En el blog “Cómo puede beneficiar la IA generativa a la gestión del conocimiento”, analizamos las ventajas de la IA para la gestión del conocimiento a la hora de mejorar la calidad, automatizar la creación de contenido y facilitar contenidos más atractivos. La incorporación de la IA generativa al marco de gestión del conocimiento plantea inquietudes en torno a la precisión, los sesgos de los datos, la privacidad y la seguridad.

Ahora es el momento de analizar cómo podemos hacer que funcionen bien conjuntamente...

Cómo utilizar la IA generativa con la gestión del conocimiento

A pesar de las inquietudes que suscita el uso de la IA generativa en las operaciones diarias, esta tecnología puede convertirse en una herramienta potente para optimizar la gestión del conocimiento. Si consideran detenidamente los posibles inconvenientes y toman medidas para mitigarlos, las organizaciones pueden utilizar la IA generativa para mejorar sus prácticas de gestión del conocimiento.

Estos son los cinco aspectos que conviene tener en cuenta al utilizar IA generativa para la gestión del conocimiento:

  • Asegúrate de identificar el tipo de datosque se utilizarán para entrenar el modelo de IA generativa. Identificar el tipo de datos ayudará a garantizar que los datos utilizados sean precisos y fiables. ¿Vas a utilizar artículos de conocimiento existentes, datos de incidentes, datos de problemas o combinaciones de todos ellos?
  • Una vez identificado el tipo de datos, la IA generativa solo será tan buena como los datos con los que se entrene. El viejo dicho «si entra basura, sale basura» sigue siendo válido. Asegúrate de que los datos identificados anteriormente sean precisos, completos y estén actualizados.
  • Supervisar el resultado del modelo de IA generativa para detectar indicios de sesgo, desinformación, falta de exhaustividad e imprecisión. Esto puede ayudar a garantizar que la información generada por el modelo sea fiable.
  • Desarrollar políticas y procedimientos para gestionar los riesgos asociados al uso de la IA generativa para la gestión del conocimiento. Se trata de un paso importante para garantizar el éxito de tu proyecto. Estas políticas y procedimientos deben abordar cuestiones como la seguridad de los datos, la privacidad y las consideraciones éticas. Deben diseñarse para garantizar que el uso de la IA generativa para la gestión del conocimiento se lleve a cabo de forma responsable y ética.
  • Establecer un proceso de aprobación antes de compartir públicamente cualquier información de conocimiento, para garantizar que los resultados generados se revisen y autoricen.

Al seguir estos pasos, las organizaciones pueden utilizar la IA generativa para mejorar sus prácticas de gestión del conocimiento y, al mismo tiempo, minimizar los riesgos.

Informe interactivo:AITSM: cómo la IA está redefiniendo la automatización del service desk de TI

Combinar la IA generativa y la gestión del conocimiento con cautela

La eficacia y el impacto de la IA generativa en la gestión del conocimiento dependerán de cómo se utilice e implemente. Es importante evaluar detenidamente las ventajas y los riesgos antes de decidir si incorporarla.

Estos son algunos posibles pros y contras:

Ventajas

1. Generación automática de contenido relevante

La IA generativa puede utilizarse para 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.

Con un 32 % de los profesionales de TI que indican un aumento de los tickets del servicio de asistencia desde el paso al trabajo remoto, existe una importante oportunidad para mejorar la base de conocimiento, lo que puede permitir una resolución de incidencias más rápida y eficaz y 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. Mayor precisión en las búsquedas

La IA generativa puede ayudar a mejorar la precisión de las búsquedas personalizando la entrega de conocimiento a los empleados en función de sus necesidades y preferencias individuales. Dado que un empleado medio dedica 3,6 horas al día a buscar información, cualquier ahorro de tiempo en la forma en que se le entrega el conocimiento supone una ventaja.

Facilitar un acceso más sencillo y rápido a la información mejorará, en última instancia, la experiencia digital de tus empleados.

3. Automatización mejorada

La IA generativa puede ayudar a automatizar tareas rutinarias, aunque no estén directamente relacionadas con la creación de artículos de gestión del conocimiento.

Con un 85 % de los profesionales de TI que valoran las inversiones en automatización e IA como iniciativas rentables, identificar nuevas formas de optimizar sus procesos puede liberar tiempo para que los profesionales de TI se centren en cuestiones más complejas.

Inconvenientes

1. Riesgo de desinformación

La IA generativa puede llegar a producir información incorrecta o engañosa, lo que puede tener consecuencias graves en el ámbito de TI. Por ejemplo, la introducción de malware o la recomendación errónea de desactivar funcionalidades que se utilizan para proteger el entorno de TI frente a actores maliciosos.

2. Dependencia del contenido generado por IA

Si las empresas dependen demasiado del contenido generado por IA, es posible que no prioricen el contenido generado por personas ni las habilidades de pensamiento crítico, lo que podría provocar una pérdida de conocimiento experto. A pesar de todo el debate en torno a la IA generativa, la supervisión humana sigue siendo necesaria para validar la precisión y aprobar la información generada.

3. Preocupaciones éticas

Existen preocupaciones éticas en torno al uso de la IA generativa, como el posible sesgo en los datos utilizados para entrenar el modelo, que puede perpetuar desigualdades existentes.

No cabe duda de que la IA generativa puede ser una herramienta valiosa para la gestión del conocimiento de TI y, aunque se trata de una nueva tecnología prometedora, aún queda mucho por aprender sobre las ventajas y los riesgos que puede aportar.

Cada organización debe revisar el posible impacto de forma individual y elegir una solución de IA adecuada que responda a sus propias necesidades de privacidad, precisión y seguridad.

Consejos para implementar la IA generativa para la gestión del conocimiento

Empezar poco a poco y escalar

Es mejor comenzar con un pequeño proyecto piloto y, después, ampliar el uso de la IA generativa a medida que se gana experiencia.

Conseguir la aceptación de las partes interesadas

Es importante conseguir la aceptación de las partes interesadas antes de desplegar la IA generativa en producción. Esto ayudará a garantizar que el modelo se utilice de forma eficaz y que sus resultados sean fiables.

Supervisar el rendimiento del modelo

Es importante supervisar el rendimiento del modelo después de desplegarlo en producción. Esto ayudará a identificar posibles problemas del modelo y a mejorar su precisión.

Mejorar continuamente el modelo

Los modelos de IA generativa se mejoran constantemente. Es importante mejorar el modelo de forma continua, volviendo a entrenarlo con nuevos datos y abordando cualquier posible problema que pueda surgir.

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