AI-pohjainen tiedonhallinta

Tekoäly on tuonut mukanaan uusia teknologian edistysaskeleita, eikä se näytä hidastavan. On luonnollista, että tekoäly on löytänyt tiensä tiedonhallintaan.

Tekoälypohjaiset tiedonhallintajärjestelmät on suunniteltu tekemään tiedon löytämisen ja käyttämisen prosessista tehokkaamman, tarkemman ja henkilökohtaisemman. Ne voivat käydä läpi valtavia tietomääriä, tunnistaa kuvioita, oppia käyttäjien vuorovaikutuksesta ja tarjota näkemyksiä, joita ihmiset saattavat jäädä huomaamatta.

Mikä on tekoäly?

Tekoäly eli artificial intelligence viittaa ihmisen älykkyyden simulointiin koneiden, erityisesti tietokoneiden, avulla. Tämä edistynyt teknologia kattaa prosesseja, kuten oppimisen (tiedon ja tiedon käyttösääntöjen hankkimisen), päättelyä (sääntöjen käyttäminen likimääräisten tai määrällisten johtopäätösten tekemiseen) ja itsekorjauksen.

Tekoälyteknologia jaetaan tyypillisesti kahteen tyyppiin:

• Kapea tekoäly on suunniteltu suorittamaan kapea tehtävä, kuten puheentunnistus – Applen Siri ja Amazonin Alexa.
• Yleinen tekoäly voi teoriassa suorittaa mitä tahansa älyllistä tehtävää, jonka ihminen voi tehdä. Toistaiseksi tällaista järjestelmää ei ole olemassa.

Tekoälyteknologiat sisältävät koneoppimisen, jossa koneet on ohjelmoitu oppimaan ja parantumaan kokemuksesta, ja luonnollisen kielen käsittelyn, joka sisältää tietokoneiden ja ihmisen kielen väliset vuorovaikutukset. Muita teknologioita ovat puheentunnistus, kuvan tunnistus, suunnittelu ja robotiikka.

Vaikka joillekin se saattaa tuntua täysin uudelta idealta, tekoäly on ollut meillä jo useita vuosia. Tekoäly oppi pelaamaan tammi-peliä vuonna 1965, chatbotit ilmestyivät 1990-luvulla, ja 2010-luvulla sitä käytettiin pääasiassa monimutkaisten politiikka-asiakirjojen yksinkertaistamiseen. Nyt kun ChatGPT 4 on julkaistu, on jännittävää nähdä, mihin tekoäly johtaa.

Mikä on tiedonhallinta?

Tiedonhallinta (KM) on monitieteellinen ala, joka viittaa prosessiin, jossa luodaan, kuratoitaan, jaetaan, hyödynnetään ja hallitaan organisaation tietoa ja informaatiota tehokkaan päätöksenteon, ongelmanratkaisun, oppimisen ja innovaation helpottamiseksi. Ketterän tiedonhallinnan käytäntöjen tavoitteena on parantaa tehokkuutta vähentämällä tarpeen löytää tietoa uudelleen.

Tiedonhallinnassa näkemykset ja kokemukset muodostavat tietoa. Ne ovat joko yksilöihin sisäänrakennettuja tai organisaation prosesseihin tai käytäntöihin upotettuja. Jotta ymmärtäisit paremmin, tässä ovat yrityksen tiedonhallinnan merkittävimmät osat:

• Ihmiset: Yksinkertaisesti sanottuna he ovat tiedon luojia. Organisaation yksilöt, jotka luovat, käyttävät ja jakavat tietoa. Heidän on oltava halukkaita ja kykeneviä jakamaan tietämyksensä ja käyttämään muiden jakamaa tietoa.
• Prosessit: Menetelmät ja menettelyt, joita käytetään tiedon luomiseen, tallentamiseen, jakamiseen ja käyttöön. Nämä voivat vaihdella muodollisista prosesseista, kuten koulutusohjelmat, epämuodollisiin, kuten sosiaaliset vuorovaikutukset.
• Teknologia: Työkalut ja asiantuntijajärjestelmät, joita käytetään tiedonhallinnan tukemiseen. Tämä voi sisältää tietokantoja, asiakirjahallintajärjestelmiä, sosiaalisen median alustoja, hakukoneita ja paljon muuta.
• Kulttuuri: Arvot, normit ja käyttäytyminen, jotka kannustavat tai estävät tiedon jakamista ja käyttöä. Kulttuuri, joka arvostaa oppimista ja jakamista, on kriittinen tiedonhallinnalle.
• Rakenne: Organisaatiorakenteet, jotka helpottavat tai estävät tiedonhallintaa. Tämä voi sisältää hierarkkisia rakenteita, jotka hallitsevat, kuka pääsee mihin tietoon, sekä epämuodollisempia rakenteita, kuten suhteiden verkostoja.

