ทำไมสถาปัตยกรรมสารสนเทศจึงเป็นกระดูกสันหลังของอินเทอร์เน็ตภายในบริษัทในโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI

หลายปีที่แล้ว ฉันมีโอกาสได้นำทีมปรับปรุงอินเทอร์เน็ตภายในบริษัท Sprint Telecommunications company ซึ่งมีสำนักงานใหญ่อยู่ที่เมือง Kansas City เราไม่ได้เพียงสร้างระบบใหม่ แต่ยังเปลี่ยนแปลงวิธีการที่พนักงานหลายพันคนโต้ตอบกับพื้นที่ทำงานดิจิทัลของตน โครงการนี้ได้รับการยอมรับจาก Nielsen Norman Group’s “Top Intranets” และไม่ใช่เรื่องบังเอิญ มัน đòi hỏiความมุ่งมั่นอย่างไม่หยุดยั้งในการจัดตำแหน่งผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย การคิดใหม่เกี่ยวกับการจัดระเบียบเนื้อหา และส่งมอบสิ่งที่ทำงานได้ เราเปลี่ยนแปลงการบริหาร การใช้งานผู้ใช้ ฟังก์ชันการค้นหา การวิเคราะห์ ฟังก์ชันทางสังคม การเข้าถึงผ่านมือถือ – ทุกอย่าง มันคืองานที่ยาก แต่สอนให้ฉันรู้ว่าต้องทำอะไรจึงจะสร้างอินเทอร์เน็ตภายในบริษัทที่ดี

ในสมัยก่อนหน้านี้ ก่อนที่จะมีเครื่องมืออย่าง Staffbase ที่ทำให้ชีวิตของเราในอินเทอร์เน็ตภายในบริษัทง่ายขึ้น หากคุณต้องการให้พนักงาน “ชอบ” โพสต์ข่าวหรือติดตามข้อมูลการใช้งาน คุณต้องสร้างมันขึ้นมาเอง การอัปเดตเป็นเรื่องที่น่ากลัว – ระบบที่เขียนขึ้นเองหมายความว่าข้อผิดพลาดเดียวในการจัดระเบียบเนื้อหาอาจต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนในการแก้ไข นั่นเป็นเหตุผลที่เราเน้นไปที่ สถาปัตยกรรมสารสนเทศ (IA) หากคุณทำผิด คุณจะถูกติดกับอินเทอร์เน็ตภายในบริษัทที่ไม่ดี

เพื่อให้ได้สถาปัตยกรรมสารสนเทศที่ดี เราใช้วิธีการแบบเก่า: การจัดเรียงการ์ดตามผู้ใช้โดยใช้การ์ดดัชนีจริง เราจะรวบรวมพนักงาน 20-30 คนในห้องประชุม อธิบายบริบท และให้พวกเขาจัดเรียงการ์ดเป็นกอง โดยตั้งชื่อแต่ละกอง จากนั้นเราจะวิเคราะห์ข้อมูล – สเปรดชีต การแสดงภาพ และสิ่งอื่น ๆ – เพื่อชี้แนะผู้นำว่าสิ่งใดมีความหมายสำหรับผู้ใช้จริง มันใช้เวลา แต่สุดท้ายก็ได้ผลลัพธ์ อินเทอร์เน็ตภายในบริษัทที่ผู้นำสนับสนุนและพนักงานใช้งานจริงโดยไม่ต้องร้องขอ

วันนี้ที่ Staffbase เราได้ปรับปรุงกระบวนการนี้ แต่หลักการหลักยังคงเหมือนเดิม: ฟังพนักงานก่อน เมื่อเราทำการอบรมลูกค้า เราจะจัดเวิร์กช็อปเพื่อให้ฝ่ายสื่อสารภายใน ฝ่ายทรัพยากรบุคคล และฝ่ายไอที (ทีมที่มีเป้าหมายที่แตกต่างกัน) ตกลงในการจัดระเบียบเนื้อหา มันไม่ใช่เรื่องง่าย การอบรมเหล่านี้อาจใช้เวลาทั้งวันหรือมากกว่านั้นในการสร้าง IA ที่ง่ายแต่มีประสิทธิภาพ จากนั้นเป็นกระบวนการยืดเยื้อในการส่งร่างให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอนุมัติ สำหรับลูกค้าที่ต้องการไปไกลกว่านั้น ฉันยังคงแนะนำการศึกษาการจัดเรียงการ์ดดิจิทัลโดยใช้เครื่องมืออย่าง Optimal Workshop มันเร็ว ทำให้พนักงานมีส่วนร่วม และไม่ชะลอการสร้าง

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา เราได้เห็นสถาปัตยกรรมสารสนเทศหลายร้อยแบบ – บางส่วนน่าประทับใจ บางส่วนล้มเหลว ไม่มีสองแบบที่เหมือนกัน แต่นี่คือรูปแบบการนำทางที่ทำงานได้ดีเสมอ:

