El interés por la IA generativa se ha disparado desde el lanzamiento de herramientas como ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot y otras. Junto con las expectativas llegan preocupaciones sobre la privacidad, la información de identificación personal (PII), la seguridad y la precisión.

Las organizaciones están avanzando con cautela con las herramientas de IA generativa, aunque las consideran un factor transformador. Muchas buscan el “punto óptimo”: aprovechar sus ventajas desde ahora e identificar usos futuros más estratégicos, todo ello sin comprometer la seguridad.

Un área en la que las mejoras pueden ser inmediatas: la gestión del conocimiento, que tradicionalmente ha supuesto un reto para muchas organizaciones. Sin embargo, la gestión del conocimiento basada en IA puede aportar beneficios extraordinarios, especialmente para los equipos de TI atrapados en el mantenimiento manual de bases de conocimiento.

Cómo se cruzan la IA generativa y la gestión del conocimiento

IA generativa se refiere a un tipo de inteligencia artificial que puede crear contenido nuevo, como imágenes, vídeo, texto o música, a partir de datos existentes. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos y aprender de ellos, y después usa ese aprendizaje para generar nuevo contenido.

Gestión del conocimiento es el proceso de capturar, organizar y compartir conocimiento dentro de una organización. Implica recopilar información de diversas fuentes, almacenarla en una base de datos centralizada y hacer que sea fácilmente accesible para los empleados cuando la necesiten. 

Muchas organizaciones llevan a cabo la gestión del conocimiento de forma manual, lo que da lugar a contenido desactualizado o mal redactado. Al automatizar los procesos de gestión del conocimiento, la IA generativa puede mejorar su eficiencia y eficacia. 

Ventajas de la IA generativa en la gestión del conocimiento

Estas son algunas de las formas concretas en que la IA generativa puede lograr estos objetivos:

Automatizar la creación de artículos de conocimiento

La IA generativa puede redactar automáticamente artículos de conocimiento a partir de fuentes de datos existentes, como documentación de productos, tickets de soporte al cliente y materiales de formación para empleados. Esto libera a los profesionales de TI para tareas más estratégicas, como desarrollar nuevas iniciativas de gestión del conocimiento y mejorar los artículos existentes.

Dado que el 56 % de los profesionales de TI afirma que el volumen de tickets del servicio de asistencia ha aumentado, y el 78 % atribuye ese incremento al trabajo híbrido o remoto, mejorar una base de conocimiento puede permitir una resolución de problemas más rápida y eficaz, y liberar a los equipos para que aborden tareas más estratégicas.

Crear contenido más personalizado y atractivo 

La IA generativa puede personalizar el contenido para cada usuario con el fin de mejorar su experiencia. Los artículos de conocimiento, en especial los de RR. HH., pueden personalizarse por región o idioma. La capacidad de generar contenido específico para un perfil de empleado mejorará su uso y su experiencia.

Mejorar la calidad del conocimiento

La IA generativa puede identificar y corregir errores, añadir contexto e información adicional a los artículos de conocimiento y archivar información obsoleta. Así, los empleados solo accederán a información precisa y actualizada.

Generar nuevas ideas e información útil

La IA generativa puede combinar el conocimiento existente de nuevas formas. Por ejemplo, RR. HH., Instalaciones y TI podrían tener artículos sobre la incorporación y la salida de empleados. La IA generativa puede usarlos para crear un artículo de conocimiento combinado que cubra los tres departamentos, de modo que el empleado no tenga que buscar en varios artículos.

Resolver problemas con mayor rapidez

La IA generativa puede resolver problemas con rapidez identificando patrones de datos que ayuden a mejorar la toma de decisiones y el rendimiento. Por ejemplo, podría analizar incidentes de TI durante un periodo determinado e identificar una resolución común para problemas similares. Después puede generar un artículo de conocimiento para los agentes del service desk sobre cómo agilizar las resoluciones, o para los empleados sobre cómo hacerlo mediante autoservicio. 

Mejorar la precisión de las búsquedas

La IA generativa puede mejorar la precisión de las búsquedas personalizando la entrega de conocimiento en función de las necesidades y preferencias de cada empleado. Dado que un trabajador medio dedica 3,6 horas al día a buscar información, cualquier ahorro de tiempo en este ámbito es una mejora que potencia su experiencia digital.

Potenciar la automatización

La IA generativa puede ayudar a automatizar tareas rutinarias, incluso aquellas que no están directamente relacionadas con la creación de artículos de gestión del conocimiento. El aumento vertiginoso de las cargas de trabajo explica por qué el 92 % de los profesionales de TI considera la automatización “necesaria” o “muy necesaria”, por lo que identificar nuevas formas de optimizar los procesos puede liberarlos de tareas rutinarias para abordar otros trabajos, al tiempo que se reducen costes.