Mikä on yhteys tekoälyn ja tiedonhallinnan välillä?

Tekoäly ja tiedonhallinta ovat yhteydessä toisiinsa siten, että generatiivinen tekoäly parantaa tiedonhallinnan tehokkuutta ja vaikuttavuutta. Perinteisesti tiedonhallinta sisältää monia manuaalisia tehtäviä, joita voidaan pitää tylsinä. Tekoäly ei vain automatisoi näitä tehtäviä vaan lisää myös monia monimutkaisia toimintoja.

Miksi tekoäly on tärkeä tiedonhallinnassa?

Tekoäly on vakiinnuttanut paikkansa välttämättömänä työkaluna tiedonhallinnassa sen nopeuden, analyyttisen voiman, ennustavan kyvyn, saavutettavuuden parantamisen ja itseään parantavan luonteen vuoksi. Tämän pohjalta tekoäly on nopeasti noussut tiedonhallinnan alan kulmakiveksi.

Ytimessään tekoälyn merkitys tiedonhallinnassa piilee sen kyvyssä käsitellä ja analysoida valtavia tietomääriä, jotka ylittävät ihmisen kyvyt. Sen nopeus, tarkkuus ja ennustavat kyvyt antavat organisaatioille mahdollisuuden tunnistaa ja hyödyntää kriittisiä näkemyksiä, jotka ovat piilossa heidän tiedoissaan, mikä johtaa tietoon perustuviin ja strategisiin päätöksiin.

Lisäksi tekoäly helpottaa tiedon saavutettavuutta, varmistaen, että oikea tieto toimitetaan oikealle henkilölle oikeaan aikaan. Tämä tekoälyn ja tiedonhallinnan symbioosi ei vain varmista tiedon tehokasta käsittelyä vaan myös edistää ympäristöä, joka kannustaa innovaatioon, ketterään päätöksentekoon ja syvempään ymmärrykseen sekä sisäisistä toiminnoista että ulkoisista markkinadynamiikoista.

Tekoälyn edut tiedonhallinnassa

Tekoäly voi tuoda monia etuja yrityksille. Tutkitaan syvemmin etuja, joita tekoälypohjaiset tiedonhallintaohjelmistot voivat tuoda liiketoimintaprosesseihin.

Parantunut päätöksenteko

Tekoälypohjaiset työkalut antavat yrityksille mahdollisuuden tehdä tietoon perustuvia päätöksiä. Tekoälypohjaiset tiedonhallintaohjelmistot voivat analysoida monimutkaisia skenaarioita ja tarjota suosituksia, mikä parantaa päätöksentekoprosessia.

Kustannussäästöt

Kuten olemme jo maininneet, tiedonhallinta voi olla melko työlästä. Käyttämällä tekoälypohjaisia järjestelmiä voit automatisoida rutiinitehtäviä, mikä johtaa toimintakustannusten vähenemiseen ja parempaan resurssien kohdentamiseen muihin liiketoiminnan toimintoihin.

Parantunut tehokkuus

Tekoälyn kyvyllä käsitellä valtavia tietomääriä salamannopeasti se voi virtaviivaistaa koko tiedonhallintaprosessia, tehden siitä tehokkaamman ja vähemmän alttiiksi inhimillisille virheille.

Lisääntynyt innovaatio

Tekoäly voi merkittävästi edistää innovaatiota organisaatioissa analysoimalla tietokannassa olevaa tietoa ja itsenäisesti ehdottamalla parannuksia, jotka on erityisesti räätälöity yrityksen tarpeisiin. Tämä ei vain virtaviivaista innovaatioprosessia vaan myös varmistaa, että ehdotetut muutokset ovat relevantteja ja hyödyllisiä organisaatiolle.

Parantunut asiakaspalvelu

Generatiivinen tekoäly tiedonhallinnassa voi merkittävästi parantaa asiakaspalvelupyrkimyksiä tarjoamalla nopeampia, tarkempia ja henkilökohtaisempia asiakaspalveluvaihtoehtoja.

