GenAI知识管理策略

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许多传统组织正面临生存挑战,因为新进入者阻碍了现有的商业模式并扰乱了他们的业务!对于许多组织来说,新的知识管理策略至关重要,以确保组织内部的持续创新和知识共享。

知识管理具有战略重要性,可确保组织能够利用机构记忆进行创新并保持客户忠诚度。约 80% 的组织知识是非结构化的,以文本、视频、图像等形式提供。无法调动知识资产的组织将走向倒闭!

鉴于 GenAI (生成式人工智能)技术的普及及其在企业中的快速应用,许多组织现在正是时候修改其现有的知识管理策略,并提出更强大的知识创造和共享文化,以刺激业务增长。组织应鼓励所有外部和内部利益相关者更快地创造新知识,为更快地传播新知识铺平道路。其他业务利益相关者可以利用这些新知识来获得竞争优势。

在此博客中,我们将介绍新知识管理战略的动机、创建现代知识管理策略的操作手册及其商业用例。

新知识管理战略的动机

GenAI 技术改变了新知识的创造方式、共享方式,更重要的是,改变了新知识如何被利用以实现战略和战术业务优势。GenAI 使许多企业客户能够更轻松、更快速地对组织的产品和服务进行研究。GenAI 技术正在帮助许多内部利益相关者在组织内无缝地创建、组织和共享知识。组织内的许多非结构化知识可以利用组织分类法和本体以结构化的方式进行整理和组织。

GenAI 技术可以被视为一项战略投资,帮助组织以各种形式调动跨众多业务系统的内部知识!发掘内部知识并将其提供给合适的利益相关者可以帮助组织更快地创新并保持竞争优势。更重要的是,任何新创建的知识都与许多元数据相关联,它可以帮助利益相关者了解将特定知识用于其用例的重要性和细微差别。

GenAI 知识管理的商业用例

有多种业务用例可以有效地将 GenAI 技术应用于知识创造、组织知识和传播知识。知识经理、技术作家、业务分析师、项目经理等可以利用 GenAI 功能来创建文档大纲、集思广益、执行复杂的认知任务(例如改变语气以符合品牌指南)等。可以利用 GenAI 功能进行组织范围内的知识搜索,可以跨不同的知识存储库索引和获取知识。这些 GenAI 功能可以对利益相关者的问题做出准确的回答。

用法1 – 会议和电子邮件

世界上没有哪个组织不举行内部会议!会议有助于组织明确问题、帮助做出决策、讨论风险等。大多数会议都以数字形式记录和存储。这些会议可以使用 GenAI 技术转录为文本形式,并进行整理以形成有关感兴趣主题的基础知识。数据、电子邮件等可以丰富这些基础知识。

组织看到价值的典型用例是通过自动整理的会议纪要 (MoM) 和行动项目。GenAI 技术还可以根据联系人列表、会议邀请人等其他数据将行动项目分配给正确的利益相关者。因此,C 级高管、项目经理和项目经理可以跟踪所有行动项目的状态以衡量进度。

此外,每个战略计划和项目的经验都可以提供给 GenAI 功能,以便任何内部利益相关者都可以轻松查询和使用知识,避免做出错误的决策。

用法2 – 企业搜索引擎

鉴于整个组织普遍存在知识孤岛,现在正是基于 GenAI 功能构建统一的企业级搜索引擎的最佳时机,这样它就可以接收“提示/问题”并根据来自不同知识源/文档的知识生成响应。这种方法与词汇搜索非常不同,在词汇搜索中,内部利益相关者需要了解一些业务词汇表才能查找任何信息。基于 GenAI 的搜索引擎利用语义匹配算法。

用自然语言提问并得到答复就像我们大多数人习惯的自然对话式界面一样。因此,这种 GenAI 功能将刺激知识共享文化,并使利益相关者能够快速寻求准确的信息!

用法3-数据和见解

许多数据和信息都存储在结构化数据库中。访问和理解这些结构化信息需要大量的工程工作。这些工程工作包括访问数据、整理数据以及生成洞察报告或仪表板。GenAI 功能可以应用于结构化数据,利益相关者可以提出问题,这些工具以自然语言提供洞察。GenAI 的许多功能都提供了一个界面,让您可以与数据聊天!这有助于许多利益相关者利用数据洞察做出数据驱动的决策

GenAI 技术在知识创造和确保单一事实方面也发挥着至关重要的作用。GenAI 技术还可以根据组织的知识库构建分类法和本体,识别知识库中的知识差距,并识别和解决组织不同部门之间存在的模糊信息。利用 GenAI 功能实现组织的知识管理用例将有助于组织更有效地执行其企业战略。

结束语

GenAI 技术将变革知识管理的执行方式。它将帮助组织快速创建新知识,有效地组织现有知识,并以更自然的方式将知识传播给所有利益相关者。许多组织已经利用 GenAI 功能(例如聊天机器人),并将其提供给内部利益相关者以推动业务增长。在采购任何 GenAI 工具之前,所有组织都需要制定他们希望做什么,更重要的是,他们为什么想要新的知识管理战略。一旦该战略规划了前进的方向,公司治理团队就可以执行 GenAI 知识管理战略,使他们的组织走上实现组织愿景的道路。

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最近修改: 2024-06-07Powered by