• บริษัทของเรา/เกี่ยวกับเรา: พันธกิจ วิสัยทัศน์ ค่านิยม โครงสร้างองค์กร และบทบาท เนื้อหานี้ทำให้พนักงานเข้าใจภาพรวมและสนับสนุนกลยุทธ์การเขียน
• ทรัพยากรบุคคล/อาชีพและผลประโยชน์: ค่าจ้าง ผลประโยชน์ สวัสดิการ การฝึกอบรม การประเมินผลงาน – เนื้อหาพื้นฐานสำหรับความสัมพันธ์ระหว่างพนักงานและนายจ้าง
• งานของฉัน/วิธีการทำงาน: เนื้อหาที่มุ่งเน้นงาน เช่น การเดินทาง รายงานค่าใช้จ่าย การสนับสนุนไอที หรือเมนูในโรงอาหาร จัดระเบียบตามหัวข้อ ไม่ใช่ตามแผนก พร้อมลิงก์ไปยังเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง
• แผนก/องค์กร: ที่ทีมใหญ่ๆ เช่น ไอที ฝ่ายจัดการ หรือฝ่ายกฎหมาย โพสต์ข้อมูลอัปเดตของตนเอง ไม่มีเนื้อหาที่ซ้ำกัน – เพียงลิงก์ไปยังแหล่งที่มา
• ผลิตภัณฑ์และบริการ: นำเสนอสิ่งที่บริษัทขาย โดยเฉพาะสำหรับบริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยการขาย
• แท็บส่วนบุคคล: ส่วนเช่น “ทีมของฉัน” หรือ “ทรัพยากรผู้นำ” ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับกลุ่มเฉพาะ
• ช่วยเหลือ/ทรัพยากรไอที: ลิงก์สนับสนุนที่ชัดเจนพร้อมบริบทเพียงพอที่จะช่วยประหยัดเวลา

การสร้าง IA ในลักษณะนี้ – มีรากฐานมาจากข้อเสนอแนะของพนักงาน – ส่งผลลัพธ์ที่วัดได้ พนักงานสามารถหาสิ่งที่ต้องการได้โดยไม่ต้องคลิกหลายครั้ง ทีมสื่อสารสามารถทำงานร่วมกับแผนกอื่นๆ ได้ดีขึ้นเมื่อมีข้อมูลผู้ใช้มาเป็นหลักฐาน การเปิดตัวแคมเปญประสบความสำเร็จมากกว่าเพราะได้รับการ塑造จากข้อมูลจริง และหลังการเปิดตัว ทีมสามารถติดตามแนวโน้มและปรับให้ฉลาดแทนการทำตามทุกข้อร้องเรียน

IA ในโลก AI: สิ่งที่มีเสี่ยงสูงกว่า

AI กำลังเปลี่ยนแปลงพื้นที่ทำงานดิจิทัล และทำให้ IA ไม่สามารถต่อรองได้ IA ที่อ่อนแอไม่เพียงแต่ทำให้พนักงานหงุดหงิดเท่านั้น แต่ยังสามารถทำให้โครงการ AI ล้มเหลวด้วย ฉันเคยเห็นมันเกิดขึ้น: อินเทอร์เน็ตภายในบริษัทที่จัดระเบียบไม่ดีทำให้คุณลักษณะการปรับให้เหมาะสมกลายเป็นความยุ่งยาก สูญเสียเวลาและเงิน

นี่คือเหตุผลที่ IA มีความสำคัญมากกว่าที่เคย:

• การค้นหาที่ให้ผลลัพธ์: เครื่องมือค้นหา AI ต้องการการนำทางและเมตาดาตาที่ชัดเจนเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง IA ที่แข็งแกร่งทำให้พนักงานได้รับคำตอบอย่างรวดเร็ว
• การปรับให้เหมาะสมที่ทำงาน: AI สามารถปรับเนื้อหาให้เหมาะสมกับบทบาท แต่เฉพาะถ้า IA มีตรรกะเพียงพอสำหรับอัลกอริทึมในการวิเคราะห์
• ชัตบอทที่ไม่ล้มเหลว: IA ที่วุ่นวายทำให้เครื่องมือ AI เช่น ชัตบอทสับสน นำไปสู่คำตอบที่ไม่ถูกต้องหรือเนื้อหาที่ซ้ำกัน
• ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์: การวิเคราะห์ AI แสดงให้เห็นว่าพนักงานนำทางอย่างไร ทำให้คุณสามารถปรับปรุง IA ตามการใช้งานจริง ไม่ใช่การเดา

IA ที่มั่นคง ซึ่งสร้างขึ้นจากสิ่งที่พนักงานต้องการ เปลี่ยนอินเทอร์เน็ตภายในบริษัทให้เป็นเครื่องมือที่เพิ่มพลังให้กับพนักงาน เมื่อ AI เข้ามาครอบงำพื้นที่ทำงานมากขึ้น IA คือรากฐานที่ทำให้เครื่องมือเหล่านั้นมีประสิทธิภาพ มันไม่ใช่เรื่องของเทคโนโลยีที่ดูหรูหรา – มันคือการดำเนินการที่เคารพพนักงานไม่แพ้กับลูกค้า เมื่อคุณรวมข้อมูลเชิงลึกของ AI เข้ากับ IA ที่ผ่านการทดสอบผู้ใช้ คุณจะได้อินเทอร์เน็ตภายในบริษัทที่ไม่เพียงทำงานได้เท่านั้น แต่ยังขับเคลื่อนผลลัพธ์ด้วย นั่นคือสิ่งที่ฉันใช้เวลาหลายปีในการสร้าง และเป็นสิ่งที่ทำให้ฉัน 专注ไปที่การทำสิ่งที่ถูกต้อง