Gestão do conhecimento com IA

A inteligência artificial tem trazido novos avanços na tecnologia e não mostra sinais de desaceleração. É apenas natural que a IA e o processamento de linguagem natural tenham encontrado seu caminho na gestão do conhecimento. Neste artigo, iremos analisar o papel da gestão do conhecimento com IA, seus benefícios e seus potenciais riscos.

Os sistemas de gestão do conhecimento com inteligência artificial são projetados para tornar o processo de encontrar e utilizar informações de forma mais eficiente, precisa e personalizada. Eles podem analisar grandes quantidades de dados, identificar padrões, aprender com as interações do usuário e fornecer insights que os humanos poderiam não perceber.

O que é IA?

IA, ou inteligência artificial refere-se à simulação da inteligência humana por máquinas, especialmente computadores. Essa tecnologia avançada engloba processos como aprendizagem (aquisição de informações e regras para utilizar essas informações), raciocínio (utilizando as regras para chegar a conclusões aproximadas ou definitivas) e autocorreção.

A tecnologia baseada em IA é normalmente classificada em dois tipos:

• IA limitada é projetada para realizar uma tarefa específica, como reconhecimento de voz – Siri da Apple e Alexa da Amazon.
• IA geral pode teoricamente realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa fazer. Até o momento, nenhum sistema desse tipo existe.

As tecnologias de IA incluem machine learning, onde máquinas são programadas para aprender e melhorar a partir da experiência, e processamento de linguagem natural, que envolve as interações entre computadores e linguagem humana. Outras tecnologias incluem reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem, planejamento e robótica.

Embora possa parecer uma ideia completamente nova para alguns, a IA está conosco há alguns anos. A IA aprendeu a jogar damas em 1965, os chatbots surgiram nos anos 90 e, na década de 2010, foram principalmente utilizados para simplificar documentos de políticas complicadas. Agora que o ChatGPT 4 foi lançado, é interessante ver para onde a IA nos levará.

O que é gestão do conhecimento?

Gestão do conhecimento (KM) é um campo multidisciplinar que se refere ao processo de criação, curadoria, compartilhamento, utilização e gestão do conhecimento e informação dentro de uma organização para facilitar processos de tomada de decisão eficientes, resolução de problemas, aprendizagem e inovação. O objetivo das práticas ágeis de gestão do conhecimento é melhorar a eficiência ao reduzir a necessidade de redescobrir conhecimento.

Na KM, informações e experiências compõem o conhecimento. Elas estão incorporadas em indivíduos ou em processos ou práticas organizacionais. Para fornecer uma melhor compreensão, aqui estão os componentes mais significativos da gestão do conhecimento empresarial:

Qual é a conexão entre IA e gestão do conhecimento?

A inteligência artificial e a gestão do conhecimento estão interconectadas de forma que a IA generativa melhora a eficiência e a efetividade da gestão do conhecimento. Tradicionalmente, a gestão do conhecimento inclui muitas tarefas manuais que podem ser vistas como tediosas. A inteligência artificial não apenas automatiza essas tarefas, mas também adiciona várias funções complexas.

Por que a inteligência artificial é importante na gestão do conhecimento?

A inteligência artificial conquistou seu lugar como uma ferramenta indispensável na gestão do conhecimento devido à sua velocidade, habilidades analíticas, capacidades preditivas, melhoria na acessibilidade e natureza autoaperfeiçoável. Com base nisso, a IA emergiu rapidamente como uma parte fundamental no campo da gestão do conhecimento.

Em sua essência, a importância da IA na KM reside em sua capacidade de processar e analisar quantidades vastas de dados muito além das capacidades humanas. Sua velocidade, precisão e habilidades preditivas capacitam as organizações a identificar e aproveitar insights importantes ocultos em seus dados, levando a decisões mais informadas e estratégicas.

Além disso, a IA facilita a acessibilidade aprimorada das informações, garantindo que o conhecimento correto seja entregue à pessoa certa no momento adequado. Essa simbiose entre IA e KM não apenas assegura a manipulação eficiente dos dados, mas também promove um ambiente que estimula a inovação, tomada de decisões ágil e uma compreensão mais profunda das operações internas e da dinâmica do mercado externo.

Benefícios da IA na gestão do conhecimento

A IA pode trazer muitas vantagens para os negócios. Vamos analisar os benefícios que o software de gestão do conhecimento alimentado por IA pode trazer aos seus processos empresariais.

Tomada de decisão aprimorada

Ferramentas com inteligência artificial permitem que empresas tomem decisões mais orientadas por dados. O software de gestão do conhecimento com inteligência artificial pode analisar cenários complexos e fornecer recomendações, aprimorando o processo de tomada de decisão.