Joitakin yleisimmistä generatiivisen tekoälyn tiedonhallinnan käyttötavoista asiakaspalvelussa ovat chatbotit, joilla on edistyneet keskustelukyvyt, ja itsepalveluvaihtoehdot, jotka helpottavat 24/7 kontaktitonta asiakastukea. Tekoäly voi myös luoda oppaita yleisten asiakasongelmien ratkaisemiseksi aiempien tietoartikkelien perusteella ja automaattisesti luokitella asiakastukipyyntöjä. Kaikki tämä voi ylittää asiakkaiden odotukset, parantaa asiakkaiden säilyttämistä ja auttaa sinua saavuttamaan liiketoiminnallisen menestyksen.

Parantunut personointi

Tekoäly käyttää monimutkaisia algoritmeja analysoidakseen käyttäjän käyttäytymistä, mieltymyksiä ja tarpeita toimittaakseen henkilökohtaistettua tietoa. Erityisesti neuroverkot voivat tunnistaa suhteita tietojoukossa jäljittelemällä ihmisen aivojen toimintaa ja tarjoamalla henkilökohtaistettuja tuloksia, esim. tietoartikkeleita. Tämä henkilökohtaistamisen taso parantaa käyttäjien ja asiakkaiden kokemuksia.

Tekoälyn mahdolliset haasteet tiedonhallinnassa

Kuten minkä tahansa muun innovatiivisen ja tehokkaan järjestelmän kanssa, generatiivisen tekoälyn käyttäminen tiedonhallinnassa ei ole ilman haasteita. Käsitellään merkittävimmät.

Tekninen monimutkaisuus

Vaikka generatiivisella tekoälyllä on potentiaalia suuresti parantaa tiedonhallintaprosesseja, tekoälyteknologioiden monimutkainen luonne voi tuoda haasteita, joita organisaatioiden on käsiteltävä. Joitakin yleisimmistä haasteista ovat toteutuksen monimutkaisuus, integrointi olemassa oleviin järjestelmiin, tiedon laatu ja tarkkuus sekä jopa intensiiviset resurssitarpeet. Vaikka tekoälypohjaiset ratkaisut eivät ole täysin autonomisia järjestelmiä, ne ovat silti hyvin monimutkaisia ja vaativat korkeaa asiantuntemusta.

Tietosuoja ja tietoturva

Tekoälyjärjestelmät vaativat usein pääsyn suuriin tietomääriin, mikä voi herättää tietosuoja- ja tietoturvahuolia. Esimerkiksi terveydenhuollon asetuksessa tiedonhallintaan käytetty tekoälyjärjestelmä tarvitsisi pääsyn arkaluontoisiin potilastietoihin. Jos näitä tietoja ei ole asianmukaisesti suojattu, ne voivat olla alttiita loukkauksille, mikä voi johtaa vakaviin oikeudellisiin ja maineen vahinkoihin.

Riski tekoälyyn riippuvuudesta

Liiallinen riippuvuus tekoälystä voi johtaa ihmisen valvonnan ja kriittisen ajattelun puutteeseen. Esimerkiksi jos yritys luottaa yksinomaan tekoälyjärjestelmään tiedonhallintaan, tärkeät näkemykset, jotka vaativat ihmisen intuitiota ja kokemusta, saattavat jäädä huomaamatta. Lisäksi, jos tekoälyjärjestelmä epäonnistuu tai tekee virheen, yrityksellä ei välttämättä ole varasuunnitelmaa.

Kuinka lieventää tekoälypohjaisiin järjestelmiin liittyviä riskejä

Tässä on muutamia vinkkejä siitä, kuinka lieventää tekoälypohjaisiin tiedonhallintaalustoihin liittyviä riskejä:

