Comment l’intelligence artificielle générative révolutionne la gestion des connaissances (KM) ?

La peur que les machines intelligentes prennent le contrôle du monde est depuis longtemps un thème populaire dans la science-fiction. Neuromancer, Blade Runner, Westworld et The Matrix ne sont que quelques-uns des films, séries télévisées et livres qui ont captivé le public avec leurs représentations de dystopies dirigées par l’IA. 

Avec la montée en puissance de l’IA plus rapide que quiconque ne l’imaginait, elle est devenue une force puissante pour stimuler l’innovation et transformer les industries. Mais elle est loin de prendre le contrôle du monde et ne le fera probablement jamais. Pourquoi ? Parce que bien que l’IA soit mystérieuse, excitante et amusante, c’est avant tout un outil qui assiste et amplifie les capacités humaines. En d’autres termes, des solutions telles que l’IA générative ne remplace pas les employés et ne représentent pas une menace pour la vie telle que nous la connaissons. Les organisations qui adoptent l’IA au lieu d’en avoir peur découvriront qu’elle ouvre un monde d’opportunités pour l’efficacité, la croissance et des expériences utilisateur améliorées. 

De la donnée à la sagesse : Comment l’IA générative révolutionne la gestion des connaissances (KM) 

Il n’est pas rare que les gens confondent l’IA générative et les logiciels de gestion des connaissances. Les raisons de cette confusion vont de la méconnaissance des capacités de l’IA à l’hyperbole autour de l’IA et à un chevauchement dans certaines applications. Cependant, les deux solutions ont des objectifs et des fonctionnalités uniques qui les distinguent. 

Les principales différences incluent : 

Objectifs et finalités. L’IA générative crée de nouveaux contenus tels que du texte, des images et des vidéos en fonction des informations apprises à partir d’un ensemble de données d’entraînement. En revanche, les systèmes de gestion des connaissances captent, organisent, stockent et partagent des connaissances, offrant un accès à des connaissances explicites qui soutiennent la prise de décision et la résolution de problèmes. 

Organisation des connaissances vs génération de contenu. L’IA générative se concentre sur le contenu créé à partir de modèles qu’elle a appris ; elle n’organise pas ou ne gère pas les connaissances existantes. Les systèmes de gestion des connaissances structurent l’information, créent des classifications et facilitent les recherches et la récupération de connaissances pour les utilisateurs. 

Apprentissage et formation. L’IA générative a besoin d’un entraînement approfondi sur de grands ensembles de données pour apprendre des modèles et générer du contenu. Un système de gestion des connaissances peut utiliser l’IA pour optimiser la recherche et la récupération de données, mais l’accent principal est mis sur la structuration et l’organisation des connaissances. 

Cas d’utilisation et applications. L’IA générative peut être utilisée pour des assistants virtuels, des chatbots et la génération de simulations réalistes. Les logiciels de gestion des connaissances améliorent le partage des connaissances, la collaboration et la prise de décision, en particulier dans le support client et la formation des employés. 

Interaction humaine. L’IA générative répond aux utilisateurs de manière semblable à un être humain et peut même simuler des conversations. Les systèmes de gestion des connaissances offrent des mécanismes de recherche et de récupération efficaces, mais n’interagissent pas avec les utilisateurs finaux. 

Utilisée de manière appropriée, l’IA générative améliore l’expérience utilisateur avec les systèmes KM. Mais c’est le système KM lui-même qui offre une suite complète de fonctions pour organiser, gérer et fournir des connaissances qui favorisent la prise de décision éclairée dans divers domaines. 

L’IA révolutionne également la gestion des connaissances de manière critique. Par exemple, Gartner prédit que l’IA conversationnelle réduira les coûts de main-d’œuvre des agents de contact de 80 milliards de dollars en 2026. Cela peut être une aubaine pour les organisations confrontées à des pénuries de main-d’œuvre et à la nécessité de maîtriser les dépenses de main-d’œuvre, qui représentent souvent plus de 90 % des coûts des centres de contact. Les solutions basées sur l’IA rendent les agents plus efficaces et efficaces tout en améliorant l’expérience client. 

IA générative : Libérer le plein potentiel des données dans les environnements d’entreprise 

Un des plus grands avantages de l’IA générative est sa capacité à réduire le temps d’accès à la connaissance. Pourquoi cela est-il important ? Les clients avec un accès en temps réel à des connaissances pertinentes et cohérentes sont plus satisfaits que ceux qui n’en ont pas. 

Les consommateurs d’aujourd’hui s’attendent à des réponses rapides et précises à leurs questions et problèmes. L’accès en temps réel à la connaissance permet aux équipes de support de fournir des solutions en temps opportun. Et des solutions basées sur l’IA telles que les portails en libre-service, l’acheminement intelligent et l’assistance aux agents aident les entreprises à améliorer les expériences client, conduisant à une satisfaction et une fidélité accrue. 

Les organisations peuvent tirer parti de l’IA générative pour améliorer le support client de plusieurs manières : 

• Recherches plus intelligentes et plus précises. L’IA générative utilise le traitement avancé du langage naturel (NLP) pour comprendre les structures linguistiques complexes, les expressions familières et le contexte, assurant des réponses plus précises et contextuellement pertinentes qui conduisent à de meilleures interactions avec les clients.
• Création de résumés d’articles. Le NLP aide également l’IA générative à créer des résumés d’articles en utilisant un processus qui comprend le nettoyage et la tokenisation du texte, l’extraction des caractéristiques essentielles des articles et des techniques d’apprentissage approfondi pour apprendre des modèles.
• Génération de FAQ. Tout comme pour les résumés d’articles, l’IA générative peut améliorer la gestion des connaissances en automatisant la création de FAQ, en s’appuyant sur des connaissances organisationnelles réelles vérifiées comme étant exactes et pertinentes.
• Temps d’attente réduits. Utiliser l’IA générative pour gérer les demandes courantes et automatiser les processus garantit que les clients sont en attente beaucoup moins longtemps, conduisant à une résolution plus rapide des problèmes et à une satisfaction globale améliorée du client.

Beaucoup a été écrit sur l' »effet d’hallucination » ou les inexactitudes de l’IA. Cela pourrait être un problème significatif dans les organisations qui acceptent tout ce que l’IA générative crée sans surveillance. Cependant, les entreprises peuvent atteindre l’efficacité sans sacrifier la précision et la cohérence en mettant en place des mécanismes d’assurance qualité, y compris une surveillance humaine, dans le processus d’IA générative. Un retour d’information continu et un ajustement du modèle d’IA en fonction de la performance réelle garantissent que cet outil précieux maintien des normes élevées de précision dans le processus de gestion des connaissances. 

Améliorez l’efficacité et améliorez les expériences utilisateur avec l’IA générative 

Il est raisonnable de supposer que la demande croissante des clients et des employés pour des technologies toujours plus rapides ne diminuera probablement pas dans un avenir prévisible. Les facteurs contribuant à la quête perpétuelle de solutions plus rapides comprennent une augmentation des transformations numériques, des données plus complexes, des attentes plus élevées de gratification instantanée et une pression concurrentielle. 

Bien que cette quête de solutions plus rapides semble insatiable, elle stimule également l’innovation et les améliorations dans les organisations qui utilisent ces technologies pour rester compétitives, répondre aux demandes des clients et améliorer l’efficacité opérationnelle. Au lieu de considérer l’IA générative comme un obstacle ou une menace, les organisations devraient la voir comme un outil passionnant pour repousser les limites, ouvrir de nouvelles possibilités et façonner un avenir dynamique pour la gestion des connaissances. 

Source : Forbes