Dalla pubblicazione di strumenti come ChatGPT, Google Bard, Amazon Large Language Models e Microsoft Bing, l'interesse per le capacità dell'IA generativa è cresciuto costantemente. Insieme all'entusiasmo emergono preoccupazioni relative a privacy, informazioni personali identificabili (PII), sicurezza e, cosa ancora più importante, accuratezza. E a ragione.

Le organizzazioni procedono con cautela nell'adozione degli strumenti di IA generativa, pur considerandoli un fattore di svolta. Molte aziende stanno cercando il giusto equilibrio che consenta loro di capitalizzare i vantaggi già oggi, individuando al contempo utilizzi più strategici dell'IA generativa per il futuro, il tutto senza compromettere la sicurezza.

Un'area in cui è possibile ottenere vantaggi immediati all'interno di un'organizzazione è la gestione della conoscenza. Questa iniziativa si è rivelata complessa per molte organizzazioni, ma può aumentare la produttività dei dipendenti e offrire vantaggi significativi ai team di supporto, che in genere gestiscono manualmente la conoscenza.

Il punto d'incontro tra IA generativa e gestione della conoscenza

L'IA generativa è un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare nuovi contenuti, come immagini, testi o persino musica, sulla base di dati esistenti. Utilizza algoritmi di machine learning per analizzare e apprendere da grandi set di dati. A partire da questa analisi, genera nuovi contenuti.

La gestione della conoscenza, invece, è il processo di acquisizione, organizzazione e condivisione delle conoscenze all'interno di un'organizzazione. Comporta la raccolta di informazioni da varie fonti, l'archiviazione in un database centralizzato e la loro messa a disposizione dei dipendenti in modo semplice quando ne hanno bisogno.

Molte organizzazioni gestiscono manualmente la conoscenza, aprendo la strada a contenuti non aggiornati o scritti in modo poco efficace. Automatizzando molte delle attività coinvolte nella gestione della conoscenza, l'IA generativa può contribuire a migliorare l'efficienza e l'efficacia dei processi di gestione della conoscenza.

Ecco alcuni modi specifici in cui l'IA generativa può ottimizzare la gestione della conoscenza:

1. Automatizzare la creazione di articoli di knowledge base

L'IA generativa può creare automaticamente articoli di knowledge base a partire da fonti di dati esistenti, come documentazione di prodotto, ticket di assistenza clienti e materiali di formazione per i dipendenti. Questa automazione può liberare i professionisti IT, consentendo loro di concentrarsi su attività più strategiche, come lo sviluppo di nuove iniziative di gestione della conoscenza e il miglioramento della qualità degli articoli di knowledge base esistenti.

2. Migliorare la qualità della conoscenza

L'IA generativa può migliorare la qualità della conoscenza identificando e correggendo gli errori, archiviando le informazioni obsolete, nonché aggiungendo contesto e informazioni supplementari agli articoli di knowledge base. Questo può contribuire a garantire che i dipendenti abbiano accesso a informazioni accurate e aggiornate.

3. Generare nuove idee e insight

L'IA generativa può generare nuove idee e insight combinando in modi nuovi le conoscenze esistenti. Ad esempio, HR, facilities e IT dispongono tutti di articoli che trattano l'onboarding e l'offboarding dei dipendenti all'interno di un'organizzazione.

L'IA generativa potrebbe esaminarli e produrre un articolo di knowledge base integrato che descrive il processo end-to-end di onboarding e offboarding nelle tre aree. In questo modo un dipendente non deve effettuare ricerche in tre aree diverse.

4. Risolvere i problemi più rapidamente

L'IA generativa può risolvere rapidamente i problemi identificando pattern e trend nei dati. Questo può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori e a migliorare le prestazioni complessive.

Ad esempio, l'IA generativa potrebbe analizzare gli incident IT in un periodo di tempo definito e individuare un metodo di risoluzione comune per un gruppo di problemi ricorrenti. Sulla base dei risultati, può generare un articolo di knowledge base per consentire agli agenti del service desk di risolvere i problemi più rapidamente e ai dipendenti di risolverli autonomamente tramite self-service.

5. Creare contenuti più coinvolgenti

L'IA generativa può creare contenuti più coinvolgenti personalizzandoli per ciascun utente, aiutando le organizzazioni a migliorare la customer experience. Gli articoli di knowledge base, in particolare nell'ambito delle conoscenze HR, vengono personalizzati in base alla regione o alla lingua. La possibilità di generare contenuti specifici per il profilo dell'utente migliorerà notevolmente l'utilizzo e l'esperienza del dipendente.

Quali sono gli svantaggi dell'IA generativa?

Le soluzioni di IA generativa abbinate alla gestione della conoscenza hanno il potenziale per rivoluzionare molti settori e ambiti. Tuttavia, non sono prive di svantaggi, tra cui:

1. Sicurezza e privacy

I sistemi di IA generativa utilizzati per la gestione della conoscenza possono contenere informazioni sensibili o riservate. È quindi fondamentale garantire che siano sicuri e protetti dalle minacce informatiche. Inoltre, possono emergere preoccupazioni relative alla privacy, soprattutto se l'IA genera contenuti che includono informazioni personali o identificative.

Ad esempio, l'IA generativa può creare malware e attacchi di phishing dall'aspetto realistico. Questi attacchi possono essere utilizzati per sottrarre informazioni personali, dati finanziari o altre informazioni sensibili.

2. Qualità e accuratezza

Sebbene i modelli di IA generativa possano produrre risultati notevoli, la loro qualità e accuratezza possono variare notevolmente in base ai dati di input e alla complessità dell'attività. Vale ancora il vecchio detto "garbage in, garbage out". Può inoltre essere difficile garantire che l'IA abbia accesso a informazioni accurate e aggiornate, con possibili effetti sulla qualità di ciò che genera.
Ad esempio, i dati di addestramento di ChatGPT vengono raccolti da Internet e aggiornati regolarmente. Tuttavia, la versione attuale di ChatGPT è addestrata su dati raccolti fino a settembre 2021. Ciò significa che ChatGPT potrebbe non essere in grado di rispondere a domande su eventi attuali o argomenti comparsi nelle notizie dopo settembre 2021.

3. Bias nei dati

I modelli di IA generativa possono riflettere involontariamente i bias e i pregiudizi presenti nei dati su cui vengono addestrati, producendo risultati distorti o inaccurati. Questo bias nei dati è particolarmente preoccupante nelle applicazioni di gestione della conoscenza, dove l'accuratezza è fondamentale.
Ad esempio, se un modello viene addestrato su un set di dati testuali provenienti prevalentemente dagli Stati Uniti, potrebbe avere minori probabilità di generare testi pertinenti per persone di altri Paesi.

L'IA generativa offre alle organizzazioni opportunità per potenziare la gestione della conoscenza attraverso una qualità migliore, contenuti coinvolgenti e automazione. Ma lungo il percorso occorre prestare attenzione. Scopri cosa devi predisporre per utilizzare con successo l'IA generativa con la gestione della conoscenza nella tua organizzazione.