مدیریت دانش کسب و کار چیست؟
دانش تجارت به دو شکل اصلی ارائه می‌شود. اولینِ آن، اطلاعات داده‌های مشتری است. در سالهای اخیر، شرکت‌ها تلاش کرده‌اند که حجم عظیمی از داده‌های مشتری بسازند، یا به اصطلاح دریاچه‌های داده‌ای بسازند و از تجزیه و تحلیل‌های پیشرفتهای استفاده کنند که به آنها امکان می‌دهد اطلاعات بیشتری در باره مشتریان خود به دست آورند.فرم دوم و اغلب نادیده گرفته شده، اطلاعات داخلی است. این دانشی است که کارمندان شما می‌اندوزند و به اشتراک می‌گذارند - در گزارش های فنی، یادداشت‌های جلسات و طیف وسیعی از اطلاعات نا مشهود که در ذهن فرد قرار دارد. این همچنین اطلاعاتی است که با جا به جایی کارکنان به راحتی از بین می‌رود. این اطلاعات تقریباً به همان اندازه‌ی داده‌های مشتری ارزشمند است، اما تعیین کمیت، ساختار و قدرت نفوذ دشوارتر است.
چالش مدیریت دانش
داده‌های مشتری و اطلاعات داخلی از یک مشکل مشترک رنج می‌برند. سازمانها به مقدار زیادی از این مشکل رنج می‌برند، چه ساختار یافته، یا نیمه ساختار یافته یا بدون ساختار باشند، و عموماً، داده‌ها در سیستم‌ها و مکانهای مختلف پخش هستند و سناریویی را ایجاد می‌کنند که استخراج بینش‌ها را دشوار می‌سازد.سازمان‌های موفق درک می‌کنند که بهبود مداوم مستلزم بهره برداری از پتانسیل داده‌های آنها است - اما پیمودن مقدار زیادی راه در این مسیر کار ساده ای نیست. با گذشت زمان، سازمانها طیف گسترده‌ای از روشهای مختلف برای دستیابی به مدیریت دانش مؤثر را پیدا کرده‌اند. این از راه حل‌های نرم افزاری مانند CRM و اینترانت گرفته تا متدولوژی‌هایی مانند Kaizen و Lean متغیر است. در حالی که برای هر یک از اینها مزایا و اشکالاتی وجود دارد، همه در اصل به کاربران نهایی یا سرپرستانی نیاز دارند تا اطلاعات را به روشی منظم بر چسب گذاری و طبقه بندی کنند.
در واقع، فقط با نو آوری‌های اخیر هوش مصنوعی که در مدیریت دانش اعمال شده است، واقعاً کسب و کارها شروع به اکتساب ارزش دانش تجاری خود کرده‌اند.
ظهور هوش مصنوعی
مدیریت دانش مؤثر برای چندین سال به دو دلیل اصلی دشوار بوده است:* منابع، انواع، حجم و ساختار داده‌ها در سازمانها و صنایع متفاوت است و برای نقشه ریزی پیچیده هستند.
* مدتهاست که فناوری برای استنباط زمینه از اطلاعات تلاش کرده است. این بدان معنی است که کاربران نهایی قبل از این که هر نرم افزاری بتواند به طور مؤثر اطلاعات را تفسیر کند، بایستی به صورت دستی داده‌ها را برچسب گذاری، طبقه بندی و دارای ساختار کنند. این فرایند خسته کننده، و وقت گیر است و منابع را از وظایف تجاری که بیشتر افزاینده‌ی ارزش افزوده باشند دور می‌کند.
هوش مصنوعی با تکنیک‌هایی که زمینه و معنا را از اطلاعات به دست می‌آورد و الگوهای جدیدی از داده‌های غیرساخت یافته، راه حل جدیدی برای غلبه بر این چالش‌ها ارائه می‌دهد. با هوش مصنوعی که می‌تواند از رفتار کاربر بیاموزد، سیستم‌ها به طور مداوم بهبود می‌یابند و می‌توانند در کنار اهداف و محدودیتهای تجاری تکامل یابند.
