Розблокування управління знаннями 3.0: нова ера інсайтів з генеративним штучним інтелектом

Масштабні стрибки в інноваціях для програмного забезпечення, технологій та обчислювальної техніки можуть бути складними для обробки, враховуючи наш постійний використовування останніх і найкращих рішень. Легко забути проблеми технологічного минулого.

Але для галузей, що залежать від своєчасної інформації та даних – як корпоративне управління знаннями – останні зміни мали величезний вплив і заслуговують на визнання. Адже дані завжди були прагненістю для бізнес-росту, розвитку та фінансового успіху.

З появою всесвітнього доступу до Інтернету корпоративне управління знаннями використало зростаючу потужність обчислювальної техніки та складність програмного забезпечення для надання швидшого, більш проникливого розуміння поведінки споживачів, тенденцій ринку та бізнес-можливостей.

Тепер технологічний ландшафт знову змінився завдяки появі генеративного штучного інтелекту (AI). З ним ми вступили в нову еру управління знаннями, де обробка природної мови дозволяє отримувати багатогранні, даних-підтримувані відповіді на конкретні питання – повністю перевершуючи просту компіляцію доступних документів.

Розглядаючи можливості цього Управління знаннями 3.0 (KM 3.0), важливо віддзеркалити багато розробок, які привели нас до цього моменту, і визнати видатний потенціал сучасних інструментів інсайтів.

Розширення можливостей управління знаннями

До 1980-х років управління знаннями було в основному ручним процесом, проведеним за столом або на ранніх етапах комп’ютерів. Це була епоха Управління знаннями 1.0 (KM 1.0), характеризована трудомісткими зусиллями для збору надійної інформації з друкованих джерел та внутрішніх документів. Метою було допомогти підприємствам розробляти ефективні маркетингові стратегії та приймати рішення щодо продукції. Співробітництво вимагало фізичної передачі документів, що призводило до тривалих термінів дослідження, які потенційно могли означати, що дані були застарілими до моменту, коли вони потрапили до правильних рук.

Прихід Інтернету ознаменував початок Управління знаннями 2.0 (KM 2.0), який пропонував швидкість і доступ до ширшого спектру джерел. Ця епоха тривала десятиліттями з поступовими поліпшеннями, але основна функція залишилася базовим пошуковим двигуном. Користувачі вводили ключові слова і отримували списки відповідних документів. Незважаючи на свої переваги, цей підхід часто залишав користувачів, які просіювали через гори інформації, і залежав від даних, які могли бути тижнями старими.

Коли KM 2.0 з’явилася в середині 2000-х років, ми почали бачити, як компанії з програмного забезпечення будують потужні платформи дослідження, які можуть інтегруватися з внутрішніми системами підприємств, надаючи їм консолідований доступ для будь-якої кількості користувачів. Ці спеціалізовані рішення пропонувалися через модель програмного забезпечення як послуги (SaaS), де підприємство підписується на послугу і може отримати доступ до останніх інструментів, які постійно вдосконалюються та покращуються. Результатом могли бути посилання на відповідну секцію документа, але в кінцевому підсумку залишилися досить базовим списком пов’язаних документів.

Управління знаннями 3.0, підтримане AI: входження в нову еру

Близько 2021 року відбулася трансформаційна зміна в технологіях, коли генеративний AI та пошукові двигуни природної мови увійшли в мейнстрім. Ці інновації ліквідували потребу в статичних ключових словах і надали розширені відповіді на складні запити. Недавнє дослідження Гарвардського бізнес-огляду показало, що платформи KM, засновані на цій технології, підвищують управління знаннями, підвищуючи “швидкість питань, різноманітність питань і новизну питань”.

На практиці це означає, що компанії тепер можуть навчати алгоритми AI відповідати на ширший спектр питань, розкривати закономірності в величезних наборах даних і встановлювати унікальні зв’язки, які перевершують людські можливості. Користувачі платформ, підтримуваних AI, ставлять більше питань, часто більшої складності, і ці питання ведуть до нових інсайтів, які змінюють галузі та організації.

Нам більше не потрібно просіювати окремі документи, щоб знайти конкретні дані. KM 3.0 може пропонувати повністю сформовані, зрозумілі пояснення, які проникають глибше в дані, ніж будь-коли раніше. Найкращі платформи KM 3.0 забезпечують розмови, де повні питання дають повні відповіді, навіть інтегруючи аудіо- та відеоджерела через автоматичну транскрипцію.

За даними Forrester Research, ця еволюція спрощує процес управління знаннями, перетворюючи платформи дослідження в магніти, які знаходять все, про що ми запитуємо, а також поєднуючи розрізнені відомості в нові інсайти.

Глобальні корпорації все частіше приймають платформи KM 3.0 для підвищення оперативної гнучкості, реагування на негайні тенденції та прийняття бізнес-рішень в режимі реального часу.

Майбутнє даних в режимі реального часу з KM 4.0

Подорож KM 3.0 буде продовжуватися, оскільки AI розвивається. У найближчі роки ми очікуємо глибокої зміни в дослідженні, переходячи від залежності від підготовлених документів до інтеграції сирої, даних в режимі реального часу в результати пошуку генеративного AI. Управління знаннями 4.0 (KM 4.0) на горизонті.

Платформи KM 4.0 можуть ліквідувати чи доповнити потребу в людських документах, інтегруючи безпосередньо з живими внутрішніми базами даних та соціальними медіа-джерелами, забезпечуючи відповіді в режимі реального часу з актуальною інформацією. Автоматичні інструменти перетворять ці інсайти в звіти виконавців, ще більше спрощуючи процес.

Безмежний потенціал у майбутньому

Ведучі розробники платформ KM використовують генеративний AI та автоматизацію для підвищення точності пошуку та впливу. Хоча KM 3.0 ще тільки починається, потенційний вплив KM 4.0 чекає в не дуже віддаленому майбутньому, обіцяючи революціонізувати те, як ми отримуємо доступ до знань та використовуємо їх.

Команди Гарвардського бізнес-огляду порівнюють майбутні перспективи розширення AI на “когнітивність і те, як ми думаємо” з появою веб-браузерів, які зробили Інтернет експоненційно більш корисним, дозволяючи низькозатратну передачу інформації – по суті, генеративний AI прийшов, щоб зробити вплив, і нам потрібно сприймати його як актив.

Насправді, популярний страх, що AI замінить працівників, хоча він є дійсним у деяких галузях, потрібно розібрати, перш ніж він завадить програмам. Для фахівців з дослідження ринку та даних інсайтів особливо генеративний AI не замінить роботи. Натомість ті, хто приймає AI, ймовірно, замінять тих, хто цього не робить.

Як технології розвиваються та з’являються нові інновації, управління знаннями можуть стати критичним диференціатором серед конкурентів або навіть основною бізнес-турботою, що конкурує з інтелектуальною власністю. Адже термін “знання – це сила” ніколи не був більш правдивим.