La gestion des connaissances par l’IA est un système sophistiqué qui exploite les technologies d’intelligence artificielle pour rationaliser et améliorer le processus de capture, d’organisation et d’utilisation des connaissances organisationnelles.
La gestion des connaissances par l'IA est un système sophistiqué qui exploite les technologies d'intelligence artificielle pour rationaliser et améliorer le processus de capture, d'organisation et d'utilisation des connaissances organisationnelles. Elle implique l'utilisation d'outils d'IA tels que l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones, le traitement du langage naturel et l'informatique cognitive pour automatiser le processus de gestion de vastes quantités de données et d'informations.
L’intelligence artificielle apporte de nouveaux progrès technologiques et ne montre aucun signe de ralentissement. Il est naturel que l’IA ait trouvé sa place dans la gestion des connaissances.
Les systèmes de gestion des connaissances alimentés par l’IA sont conçus pour rendre le processus de recherche et d’utilisation des informations plus efficace, précis et personnalisé. Ils peuvent traiter d’énormes quantités de données, identifier des modèles, apprendre des interactions des utilisateurs et fournir des insights que les humains pourraient manquer.
L’IA, ou intelligence artificielle, fait référence à la simulation de l’intelligence humaine par des machines, en particulier des ordinateurs. Cette technologie avancée englobe des processus tels que l’apprentissage (l’acquisition d’informations et de règles pour utiliser ces informations), le raisonnement (utiliser les règles pour atteindre des conclusions approximatives ou définitives) et l’auto-correction.
La technologie basée sur l’IA est généralement classée en deux types :
Les technologies d’IA incluent l’apprentissage automatique, où les machines sont programmées pour apprendre et s’améliorer à partir de l’expérience, et le traitement du langage naturel, qui implique les interactions entre les ordinateurs et le langage humain. D’autres technologies incluent la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’images, la planification et la robotique.
Bien que cela puisse sembler être une idée toute nouvelle pour certains, l’IA est avec nous depuis plusieurs années maintenant. L’IA a appris à jouer aux dames en 1965, les chatbots ont émergé dans les années 90, et dans les années 2010, elle était principalement utilisée pour simplifier les documents politiques compliqués. Maintenant que ChatGPT 4 a été lancé, c’est excitant de voir où l’IA nous mènera.
La gestion des connaissances (GC) est un domaine multidisciplinaire qui fait référence au processus de création, de curation, de partage, d’utilisation et de gestion des connaissances et des informations au sein d’une organisation pour faciliter les processus de prise de décision efficace, la résolution de problèmes, l’apprentissage et l’innovation. L’objectif des pratiques agiles de gestion des connaissances est d’améliorer l’efficacité en réduisant le besoin de redécouvrir les connaissances.
En GC, les insights et les expériences constituent les connaissances. Elles sont soit incarnées dans les individus, soit intégrées dans les processus ou pratiques organisationnels. Pour vous donner une meilleure compréhension, voici les composants les plus importants de la gestion des connaissances d’entreprise :
L’intelligence artificielle et la gestion des connaissances sont interconnectées de manière à ce que l’IA générative améliore l’efficacité et l’efficience de la gestion des connaissances. Traditionnellement, la gestion des connaissances comprend de nombreuses tâches manuelles qui peuvent être considérées comme fastidieuses. L’intelligence artificielle non seulement automatise ces tâches, mais ajoute également de nombreuses fonctions complexes.
L’intelligence artificielle s’est imposée comme un outil indispensable dans la gestion des connaissances en raison de sa vitesse, de sa puissance analytique, de ses capacités prédictives, de l’amélioration de l’accessibilité et de sa nature auto-améliorante. Sur cette base, l’IA a rapidement émergé comme une pierre angulaire dans le domaine de la gestion des connaissances.
À la base, l’importance de l’IA en GC réside dans sa capacité à traiter et analyser de vastes quantités de données bien au-delà des capacités humaines. Sa vitesse, sa précision et ses capacités prédictives permettent aux organisations d’identifier et de tirer parti des insights critiques cachés dans leurs données, conduisant à des décisions plus éclairées et stratégiques.
