L'interesse per l'IA generativa è cresciuto vertiginosamente dopo il rilascio di strumenti come ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot e altri. Insieme all'entusiasmo emergono preoccupazioni relative a privacy, informazioni personali identificabili (PII), sicurezza e accuratezza.

Le organizzazioni procedono con cautela nell'adozione degli strumenti di IA generativa, pur considerandoli un elemento di svolta. Molte cercano il “punto di equilibrio” ideale: abilitare subito i benefici, individuando al contempo utilizzi futuri più strategici, il tutto senza compromettere la sicurezza.

Un'area in cui i vantaggi possono essere immediati è la gestione della conoscenza, che tradizionalmente rappresenta una sfida per molte organizzazioni. Tuttavia, la gestione della conoscenza basata sull'IA può offrire vantaggi significativi, soprattutto per i team IT impegnati nella manutenzione manuale delle basi di conoscenza.

Come si integrano IA generativa e gestione della conoscenza

L'IA generativa indica un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare nuovi contenuti, come immagini, video, testi o musica, sulla base di dati esistenti. Utilizza algoritmi di machine learning per analizzare e apprendere da grandi set di dati, quindi sfrutta queste informazioni per generare nuovi contenuti.

La gestione della conoscenza è il processo di acquisizione, organizzazione e condivisione della conoscenza all'interno di un'organizzazione. Prevede la raccolta di informazioni da varie fonti, la loro archiviazione in un database centralizzato e la possibilità per i dipendenti di accedervi facilmente quando necessario. 

Molte organizzazioni svolgono la gestione della conoscenza manualmente, con il risultato di contenuti obsoleti o scritti in modo non ottimale. Automatizzando i processi di gestione della conoscenza, l'IA generativa può migliorarne efficienza ed efficacia. 

Vantaggi della gestione della conoscenza con IA generativa

Ecco alcuni modi specifici in cui l'IA generativa può raggiungere questi obiettivi:

Automatizzare la creazione di articoli della knowledge base

L'IA generativa può redigere automaticamente articoli della knowledge base a partire da fonti di dati esistenti, come documentazione di prodotto, ticket di assistenza clienti e materiali di formazione dei dipendenti. Questo libera i professionisti IT, consentendo loro di dedicarsi ad attività più strategiche, come sviluppare nuove iniziative di gestione della conoscenza e migliorare gli articoli esistenti.

Poiché il 56% dei professionisti IT afferma che il volume dei ticket dell'helpdesk è in aumento e il 78% attribuisce questa crescita al lavoro ibrido/da remoto, migliorare una base di conoscenza può consentire una risoluzione dei problemi più rapida ed efficace e liberare i team affinché possano dedicarsi ad attività più strategiche.

Creare contenuti più personalizzati e coinvolgenti 

L'IA generativa può personalizzare i contenuti per ciascun utente, migliorandone l'esperienza. Gli articoli della knowledge base, in particolare per le risorse umane, possono essere personalizzati per area geografica o lingua. La possibilità di generare contenuti specifici per una determinata employee persona migliorerà l'utilizzo e l'esperienza del dipendente.

Migliorare la qualità della conoscenza

L'IA generativa può individuare e correggere errori, aggiungere contesto e informazioni supplementari agli articoli della knowledge base e archiviare le informazioni obsolete. In questo modo, i dipendenti accederanno solo a informazioni accurate e aggiornate.

Generare nuove idee e insight

L'IA generativa può combinare la conoscenza esistente in modi nuovi. Ad esempio, HR, Facilities e IT potrebbero avere tutti articoli sull'onboarding e sull'offboarding dei dipendenti. L'IA generativa può utilizzarli per produrre un articolo della knowledge base unificato che copra tutti e tre i reparti, evitando al dipendente di dover cercare tra più articoli.

Risolvere i problemi più rapidamente

L'IA generativa può risolvere rapidamente i problemi identificando pattern nei dati che aiutano a migliorare il processo decisionale e le prestazioni. Ad esempio, potrebbe esaminare gli incidenti IT in un determinato periodo e individuare una risoluzione comune per problemi simili. Può quindi generare un articolo della knowledge base per gli operatori del service desk su come accelerare le risoluzioni, oppure per i dipendenti su come farlo tramite self-service. 

Migliorare l'accuratezza della ricerca

L'IA generativa può migliorare l'accuratezza della ricerca personalizzando la distribuzione della conoscenza in base alle esigenze e alle preferenze di ciascun dipendente. Poiché un lavoratore medio dedica 3,6 ore al giorno alla ricerca di informazioni, qualsiasi risparmio di tempo in quest'area rappresenta un vantaggio che migliora la sua esperienza digitale.

Potenziare l'automazione

L'IA generativa può aiutare ad automatizzare le attività di routine, anche quelle non direttamente correlate alla creazione di articoli di gestione della conoscenza. L'aumento continuo dei carichi di lavoro è il motivo per cui il 92% dei professionisti IT considera l'automazione “necessaria” o “molto necessaria”; individuare nuovi modi per semplificare i processi può quindi liberarli dalle attività di routine, permettendo loro di occuparsi di altri lavori e al contempo ridurre i costi.

