Desde el lanzamiento de herramientas como ChatGPT, Google Bard, Amazon Large Language Models y Microsoft Bing, ha crecido el interés por las capacidades de la IA generativa. Junto con las expectativas llegan las preocupaciones sobre la privacidad, la información de identificación personal (PII), la seguridad y, aún más importante, la precisión. Y con razón.
Las organizaciones están avanzando con cautela en la adopción de herramientas de IA generativa, aunque las consideran un elemento transformador. Muchas empresas intentan encontrar el equilibrio adecuado que les permita aprovechar las ventajas actuales e identificar usos más estratégicos de la IA generativa para el futuro, todo ello sin comprometer la seguridad.
Un área en la que una organización puede obtener beneficios inmediatos es la gestión del conocimiento. Esta iniciativa ha supuesto un reto para muchas organizaciones, pero puede impulsar la productividad de los empleados y aportar ventajas significativas a los equipos de soporte, que normalmente mantienen el conocimiento de forma manual.
Cómo se relacionan la IA generativa y la gestión del conocimiento
La IA generativa hace referencia a un tipo de inteligencia artificial que puede crear contenido nuevo, como imágenes, texto o incluso música, a partir de datos existentes. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos y aprender de ellos. A partir de ahí, genera nuevo contenido basado en ese análisis.
La gestión del conocimiento, por su parte, es el proceso de capturar, organizar y compartir el 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 mantienen su gestión del conocimiento de forma manual, lo que puede dar lugar a contenido obsoleto o mal redactado. Al automatizar muchas de las tareas implicadas en la gestión del conocimiento, la IA generativa puede ayudar a mejorar la eficiencia y la eficacia de sus procesos de gestión del conocimiento.
Estas son algunas de las formas concretas en que la IA generativa puede optimizar la gestión del conocimiento:
1. Automatizar la creación de artículos de conocimiento
La IA generativa puede crear 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. Esta automatización puede liberar a los profesionales de TI para que se centren en tareas más estratégicas, como desarrollar nuevas iniciativas de gestión del conocimiento y mejorar la calidad de los artículos de conocimiento existentes.
2. Mejorar la calidad del conocimiento
La IA generativa puede mejorar la calidad del conocimiento identificando y corrigiendo errores, archivando información antigua, así como añadiendo contexto e información adicional a los artículos de conocimiento. Esto puede ayudar a garantizar que los empleados tengan acceso a información precisa y actualizada.
3. Generar nuevas ideas e información
La IA generativa puede generar nuevas ideas e información combinando el conocimiento existente de formas nuevas. Por ejemplo, RR. HH., instalaciones y TI pueden tener artículos sobre la incorporación y salida de empleados en una organización.
La IA generativa puede analizarlos y producir un artículo de conocimiento combinado que aborde el proceso integral de incorporación y salida en las tres áreas. Esto puede evitar que un empleado tenga que buscar en tres áreas diferentes.
4. Resolver problemas con mayor rapidez
La IA generativa puede resolver problemas rápidamente identificando patrones y tendencias en los datos. Esto puede ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones y mejorar su rendimiento general.
Por ejemplo, la IA generativa puede analizar incidentes de TI durante un periodo de tiempo definido e identificar un método común de resolución para un conjunto de problemas habituales. A partir de sus conclusiones, puede generar un artículo de conocimiento para que los agentes del service desk resuelvan las incidencias más rápido y para que los empleados las resuelvan por sí mismos mediante autoservicio.
5. Crear contenido más atractivo
La IA generativa puede crear contenido más atractivo personalizándolo para cada usuario, lo que ayuda a las organizaciones a mejorar la experiencia del cliente. Los artículos de conocimiento, especialmente dentro del conocimiento de RR. HH., se personalizan en función de la región o el idioma. Poder generar contenido específico para su perfil mejorará enormemente el uso y la experiencia del empleado.
¿Cuáles son los inconvenientes de la IA generativa?
Las soluciones de IA generativa combinadas con la gestión del conocimiento tienen el potencial de revolucionar muchos sectores y ámbitos. Sin embargo, también presentan inconvenientes, entre ellos:
1. Seguridad y privacidad
Los sistemas de IA generativa utilizados para la gestión del conocimiento pueden contener información confidencial o sensible. Por ello, es fundamental garantizar que sean seguros y estén protegidos frente a ciberamenazas. Además, puede haber preocupaciones en torno a la privacidad, especialmente si la IA genera contenido que incluye información personal o identificativa.
Por ejemplo, la IA generativa puede crear ataques de malware y phishing de aspecto realista. Estos ataques pueden utilizarse para robar información personal, datos financieros u otra información sensible.
2. Calidad y precisión
Aunque los modelos de IA generativa pueden producir resultados impresionantes, su calidad y precisión pueden variar mucho en función de los datos de entrada y la complejidad de la tarea. El viejo dicho «basura entra, basura sale» sigue siendo aplicable. También puede resultar difícil garantizar que la IA tenga acceso a información precisa y actualizada, lo que puede afectar a la calidad de lo que genera.
Por ejemplo, los datos de entrenamiento de ChatGPT se recopilan de internet y se actualizan periódicamente. Sin embargo, la versión actual de ChatGPT se ha entrenado con datos recopilados hasta septiembre de 2021. Esto significa que ChatGPT puede no ser capaz de responder a preguntas sobre acontecimientos actuales o temas que hayan aparecido en las noticias desde septiembre de 2021.
3. Sesgo de los datos
Los modelos de IA generativa pueden reflejar inadvertidamente los sesgos y prejuicios presentes en los datos con los que se entrenan, lo que da lugar a resultados sesgados o inexactos. Este sesgo de los datos resulta especialmente preocupante en aplicaciones de gestión del conocimiento, donde la precisión es fundamental.
Por ejemplo, si un modelo se entrena con un conjunto de datos de texto procedente predominantemente de Estados Unidos, es posible que sea menos probable que el modelo genere texto relevante para personas de otros países.
La IA generativa ofrece a las organizaciones oportunidades para mejorar la gestión del conocimiento mediante una mayor calidad, contenido atractivo y automatización. Pero también hay precauciones que tener en cuenta. Descubra qué necesita implementar para utilizar con éxito la IA generativa con la gestión del conocimiento en su organización.
