizar las operaciones de marketing y ventas, mejorar la participación del cliente y proporcionar experiencias más personalizadas a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente. Esto resulta en mayor satisfacción del cliente, tasas de conversión más altas y mayor eficiencia operativa.
La IA adquiere conocimiento a través de una combinación de datos, algoritmos y procesos de aprendizaje. El proceso de adquisición de conocimiento implica entrenar modelos de IA en grandes conjuntos de datos y permitirles aprender patrones, hacer predicciones y generar información.
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