De plus, l’IA facilite une meilleure accessibilité des informations, en veillant à ce que les bonnes connaissances soient livrées à la bonne personne au moment optimal. Cette symbiose de l’IA et de la GC non seulement assure la gestion efficace des données, mais favorise également un environnement qui promeut l’innovation, la prise de décision agile et une compréhension plus profonde des opérations internes et de la dynamique du marché externe.
L’IA peut apporter de nombreux avantages aux entreprises. Approfondissons les avantages que les logiciels de gestion des connaissances alimentés par l’IA peuvent apporter à vos processus métier.
Les outils alimentés par l’IA permettent aux entreprises de prendre des décisions plus basées sur les données. Les logiciels de gestion des connaissances alimentés par l’intelligence artificielle peuvent analyser des scénarios complexes et fournir des recommandations, améliorant ainsi le processus de prise de décision.
Comme nous l’avons déjà mentionné, la gestion des connaissances peut être assez fastidieuse. En employant des systèmes alimentés par l’IA, vous pouvez automatiser les tâches de routine, ce qui entraîne une réduction des coûts opérationnels et une meilleure allocation des ressources pour d’autres activités commerciales.
Avec la capacité de l’IA à traiter de vastes quantités de données à une vitesse éclair, elle peut rationaliser l’ensemble du processus de gestion des connaissances, le rendant plus efficace et moins sujet aux erreurs humaines.
L’IA peut contribuer de manière significative à l’innovation au sein des organisations en analysant les données de la base de connaissances et en proposant de manière autonome des améliorations spécifiquement adaptées aux besoins de l’entreprise. Cela non seulement rationalise le processus d’innovation, mais garantit également que les changements proposés sont pertinents et bénéfiques pour l’organisation.
L’IA générative dans la gestion des connaissances peut améliorer considérablement les efforts de service client en fournissant des options de service client plus rapides, plus précises et personnalisées.
Parmi les utilisations les plus courantes de la gestion des connaissances par l’IA générative dans le service client, on trouve les chatbots avec des capacités conversationnelles avancées et les options libre-service facilitant le support client sans contact 24/7. L’IA peut également générer des guides pour résoudre les problèmes clients courants basés sur les articles de base de connaissances précédents et catégoriser automatiquement les tickets de support client. Tout cela peut dépasser les attentes des clients, augmenter la rétention des clients et vous aider à atteindre le succès commercial.
L’IA utilise des algorithmes complexes pour analyser le comportement, les préférences et les besoins d’un utilisateur afin de fournir des connaissances personnalisées. En particulier, les réseaux de neurones peuvent identifier les relations au sein d’un ensemble de données en imitant la façon dont le cerveau humain fonctionne et en fournissant des résultats personnalisés, par exemple des articles de connaissances. Ce niveau de personnalisation améliore les expériences des utilisateurs et des clients.
Comme pour tout autre système innovant et puissant, l’utilisation de l’IA générative dans la gestion des connaissances ne se fait pas sans ses défis. Discutons des plus pressants.
Bien que l’IA générative ait le potentiel d’améliorer considérablement les processus de gestion des connaissances, la nature complexe des technologies d’IA peut introduire des défis que les organisations doivent relever. Parmi les défis les plus courants, on trouve la complexité de la mise en œuvre, l’intégration aux systèmes existants, la qualité et la précision des données, et même les exigences intensives en ressources. Bien que les solutions basées sur l’IA ne soient pas exactement des systèmes autonomes, elles sont toujours très complexes et nécessitent un haut niveau d’expertise.
Les systèmes d’IA nécessitent souvent l’accès à de grandes quantités de données, ce qui peut soulever des préoccupations concernant la confidentialité et la sécurité. Par exemple, un système d’IA utilisé pour la gestion des connaissances dans un établissement de santé aurait besoin d’accès à des données sensibles des patients. Si ces données ne sont pas correctement sécurisées, elles pourraient être vulnérables aux violations, entraînant potentiellement de graves conséquences juridiques et réputationnelles.