Svantaggi della gestione della conoscenza con IA generativa

L'IA generativa per la gestione della conoscenza ha il potenziale per rivoluzionare molti settori e ambiti, ma non è priva di criticità che è importante affrontare in fase di implementazione.

Sicurezza e privacy

I sistemi di gestione della conoscenza basati sull'IA potrebbero contenere informazioni sensibili o riservate, quindi è fondamentale garantire che siano protetti dalle minacce informatiche. Inoltre, possono sorgere preoccupazioni in materia di privacy se l'IA genera contenuti utilizzando informazioni personali o identificative.

Qualità e accuratezza

Sebbene i modelli di IA generativa possano produrre output notevoli, qualità e accuratezza possono variare molto a seconda della qualità dei dati di input e della complessità dell'attività.

Rischio di disinformazione

L'IA generativa può potenzialmente produrre informazioni errate o fuorvianti, con conseguenze gravi per l'IT, ad esempio introducendo malware o consigliando in modo errato di disattivare funzionalità utilizzate per proteggere l'ambiente IT da attori malevoli. Supponiamo che un utente stia cercando di installare un driver della stampante e chieda aiuto all'IA. Tra le sue istruzioni, l'IA potrebbe indicare all'utente di disabilitare il software antivirus o un firewall, creando una finestra di opportunità per l'installazione di malware.

Dipendenza dai contenuti generati dall'IA

Le aziende che fanno eccessivo affidamento su questi contenuti potrebbero non dare priorità ai contenuti generati da persone o alle competenze di pensiero critico, con una potenziale perdita di competenze. La supervisione umana resta essenziale per convalidare e approvare gli output generati dall'IA.

Bias nei dati

I modelli di IA generativa possono riflettere involontariamente i bias presenti nei dati di training, producendo risultati distorti o inaccurati. Questo può rappresentare un problema nella gestione della conoscenza, dove l'accuratezza è cruciale. Se un modello di gestione della conoscenza basato sull'IA viene addestrato su dati provenienti prevalentemente dagli Stati Uniti, ad esempio, potrebbe generare output meno rilevanti per persone in altri Paesi.

Considerazioni etiche

Tra queste rientrano i potenziali bias nei dati di training della gestione della conoscenza con IA, che possono perpetuare disuguaglianze esistenti.

Scarica il report interattivo: AITSM: come l'IA sta ridefinendo l'automazione del service desk IT

Far funzionare la gestione della conoscenza con IA

Nonostante le preoccupazioni, la gestione della conoscenza con IA generativa può essere uno strumento potente. Valutando attentamente i potenziali svantaggi e adottando misure per mitigarli, le organizzazioni possono utilizzare efficacemente l'IA generativa nella gestione della conoscenza.

Ecco cinque aspetti da considerare quando si implementa la gestione della conoscenza con IA:

Identificare i tipi di dati utilizzati per addestrare il modello di IA generativa: identificare i tipi di dati contribuirà a garantire che i dati utilizzati siano accurati e affidabili. Userete articoli della knowledge base esistenti, dati sugli incidenti, dati sui problemi o una combinazione di tipi di dati?

Garantire che i dati identificati siano accurati, completi e aggiornati: l'IA generativa è valida solo quanto i dati su cui viene addestrata; il principio “garbage in, garbage out” è ancora valido.

Monitorare l'output del modello di gestione della conoscenza con IA generativa: verificate la presenza di bias e disinformazione, nonché completezza e accuratezza, per assicurarvi che le informazioni generate siano affidabili. 

Sviluppare policy e procedure per gestire i rischi: questo è fondamentale per affrontare aspetti come sicurezza dei dati, privacy e considerazioni etiche nell'utilizzo dell'IA generativa per la gestione della conoscenza.

Introdurre un processo di approvazione: revisione e autorizzazione devono avvenire prima che qualsiasi output generato venga condiviso pubblicamente. 

Consigli per implementare la gestione della conoscenza con IA generativa

Non c'è dubbio che la gestione della conoscenza con IA generativa possa essere uno strumento prezioso, né che ci sia ancora molto da imparare sui suoi benefici e sulle possibili criticità.

Un'organizzazione deve valutare i potenziali impatti e scegliere una soluzione di gestione della conoscenza con IA che soddisfi le sue esigenze specifiche in termini di privacy, accuratezza e sicurezza.

Detto questo, ci sono alcune altre best practice che possono favorire un'adozione di successo:

Partire in piccolo e scalare: è consigliabile iniziare con un piccolo progetto pilota di gestione della conoscenza con IA generativa, quindi scalare man mano che si acquisisce esperienza.

Ottenere il consenso degli stakeholder: è importante ottenere il consenso degli stakeholder prima di implementare l'IA generativa, per assicurare che venga utilizzata in modo efficace e che i suoi output siano considerati affidabili. 

Migliorare continuamente il modello: è essenziale migliorare continuamente il modello di gestione della conoscenza con IA, riaddestrandolo su nuovi dati e affrontando eventuali problemi che potrebbero emergere.