Economia de custos

Como já mencionamos, a gestão do conhecimento pode ser bastante tediosa. Ao utilizar sistemas com inteligência artificial, você pode automatizar tarefas rotineiras, o que resulta na redução dos custos operacionais e uma melhor alocação de recursos para outras atividades comerciais.

Eficiência melhorada

Com a capacidade da IA de processar grandes quantidades de dados em velocidade incrível, ela pode otimizar todo o processo de gestão do conhecimento, tornando-o mais eficiente e menos suscetível a erros humanos.

Aumento da inovação

A IA pode contribuir significativamente para a inovação dentro das organizações ao analisar os dados na base do conhecimento e propor autonomamente avanços que são especificamente adaptados às necessidades da empresa. Isso não apenas agiliza o processo de inovação, mas também garante que as mudanças propostas sejam relevantes e benéficas para a organização.

Melhor atendimento ao cliente

A IA generativa na gestão do conhecimento pode melhorar significativamente os esforços de atendimento ao cliente, fornecendo opções de atendimento ao cliente mais rápidas, precisas e personalizadas.

Alguns dos usos mais comuns da gestão do conhecimento com IA generativa no atendimento ao cliente incluem chatbots com recursos avançados de conversação e opções de autoatendimento que facilitam o suporte ao cliente sem contato e disponível 24 horas. A IA também pode gerar guias para resolver problemas comuns dos clientes com base em artigos de conhecimento anteriores e categorizar automaticamente os tickets de suporte ao cliente. Tudo isso pode exceder as expectativas dos clientes, aumentar a retenção de clientes e ajudá-lo a obter sucesso no negócio.

Personalização avançada

A IA utiliza algoritmos complexos para analisar o comportamento, preferências e necessidades de um usuário, a fim de fornecer conhecimento personalizado. Especificamente, redes neurais podem identificar relações dentro de um conjunto de dados ao imitar a maneira como o cérebro humano funciona e fornecer resultados personalizados, como artigos de conhecimento. Esse nível de personalização melhora as experiências do usuário e do cliente.

Desafios possíveis da IA na gestão do conhecimento

Assim como qualquer outro sistema inovador e poderoso, utilizar a inteligência artificial generativa na gestão do conhecimento não ocorre sem desafios. Vamos discutir os mais importantes.

Complexidade técnica

Embora a IA generativa tenha o potencial de melhorar significativamente os processos de gestão do conhecimento, a natureza complexa das tecnologias de IA pode introduzir desafios que as organizações precisam de enfrentar. Alguns dos desafios mais comuns são a complexidade da implementação, a integração com sistemas existentes, a qualidade e precisão dos dados e até mesmo requisitos intensivos de recursos. Embora as soluções baseadas em IA não sejam propriamente sistemas autónomos, ainda são muito complexas e requerem um elevado nível de especialização.

Preocupações com privacidade e segurança de dados

Sistemas de IA frequentemente requerem acesso a grandes quantidades de dados, o que pode levantar preocupações de privacidade e segurança. Por exemplo, um sistema de IA usado para gestão do conhecimento em um ambiente de saúde precisaria ter acesso a dados sensíveis do paciente. Se esses dados não forem devidamente protegidos, poderiam estar vulneráveis a violações, potencialmente resultando em sérias consequências legais e de reputação.

Risco de dependência da IA

A dependência excessiva da inteligência artificial pode levar à falta de supervisão humana e de pensamento crítico. Por exemplo, se uma empresa depende exclusivamente de um sistema de IA para gestão do conhecimento, insights importantes que requerem intuição e experiência humana podem ser ignorados. Além disso, se o sistema de IA falha ou comete um erro, a empresa pode não ter um plano de backup implementado.

Como mitigar os riscos de sistemas baseados em IA

Aqui estão algumas dicas sobre como mitigar os riscos relacionados ao uso de plataformas de gestão do conhecimento com inteligência artificial:

Exemplos de como a IA está sendo usada na gestão do conhecimento

Agora que temos a teoria, vamos dar uma olhada em alguns exemplos reais da IA na gestão do conhecimento.

Chatbots inteligentes

Um dos exemplos mais proeminentes de IA generativa na gestão do conhecimento é o uso de chatbots inteligentes. Esses assistentes virtuais com IA podem interagir com os usuários de maneira natural e humana, fornecendo respostas instantâneas a consultas, orientando os usuários em processos complexos e até mesmo aprendendo com as interações anteriores para melhorar o desempenho futuro.

Um exemplo primordial de uma empresa que utiliza chatbots inteligentes é a IBM, com sua plataforma de IA, Watson. Fato curioso: o Watson da IBM já participou e até venceu o programa de perguntas e respostas Jeopardy várias vezes!

