مزایای کلیدی بکارگیری هوش مصنوعی در مدیریت دانش

گرچه هوش مصنوعی می‌تواند به روش‌های مختلفی مورد استفاده قرار گیرد، اما شش مزیتی که سازمان‌ها می‌توانند انتظار داشته باشند با استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت دانش ببینند، در ادامه آورده شده است.

1. شبکه‌های دانش مبتنی بر هوش مصنوعی به صورت بلادرنگ عمل می‌کنند
تصور کنید که بتوانید از اطلاعات و تخصصی که هر عاملی در اختیار دارد، بهره ببرید، زیرا همه، یکدیگر را می‌شناسند و مهارت آنها را در یک حوزه موضوعی خاص درک می‌کنند. همه دقیقاً می‌دانند که وقتی مشکلی پیش می‌آید، از چه کسی بپرسند تا به سرعت آن را حل کنند. با این حال، حتی در یک شرکت نوپا یا سازمان کوچک تا متوسط، این قابل تصور نیست. با ریزش کارکنان، افراد به طور معمول می‌آیند و می‌روند. این منجر به یادگیری مداوم از اطلاعات و تجربیات جدید می‌شود.

۲. هوش مصنوعی، ارائه دانش را ساده می‌کند
برای اینکه راه‌حل‌های سنتی مدیریت دانش مؤثر باشند، باید ساعات کاری زیادی به کارمندان اختصاص داده شود. بنابراین، علاوه بر وظایف معمول خود، متخصصان موضوعی (یعنی دارندگان دانش) وظیفه تولید مطالب جامع و حفظ پایگاه دانش در حوزه‌های مربوطه خود را بر عهده دارند. کارمندانی که به دنبال پاسخ هستند (یعنی جویندگان دانش) محدود به جستجوی دستی در منبع اطلاعاتی خود شرکت هستند. اگر نتوانند آن را در آنجا پیدا کنند، به دنبال متخصص ایده‌آل برای پاسخ به پرسش خود می‌گردند. با این حال هوش مصنوعی امکان یک سیستم ارائه دانش ساده‌تر را فراهم می‌کند. وقتی کارشناسان مرکز تماس از قابلیت‌های جستجوی هوشمند برای یافتن سوالات خود در پلتفرم استفاده می‌کنند.

 

 

برای عضویت در کانال ایتای آکادمی تحلیل دکتر طالعی فر اینجا را کلیک کنید

 

بسته های آموزشی پیشنهادی برای استفاده علاقمندان،دانشجویان، اساتید و پژوهشگران محترم :

لیست کامل فرم های ترجمه شده مدیریت پروژه بر اساس راهنمای PMBOK

راهنمای آماده سازی و دفاع موفق از رساله دکتری

بسته جامع آموزشی مدیریت دولتی و حکمرانی

بسته جامع آموزشی مدیریت منابع انسانی

بسته جامع آموزشی مدیریت استراتژیک

بسته آموزشی مدیریت رفتار سازمانی

بسته جامع آموزشی مدیریت صنعتی

بسته آموزشی مدیریت کسب و کار

 

 

۳. بهبود بهره‌وری و چابکی با هوش مصنوعی
تحلیل متن به طور خودکار برچسب‌های مرتبط را برای هر بخش از اطلاعات پایگاه دانش ایجاد می‌کند که به موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی کمک می‌کند تا نتایج مرتبط را ارائه دهند. با گسترش پایگاه دانش، هر کارمند می‌تواند اطلاعات مناسب را در لحظه مناسب پیدا کند. این به نوبه خود، بهره‌وری کارکنان را افزایش می‌دهد.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند در صورت وجود شکاف دانش، به طور فعال به متخصصان اطلاع دهد. با این استراتژی، شکاف‌های دانش به سرعت برطرف می‌شوند و اطمینان حاصل می‌شود که تمام اطلاعات شرکت با نیازهای در حال تحول کسب‌وکار به‌روز است.