• Investoi ammattitaitoisiin tekoälyasiantuntijoihin ja tarjoa koulutusta olemassa oleville työntekijöille – Varmista, että henkilöstösi tuntee olonsa voimakkaaksi uusien tekoälytyökalujen käytössä ja että sinulla on kokeneita ammattilaisia käsillä mahdollisten ongelmien varalta.
• Suunnittele kattavat tiedon laadun parantamis- ja esikäsittelystrategiat – Määritä systemaattinen lähestymistapa varmistaaksesi, että käyttämäsi tiedot ovat tarkkoja ja johdonmukaisia. Aseta standardisointiprosessit ja valvo tietoja säännöllisesti tietojen puutteiden ja laadun heikkenemisen välttämiseksi.
• Suorita perusteellinen tutkimus ja pilottiprojektit ennen täysimittaista käyttöönottoa – Tutki ja testaa uusi järjestelmä perusteellisesti ennen sen käyttöönottoa tuotantoympäristössä.
• Valitse tekoälyratkaisu, joka vastaa organisaation tavoitteita ja teknisiä kykyjä – Varmista, että et ota liian suurta haastetta. Arvioi tarpeesi ja tavoitteesi sekä tekniset kyvyt. Tämä auttaa välttämään itsesi ja henkilöstöäsi ylikuormittamisen ja budjetin ylittämisen.
• Vahvista ja noudata tiukkoja protokollia jatkuvalle ylläpidolle, päivityksille ja eettisille näkökohdille loukkauksien ja yksityisyyden ongelmien estämiseksi tekoälyn elinkaaren aikana. Priorisoi tietoturva, yksityisyys ja vaatimustenmukaisuus ottamalla käyttöön toimenpiteitä, kuten tiedon salaus, säännölliset riskiarvioinnit ja jatkuva vaatimustenmukaisuuden auditointi. Tämä varmistaa sekä sinun että käyttäjiesi tietojen suojan.
• Priorisoi tietoturva, yksityisyys ja vaatimustenmukaisuus tekoälyn elinkaaren aikana – Keskity turvatoimenpiteisiin, kuten tiedon salaukseen, säännöllisiin riskiarviointeihin ja jatkuvaan vaatimustenmukaisuuden auditointiin suojataksesi sinun ja käyttäjiesi tiedot.
• Keskity käyttäjäkoulutukseen ja muutoksen hallintaan sujuvan käyttöönottamisen varmistamiseksi – Uuden työkalun tai palvelun käyttöönotto voi olla haastavaa, erityisesti monimutkaisen, kuten tekoälypohjaisesti tiedonhallintaalustan. Kouluta kaikki käyttäjät järjestelmän asianmukaiseen käsittelyyn tietojen puutteiden välttämiseksi ja ota käyttöön muutoksen hallintaprosessi, joka varmistaa sujuvan järjestelmän integroinnin.

Esimerkkejä siitä, kuinka tekoälyä käytetään tiedonhallinnassa

Nyt kun teoria on selvillä, katsotaan joitakin tosielämän esimerkkejä tekoälystä tiedonhallinnassa.

Älykkäät chatbotit

Yksi merkittävimmistä esimerkeistä generatiivisesta tekoälystä tiedonhallinnassa on älykkäiden chatbottien käyttö. Nämä tekoälypohjaiset virtuaaliavustajat voivat olla vuorovaikutuksessa käyttäjien kanssa luonnollisella, ihmisen kaltaisella tavalla, tarjoten välittömiä vastauksia kyselyihin, opastamalla käyttäjiä monimutkaisten prosessien läpi ja jopa oppimalla aiemmista vuorovaikutuksista parantaakseen tulevaa suorituskykyä.

Hyvä esimerkki yrityksestä, joka käyttää älykkäitä chatbotteja, on IBM ja sen tekoälyalusta Watson. Hauskaa faktaa, IBM:n Watson on osallistunut ja jopa voittanut Jeopardy-kilpailun useita kertoja!

Parannetut tietokannat

Tekoälyn tietokannat ovat keskitettyjä tietovarastoja, joissa on lisätyt tekoälyominaisuudet. Tekoälyn lisäämät toiminnallisuudet vaihtelevat järjestelmittäin, mutta kokonaisuudessaan ne edistävät kattavampia, automatisoituja ja helpommin navigoitavia ulkoisia ja sisäisiä tietokantoja.

Hyvä tosielämän esimerkki on LiveAgentin AI Assist — tekoälypohjaiset tietokannat, jotka luovat automaattisesti tietoartikkeleita lipuista ja aiemmista asiakaskommunikaatioista.

Edistyneet hakutoiminnot

Tekoäly voi käydä läpi valtavia tietomääriä löytääkseen tarkan tiedon nopeasti. Ne käyttävät luonnollisen kielen käsittelyä ihmisen kielen ymmärtämiseen, mikä tekee tiedon hauista intuitiivisemman ja tarkemman. Tekoälyn älykkäät hakuominaisuudet poistavat esteen tietotyöntekijöille ja antavat heille mahdollisuuden tehdä työtään paljon tehokkaammin ja vaikuttavammin.

Tosielämässä Salesforcen Einstein on loistava esimerkki tekoälypohjaisesta hakutoiminnosta.

Interaktiivinen selailun tuki

Kun käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa tekoälypohjaisesti tietokannan kanssa, asiakkaat tai agentit voivat käyttää kehotteita olemassa olevan tietokannan selaamiseen. Tämä mahdollistaa paljon kohdistetumman selailun verrattuna pelkkään avainsanojen kirjoittamiseen hakupalkkiin.