Bases de conhecimento aprimoradas

As bases de conhecimento com IA são repositórios de informações centralizados com recursos adicionais de IA. As funcionalidades adicionadas pela IA variam de sistema para sistema, mas no geral elas contribuem para bases de conhecimento externas e internas que são mais abrangentes, automatizadas e fáceis de navegar.

Um bom exemplo da vida real é a base de conhecimento com inteligência artificial do LiveAgent, que cria automaticamente artigos da base de conhecimento a partir de tickets e comunicações anteriores com os clientes.

Funções de pesquisa avançadas

A inteligência artificial pode filtrar grandes quantidades de dados para encontrar informações precisas rapidamente. Ela utiliza processamento de linguagem natural para entender a linguagem humana, tornando as pesquisas de conhecimento mais intuitivas e precisas. As habilidades de busca inteligente da IA derrubam as barreiras para os profissionais do conhecimento e os capacitam a realizar seus trabalhos de forma muito mais eficiente e eficaz.

Na vida real, o Einstein da Salesforce é um ótimo exemplo de funcionalidade de pesquisa alimentada por IA.

Suporte de navegação interativa

Ao interagir com uma base de conhecimento alimentada por IA, os clientes ou atendentes podem usar sugestões para navegar em uma base de conhecimento existente. Isso permite uma navegação muito mais direcionada em comparação com simplesmente digitar palavras-chave na barra de pesquisa.

Você pode ver essas habilidades de inteligência artificial na base de conhecimento alimentada por IA do LiveAgent com a funcionalidade de pesquisa inteligente.

Análise preditiva

A inteligência artificial utiliza algoritmos avançados e técnicas de machine learning para fazer previsões sobre resultados futuros com base em dados históricos e padrões. A análise preditiva da IA tornou-se uma das soluções críticas para processos como alocação de recursos, previsão de fraude, análise de tendências, avaliação de riscos e previsão de churn.

Um exemplo bem conhecido de análise preditiva na vida real é a Netflix. Eles utilizam análise preditiva em seu mecanismo de recomendação para prever o comportamento do usuário e sugerir programas de TV e filmes.

Ferramentas de tomada de decisão

A gestão do conhecimento empresarial com inteligência artificial permite que as empresas tomem mais decisões baseadas em dados. O software de gestão do conhecimento alimentado por inteligência artificial pode analisar cenários complexos e fornecer recomendações, aprimorando o processo de tomada de decisão.

Por exemplo, o plugin URLsLab para WordPress usa IA para analisar grandes quantidades de dados em seu site e recomendar de forma independente elementos do site, como artigos relacionados, agrupamento de conteúdo e até mesmo gerar automaticamente novo conteúdo.

Como o LiveAgent está incorporando a IA para gestão do conhecimento?

A equipe do LiveAgent está trabalhando arduamente na implementação de inteligência artificial no conjunto de recursos existente e em vários aspectos da gestão do conhecimento. Os recursos de gestão do conhecimento serão enriquecidos por uma nova base de conhecimento com tecnologia de IA e recursos de pesquisa inteligente que usam IA para criar uma experiência mais simplificada e eficiente para os usuários.

A base de conhecimento alimentada por IA do LiveAgent pode criar automaticamente artigos baseados em ticket de suporte ao cliente e comunicações anteriores com o cliente, enquanto a pesquisa inteligente usa IA para responder às perguntas dos clientes com base nos artigos de conhecimento existentes.

Você pode estar se perguntando como esses recursos beneficiarão o usuário final. Vamos explicar.

Primeiramente, a base de conhecimento alimentada por IA pode economizar tempo e recursos para as empresas ao gerar automaticamente artigos de conhecimento. Isso significa que as empresas podem se concentrar mais em suas operações principais, em vez de gastar tempo criando esses artigos manualmente.

Em segundo lugar, a função de pesquisa inteligente pode melhorar a satisfação do cliente ao fornecer respostas rápidas e precisas às suas perguntas. Isso pode levar a uma experiência melhor para o cliente, o que, por sua vez, pode resultar em maior fidelidade do cliente e potencialmente mais vendas.

Além disso, esses recursos de IA podem ajudar as empresas a otimizar seus processos de suporte ao cliente, tornando eles mais eficientes. Isso pode levar a economia de custos, já que as empresas podem lidar com as consultas dos clientes de forma mais rápida e com menos recursos.

Finalmente, ao usar a IA para gerenciar o conhecimento, as empresas podem garantir que seu suporte ao cliente esteja sempre atualizado e relevante. Isso pode ajudar as empresas a se manterem competitivas em seu mercado, pois podem se adaptar rapidamente a mudanças e novas tendências.

No geral, ambos esses recursos são acompanhados por outras funcionalidades alimentadas por AI que irão melhorar e expandir consideravelmente as capacidades do LiveAgent.