Inconvenientes de la IA generativa en la gestión del conocimiento

La IA generativa aplicada a la gestión del conocimiento tiene el potencial de revolucionar muchos sectores y áreas, pero no está exenta de cuestiones importantes que deben abordarse durante la implementación.

Seguridad y privacidad

Los sistemas de gestión del conocimiento con IA pueden contener información sensible o confidencial, por lo que es fundamental garantizar que estén protegidos frente a ciberamenazas. Además, puede haber preocupaciones de privacidad si la IA genera contenido utilizando información personal o identificativa.

Calidad y precisión

Aunque los modelos de IA generativa pueden producir resultados impresionantes, la calidad y la precisión pueden variar considerablemente en función de la calidad de los datos de entrada y de la complejidad de la tarea.

Riesgo de desinformación

La IA generativa puede llegar a producir información incorrecta o engañosa, con consecuencias graves para TI; por ejemplo, al introducir malware o recomendar erróneamente desactivar funcionalidades utilizadas para proteger el entorno de TI frente a actores maliciosos. Supongamos que un usuario intenta instalar un controlador de impresora y pide ayuda a la IA. Entre sus instrucciones, la IA podría indicarle que desactive el software antivirus o un cortafuegos, abriendo una ventana para la instalación de malware.

Dependencia del contenido generado por IA

Las empresas que dependen demasiado de este contenido podrían no priorizar el contenido generado por personas ni las habilidades de pensamiento crítico, lo que podría provocar una pérdida de experiencia. La supervisión humana sigue siendo esencial para validar y aprobar los resultados generados por IA.

Sesgo de los datos

Los modelos de IA generativa pueden reflejar inadvertidamente sesgos presentes en sus datos de entrenamiento, lo que da lugar a resultados sesgados o inexactos. Esto puede ser un problema en la gestión del conocimiento, donde la precisión es fundamental. Si un modelo de gestión del conocimiento con IA se entrena con datos procedentes principalmente de Estados Unidos, por ejemplo, puede generar resultados menos relevantes para personas de otros países.

Consideraciones éticas

Entre ellas se incluyen posibles sesgos en los datos de entrenamiento de la gestión del conocimiento con IA, que perpetúen desigualdades existentes.

Obtenga el informe interactivo: AITSM: cómo la IA está redefiniendo la automatización del service desk de TI

Cómo hacer que la gestión del conocimiento con IA funcione

A pesar de las preocupaciones, la gestión del conocimiento con IA generativa puede ser una herramienta muy potente. Al considerar cuidadosamente los posibles inconvenientes y tomar medidas para mitigarlos, las organizaciones pueden aprovechar la IA generativa en la gestión del conocimiento.

Estas son cinco cuestiones que deben tenerse en cuenta al implementar la gestión del conocimiento con IA:

Identificar los tipos de datos utilizados para entrenar el modelo de IA generativa: La identificación de los tipos de datos ayudará a garantizar que los datos utilizados sean precisos y fiables. ¿Va a utilizar artículos de conocimiento existentes, datos de incidentes, datos de problemas o una combinación de tipos?

Garantizar que los datos identificados sean precisos, completos y estén actualizados: La IA generativa es tan buena como los datos con los que se entrena; el principio de “basura entra, basura sale” sigue siendo válido.

Supervisar los resultados de su modelo de gestión del conocimiento con IA generativa: Compruebe si presentan sesgos, desinformación, falta de completitud o imprecisiones para garantizar que la información generada sea fiable. 

Desarrollar políticas y procedimientos para gestionar los riesgos: Esto es fundamental para abordar cuestiones como la seguridad de los datos, la privacidad y las consideraciones éticas al usar IA generativa para la gestión del conocimiento.

Establecer un proceso de aprobación: La revisión y la autorización deben realizarse antes de que cualquier resultado generado se comparta públicamente. 

Consejos de implementación para la gestión del conocimiento con IA generativa

No cabe duda de que la gestión del conocimiento con IA generativa puede ser una herramienta valiosa, ni de que aún queda mucho por aprender tanto sobre sus ventajas como sobre sus posibles riesgos.

Una organización debe evaluar los posibles impactos y elegir una solución de gestión del conocimiento con IA que satisfaga sus necesidades específicas de privacidad, precisión y seguridad.

Dicho esto, hay algunas prácticas recomendadas adicionales para favorecer una adopción satisfactoria:

Empezar poco a poco y escalar: Lo mejor es empezar con un pequeño proyecto piloto de gestión del conocimiento con IA generativa y, después, escalarlo a medida que adquiera experiencia.

Conseguir el respaldo de las partes interesadas: Es importante conseguir el respaldo de las partes interesadas antes de implementar la IA generativa para garantizar que se use de forma eficaz y que sus resultados sean de confianza. 

Mejorar continuamente el modelo: Es fundamental mejorar continuamente su modelo de gestión del conocimiento con IA volviéndolo a entrenar con nuevos datos y abordando cualquier posible problema que pueda surgir.