اینها دلایلی است که چرا هوش مصنوعی در مدیریت دانش کاربرد دارد و در سالهای اخیر به طور فزاینده‌ای محبوب شده است - زیرا تقریباً به طور منحصر به فردی مجهز به رفع مشکلات مدیریتی در این حوزه است. یک تجارت از دانش جمعی کلیه افرادی که در آن تجارت کار کرده‌اند تشکیل شده است. طیف وسیعی از دپارتمانها و کارکردهای تجاری در سراسر صنایع، ارزشی را که هوش مصنوعی می‌تواند ایجاد کند، از جمله در تولید، تحقیق و توسعه، عملیات، امور مالی، بازاریابی و فروش، درک کرده‌اند.
چرا برای مدیریت دانش به هوش مصنوعی احتیاج دارید؟
ما تاکنون بحث کرده‌ایم که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند در مدیریت دانش کمک کند. اما چرا در وهله نخست هوش مصنوعی برای کسب و کار شما این قدر مهم است؟ در این جا به دو دلیل اصلی در این زمینه می‌پردازیم.دانش خود را تصاحب کنید
یک تجارت از دانش جمعی کلیه افرادی که در آن تجارت کار کرده‌اند تشکیل شده است. بخش اعظم این دانش در قالب مجموعه مهارت‌های ضمنی وجود دارد یا در نوت بوک‌های غیر متمرکز، ایمیل و اسناد پراکنده است. دانش و تخصص یک کارمند لازم است ثبت شود، کمیت سازی و ساختار بندی شود و به راحتی برای هر کارگر دیگر سازمان قابل کشف باشد. با هوش مصنوعی، فرآیندهای ساختاری و کشف این اطلاعات آسانتر از همیشه انجام می‌شود.تصمیمات مؤثری بگیرید
هرچه بیشتر در مورد مشتریان خود آگاهی داشته باشید، می‌توانید محصولات و خدمات جدیدتری را برای آنها ایجاد و هدف گیری کنید. بسیاری از مشتریان بزرگ برای انجام این کار از یک سیستم CRM استفاده می‌کنند، اما تنها معدودی از اهرم‌های هوش مصنوعی برای رمزگشایی ارزش این اطلاعات استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یاد گیری ماشینُ به گونه‌ای منحصر به فرد در کشف الگوهایی در داده‌ها مؤثرند که در صورت عدم از استفاده از آنها انسانها لازم بود ساعتهایی طولانی را به جستجوی خود اختصاص دهند.هوش مصنوعی به کار برده شده در مدیریت دانش ... در عمل
طیف گسترده‌ای از صنایع مختلف روش‌هایی را برای استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت دانش پیدا کرده‌اند. در یک مثال خاص، بخش بازاریابی یک استارتاپ از هوش مصنوعی برای تفسیر بهتر داده‌ها در مورد خوانندگان محتوای وب سایت خود، و محتویاتی که رقبای آنها ایجاد می‌کردند، استفاده کرد. نتیجه چه شد؟ ایجاد محتوایی با کیفیت بالا، و هدفمند.در مثالی دیگر، یک متخصص مراقبت‌های بهداشتی با تهیه یک روبات چت کننده که به سؤالات کارمندان در طی یک جا به جایی بالقوه مختل کننده اداری پاسخ می‌داد، مدیریت دانش داخلی خود را بهبود بخشید. این فناوری از هوش مصنوعی استفاده کرده و به آن اجازه می‌دهد زمینه سؤالات کارمندان را بفهمد و آن را به اطلاعات مربوطه گذشته مرتبط کند و به آنها پاسخ دهد.
در طیف گسترده‌ای از صنایع، هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت دانش به روشهای هیجان انگیزی مورد استفاده قرار می‌گیرد، و هرچه این فناوری باهوش‌تر و سازگارتر شود، پتانسیل پیشرفتهای اساسی و ایجاد ارزش جدید به سرعت در حال رشد قرار خواهد گرفت.
منبع: ELEMENT-AL