Une dépendance excessive à l’intelligence artificielle peut entraîner un manque de surveillance humaine et de pensée critique. Par exemple, si une entreprise s’appuie uniquement sur un système d’IA pour la gestion des connaissances, les insights importants qui nécessitent l’intuition et l’expérience humaines pourraient être négligés. De plus, si le système d’IA échoue ou fait une erreur, l’entreprise peut ne pas avoir de plan de secours en place.
Voici quelques conseils sur la façon d’atténuer les risques liés à l’utilisation de plateformes de gestion des connaissances alimentées par l’IA :
Maintenant que nous avons la théorie, regardons quelques exemples concrets de l’IA dans la gestion des connaissances.
L’un des exemples les plus importants de l’IA générative dans la gestion des connaissances est l’utilisation de chatbots intelligents. Ces assistants virtuels alimentés par l’IA peuvent interagir avec les utilisateurs de manière naturelle et humaine, fournissant des réponses instantanées aux requêtes, guidant les utilisateurs à travers des processus complexes et apprenant même des interactions passées pour améliorer les performances futures.
Un excellent exemple d’une entreprise qui utilise des chatbots intelligents est IBM, avec sa plateforme d’IA, Watson. Fait amusant, Watson d’IBM a participé et a même remporté Jeopardy plusieurs fois !
Les bases de connaissances par l’IA sont des référentiels d’informations centralisés avec des capacités d’IA ajoutées. Les fonctionnalités ajoutées par l’IA varient d’un système à l’autre, mais globalement, elles contribuent à des bases de connaissances externes et internes plus complètes, automatisées et faciles à naviguer.
Un bon exemple concret est LiveAgent’s AI Assist — une base de connaissances alimentée par l’IA qui crée automatiquement des articles de base de connaissances à partir des tickets et des communications client précédentes.
L’IA peut parcourir de vastes quantités de données pour trouver rapidement des informations précises. Elles utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre le langage humain, rendant les recherches de connaissances plus intuitives et précises. Les capacités de recherche intelligente de l’IA éliminent la barrière pour les travailleurs du savoir et leur permettent de faire leur travail beaucoup plus efficacement et efficacement.
Dans la vie réelle, Salesforce’s Einstein est un excellent exemple de fonctionnalité de recherche alimentée par l’IA.
Lors de l’interaction avec une base de connaissances alimentée par l’IA, les clients ou les agents peuvent utiliser des invites pour parcourir une base de connaissances existante. Cela permet une navigation beaucoup plus ciblée par rapport à la simple saisie de mots-clés dans la barre de recherche.
Vous pouvez voir ces capacités d’intelligence artificielle dans la base de connaissances alimentée par l’IA de LiveAgent avec la fonctionnalité Smart Search.
L’intelligence artificielle utilise des algorithmes avancés et des techniques d’apprentissage automatique pour faire des prédictions sur les résultats futurs basées sur les données historiques et les modèles. L’analyse prédictive par l’IA est devenue l’une des solutions critiques pour des processus tels que l’allocation des ressources, la prédiction de fraude, l’analyse des tendances, l’évaluation des risques et la prédiction de l’attrition.
Un exemple bien connu d’analyse prédictive dans la vie réelle est Netflix. Ils utilisent l’analyse prédictive dans leur moteur de recommandation pour prédire le comportement des utilisateurs et suggérer des émissions de télévision et des films.
La gestion des connaissances d’entreprise alimentée par l’IA permet aux entreprises de prendre des décisions plus basées sur les données. Les logiciels de gestion des connaissances alimentés par l’intelligence artificielle peuvent analyser des scénarios complexes et fournir des recommandations, améliorant ainsi le processus de prise de décision.
Par exemple, le plugin URLsLab pour WordPress utilise l’IA pour analyser de grandes quantités de données sur votre site Web et recommander indépendamment des éléments de site Web tels que les articles connexes, les clusters de contenu et génère même automatiquement du nouveau contenu.