Näet nämä tekoälyominaisuudet LiveAgentin tekoälypohjaisesti tietokannan Smart Search -toiminnallisuudessa.

Ennustava analyysi

Tekoäly käyttää edistyneitä algoritmeja ja koneoppimisen tekniikoita tehdäkseen ennusteita tulevista tuloksista historiallisten tietojen ja kuvioiden perusteella. Tekoälyn ennustava analyysi on tullut yhdeksi kriittisistä ratkaisuista prosesseille, kuten resurssien kohdentaminen, petosten ennustaminen, trendianalyysi, riskiarviointi ja churn-ennustaminen.

Tunnettu esimerkki ennustavasta analyysista tosielämässä on Netflix. He käyttävät ennustavaa analytiikkaa suosittelumoottorissaan ennustaakseen käyttäjän käyttäytymistä ja ehdottaakseen TV-ohjelmia ja elokuvia.

Päätöksenteon työkalut

Tekoälypohjaiset yrityksen tiedonhallintajärjestelmät antavat yrityksille mahdollisuuden tehdä tietoon perustuvia päätöksiä. Tekoälypohjaiset tiedonhallintaohjelmistot voivat analysoida monimutkaisia skenaarioita ja tarjota suosituksia, mikä parantaa päätöksentekoprosessia.

Esimerkiksi URLsLab-laajennus WordPressille käyttää tekoälyä analysoidakseen suuria tietomääriä verkkosivustollasi ja itsenäisesti suosittelee verkkosivuston elementtejä, kuten aiheeseen liittyviä artikkeleita, sisältöklustereita ja jopa automaattisesti luodaan uutta sisältöä.

Kuinka LiveAgent sisällyttää tekoälyn tiedonhallintaan?

LiveAgentin tiimi työskentelee kovasti tekoälyn sisällyttämiseksi olemassa olevaan ominaisuuksiin ja tiedonhallinnan eri näkökohtiin. Tiedonhallinnan ominaisuuksia rikastetaan uusilla tekoälypohjaisilla tietokannoilla ja Smart Search -ominaisuuksilla, jotka käyttävät tekoälyä luodakseen virtaviivaistettua ja tehokkaampaa käyttäjäkokemusta.

LiveAgentin tekoälypohjaiset tietokannat voivat automaattisesti luoda tietoartikkeleita asiakastukipyynnöistä ja aiemmista asiakaskommunikaatioista, kun taas Smart Search käyttää tekoälyä vastaamaan asiakkaiden kysymyksiin olemassa olevien tietoartikkelien perusteella.

Edut loppukäyttäjille

Saatat ihmetellä, kuinka nämä ominaisuudet hyödyttävät loppukäyttäjää. Selitämme.

Ensinnäkin tekoälypohjaiset tietokannat voivat säästää yritysten aikaa ja resursseja luomalla automaattisesti tietoartikkeleita. Tämä tarkoittaa, että yritykset voivat keskittyä enemmän ydinliiketoimintaansa sen sijaan, että käyttäisivät aikaa näiden artikkelien manuaaliseen luomiseen.

Toiseksi Smart Search -ominaisuus voi parantaa asiakastyytyväisyyttä tarjoamalla nopeita ja tarkkoja vastauksia heidän kysymyksiinsä. Tämä voi johtaa parempaan asiakaskokemukseen, mikä puolestaan voi johtaa lisääntyneeseen asiakkaiden uskollisuuteen ja mahdollisesti enemmän myyntiin.

Lisäksi nämä tekoälyominaisuudet voivat auttaa yrityksiä virtaviivaistamaan asiakastukiprosessejaan, tehden niistä tehokkaampia. Tämä voi johtaa kustannussäästöihin, koska yritykset voivat käsitellä asiakaskysymyksiä nopeammin ja pienemmillä resursseilla.

Lopuksi, käyttämällä tekoälyä tiedon hallintaan, yritykset voivat varmistaa, että heidän asiakastuki on aina ajan tasalla ja relevantti. Tämä voi auttaa yrityksiä pysymään kilpailukykyisinä markkinoillaan, koska ne voivat nopeasti sopeutua muutoksiin ja uusiin trendeihin.

Kaiken kaikkiaan molemmat nämä ominaisuudet liittyvät muihin tekoälypohjaisiin toimintoihin, jotka parantavat ja laajentavat merkittävästi LiveAgentin kykyjä.