۴. هوش مصنوعی پاسخ‌ها را با ترجیحات کاربر تطبیق می‌دهد
همزمان با تعامل کارمندان با سیستم‌های مدیریت دانش مبتنی بر هوش مصنوعی، این سیستم ارتباطاتی برقرار می‌کند و می‌فهمد که آنها چگونه و برای چه چیزی از سیستم استفاده می‌کنند. اساساً دانش را در فیدهای آنها گردآوری کرده و آن را با ترجیحات فردی آنها تطبیق می‌دهد. به عنوان مثال، فروشندگانی که مرتباً به‌روزرسانی‌های محصول و ویژگی‌های جدید را دنبال می‌کنند، احتمالاً فیدی خواهند داشت که تأکید زیادی بر این موارد دارد.

۵. با هوش مصنوعی، متخصصان را سریع‌تر پیدا کنید
کارمندان ثابت نیستند. هوش مصنوعی تلاش هماهنگی برای شناسایی دقیق کارکنان و حوزه‌های شایستگی آنها در لحظه انجام می‌دهد. وقتی افراد می‌دانند متخصصان سازمانشان چه کسانی هستند، همکاری بین تیم‌ها و افراد بهبود می‌یابد. سیستم بلافاصله فرد مناسب را مطلع می‌کند، بنابراین سوالات سریع‌تر پاسخ داده می‌شوند. علاوه بر این، کارکنان به خاطر اطلاعات و ارزشی که به شرکت ارائه می‌دهند، ارزشمند تلقی می‌شوند.

۶. هوش مصنوعی وظایف روتین را خودکار می‌کند
هیچ انسانی نمی‌تواند انبوهی از سوابق پروژه و کاغذبازی‌هایی را که بسیاری از سازمان‌ها دارند، مرتب کند. اینجاست که هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیندهای پیش پا افتاده و کم‌ارزش مانند جمع‌آوری و سازماندهی داده‌ها و همچنین انتشار محتوای ضروری کمک می‌کند. طبقه‌بندی خودکار اسناد با اختصاص فراداده، نمونه دیگری از چگونگی استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌های مدیریت دانش است که اتوماسیون مدیریت دانش back-end را ساده می‌کند.

 

 

 

 

 

گزیده ای از خدمات تحلیلی قابل ارائه ( کمی و کیفی) آکادمی تحلیل دکتر طالعی فر با استفاده از کادری مجرب و زبده

1.تحلیل روایی و پایایی انواع پرسشنامه های استاندارد مرتبط با موضوع درخواست دهنده

2. تحلیل های توصیفی (تهیه انواع جداول فراوانی، محاسبه انواع آماره های توصیفی پراکندگی و مرکزی، تهیه انواع نمودارهای آماری (نموداری کیفی و کمی))

3. تحلیل های استنباطی ( تحلیل واریانس،  آزمون های آماری پارامتریک و ناپارامتریک، تحلیل های رگرسیون و همبستگی، تحلیل عاملی اکتشافی و تاییدی و …).

4. مدلسازی معادلات ساختاری و تحلیل مسیر

5.تحلیل های مرتبط با تکنیک های تصمیم گیری (تک یا چند معیاره)

6. تحلیل پویایی سیستم (مدلسازی، اعتبارسنجی رفتار مدل، شبیه سازی متغیرهای کلیدی مدل، سناریوسازی)

7.تحلیل  گراندد تئوری (داده بنیاد)

8.تحلیل تم (تحلیل مضمون)

9.تحلیل محتوا

10.پدیدار شناسی

و…..

 

 

بیشتر بخوانید:

کلیپ آموزشی نوآوری در مدل های کسب و کار

کلیپ آموزشی چگونگی تخصیص منابع سازمانی

 

 

با ما در تماس باشید

آکادمی تحلیل دکتر طالعی فر