L’équipe de LiveAgent travaille dur pour intégrer l’intelligence artificielle dans l’ensemble de fonctionnalités existant et dans divers aspects de la gestion des connaissances. Les fonctionnalités de gestion des connaissances seront enrichies par de nouvelles fonctionnalités de base de connaissances alimentées par l’IA et Smart Search qui utilisent l’IA pour créer une expérience plus rationalisée et efficace pour les utilisateurs.
La base de connaissances alimentée par l’IA de LiveAgent peut créer automatiquement des articles de connaissances basés sur les tickets de support client et les communications client précédentes, tandis que Smart Search utilise l’IA pour répondre aux questions des clients en fonction des articles de base de connaissances existants.
Vous vous demandez peut-être comment ces fonctionnalités bénéficieront à l’utilisateur final. Expliquons.
Premièrement, la base de connaissances alimentée par l’IA peut faire gagner du temps et des ressources aux entreprises en générant automatiquement des articles de connaissances. Cela signifie que les entreprises peuvent se concentrer davantage sur leurs opérations principales, plutôt que de passer du temps à créer ces articles manuellement.
Deuxièmement, la fonctionnalité Smart Search peut améliorer la satisfaction des clients en fournissant des réponses rapides et précises à leurs questions. Cela peut conduire à une meilleure expérience client, ce qui peut à son tour entraîner une augmentation de la fidélité des clients et potentiellement plus de ventes.
De plus, ces fonctionnalités d’IA peuvent aider les entreprises à rationaliser leurs processus de support client, les rendant plus efficaces. Cela peut entraîner des économies de coûts, car les entreprises peuvent traiter les requêtes des clients plus rapidement et avec moins de ressources.
Enfin, en utilisant l’IA pour gérer les connaissances, les entreprises peuvent s’assurer que leur support client est toujours à jour et pertinent. Cela peut aider les entreprises à rester compétitives sur leur marché, car elles peuvent s’adapter rapidement aux changements et aux nouvelles tendances.
Dans l’ensemble, ces deux fonctionnalités s’accompagnent d’autres fonctionnalités alimentées par l’IA qui amélioreront considérablement et étendront les capacités de LiveAgent.
Créez une base de connaissances intelligente avec LiveAgent. Organisez, recherchez et fournissez des réponses plus rapidement grâce à une gestion intelligente des connaissances.
L'intelligence artificielle est le domaine plus large qui englobe la création de systèmes intelligents capables d'effectuer des tâches similaires à celles des humains, tandis que l'ingénierie des connaissances est une discipline spécifique au sein de l'IA qui implique la structuration et l'encodage des connaissances et de l'expertise humaines pour une utilisation par les systèmes d'IA. L'ingénierie des connaissances joue un rôle crucial en permettant aux systèmes d'IA de raisonner et de prendre des décisions éclairées basées sur les connaissances accumulées.
L'IA conversationnelle a le potentiel de transformer le support informatique en fournissant une assistance efficace, conviviale et personnalisée aux utilisateurs qui recherchent de l'aide technique ou des informations. Parmi les capacités les plus importantes que l'IA conversationnelle et générative peut apporter à votre entreprise, on trouve la disponibilité 24/7, la réduction des erreurs humaines, la réduction de la charge de travail de votre équipe de support informatique et le support multilingue.
En exploitant les chatbots alimentés par l'IA, les entreprises peuvent rationaliser les opérations de marketing et de ventes, améliorer l'engagement des clients et offrir des expériences plus personnalisées tout au long du cycle de vie du client. Cela se traduit par une satisfaction client améliorée, des taux de conversion plus élevés et une efficacité opérationnelle accrue.
L'IA acquiert des connaissances par une combinaison de données, d'algorithmes et de processus d'apprentissage. Le processus d'acquisition de connaissances implique l'entraînement de modèles d'IA sur de grands ensembles de données et leur permettre d'apprendre des modèles, de faire des prédictions et de générer des insights.
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