سیر تا پیازه سامانه “مدیریت دانش”

 

• مدیریت دانش شخصی  personal knowledge management:

مدیریت دانش شخصی (PKM) به زبان ساده، داشتن یک سیستم ساختاریافته برای سازماندهی افکار، یادداشت ها و فایل های  فرد است. فرد تخصص و اطلاعات خود را در طول روز جمع آوری، طبقه بندی، ذخیره میکند تا بتواند از آن در امور آتی استفاده کند و همینطور بتواند به اشتراک بگذارد. مدیریت دانش شخصی روشی است که در آن کارکنان مسئول رشد و یادگیری خود هستند. این یک رویکرد از پایین به بالای مدیریت دانش است. مدیریت دانش شخصی را نیز میتوان بخشی از مدیریت دانش ضمنی که یکی از مهم های مدیریت دانش در سازمان ها هست، دانست.

• مدیریت دانش سازمانی Knowledge Management systems :

مدیریت دانش سازمانی یا همان سیستم مدیریت دانش (KMS)، مجموعه فرایند و استراژیکی است که است دانش ضمنی و صریح در سازمان را جمع‌آوری، ثبت، طبقه بندی، اشتراک‌گذاری و به‌روز میکند. مدیریت دانش سازمانی دانش را برای بهبود درک، همکاری، همسویی فرآیندها، افزایش بهره وری و بهبود مستمر ذخیره و بازیابی می کند.

• مدیریت دانش مشتری Customer Knowledge Management :

مدیریت دانش مشتری (CKM) فرآیند یک شرکت برای جمع آوری، ذخیره، ارزیابی و تجزیه و تحلیل داده ها و بینش مشتری است. این معمولاً شامل اطلاعاتی مانند تاریخچه خرید، جمعیت شناسی، بازخورد مشتری، تعاملات گذشته خدمات مشتری و موارد دیگر می شود. در حالی که هر عنصر از این اطلاعات ممکن است به تنهایی مفید نباشد، وقتی ترکیب و تجزیه و تحلیل شود، تصویری جامع از هر مشتری ترسیم می‌کند و جزء اصلی رابطه شرکت و مشتری می‌شود. با مجهز شدن به این دانش، شرکت‌ها می‌توانند بینش عمیقی در مورد رفتار و روندهای مشتری کسب کنند که می‌تواند تجربه مشتری مؤثرتر و شخصی‌شده‌تری را ارائه دهد.

برای داشتن مدیریت دانش در سازمان، باید بتوانیم از انواع مدیریت دانش بهره مند شویم. از(PKM) برای مدیریت دانش خبرگان و دانش ضمنی کارکنان. از (CKM) به منظور بهبود تجربه مشتریان، ارتقای محصول و گسترش بازار رقابتی. از (KMS) برای حفظ دارایی ارزشمند دانشی، افزایش بهره وری و ایجاد مزیت رقابتی سودآور برای سازمان استفاده کرد.

 

انواع سیستم های مدیریت دانش

انواع مختلفی از سیستم های مدیریت دانش بر اساس استفاده وجود دارد. در این دنیای فناوری پیشرفته، سه نوع سیستم مدیریت دانش اصلی وجود دارد:

1. سیستم های مدیریت دانش در سطح سازمانی

این سیستم ها به گونه ای طراحی شده اند که با نیازهای مدیریت دانش همه منظوره مطابقت داشته باشند و بهره وری سازمانی را در اولویت قرار دهند. این سیستم ها برای کاهش هزینه ها، تمرکز بر ساده کردن دسترسی به اطلاعات برای پشتیبانی از فرآیندها و تصمیم گیری، طراحی شده اند. انواع فرعی سیستم های گسترده سازمانی شامل سیستم های دانش ساخت یافته، سیستم های دانش نیمه ساختاریافته و سیستم های شبکه دانش است. یک سیستم مدیریت دانش گسترده سازمانی مزیت حیاتی حفظ بهره وری سازمانی و ساده کردن کار را ارائه می دهد. مزیت مهم چنین سیستمی این است که به سازمان اجازه می دهد تا فرآیندهای تجاری را به جای داده ها هدف قرار دهد. به نوبه خود، این به افزایش کارایی در سطح اداری کمک می کند. علاوه بر این، به کسب و کارها در کاهش هزینه های تولید کمک می کند. سیستم مدیریت دانش سازمانی برنامه‌ای است که به ساده‌سازی نقاط دسترسی از منابع مختلف و بانک‌های داده نیز کمک می‌کند.

1. سیستم کار دانش

سیستم های کار دانش در ایستگاه‌های کاری و سیستم‌های تخصصی، دانشمندان، مهندسان و سایر کارکنان را قادر می‌سازند تا دانش جدید را ایجاد و کشف کنند. سیستم کار دانش سیستمی است که KM را در سطح سازمانی ارائه می دهد. بر روی سیستم های غیر مشابه تمرکز می کند. این زیربخش از سیستم ها ممکن است شامل یک پایگاه داده دانش، مخزن دانش و نمودار دانش باشد.

1. تکنیک های هوشمند

تکنیک های هوشمند ابزارهایی هستند که برای کشف الگوها و به کارگیری دانش در تصمیمات گسسته و حوزه های دانش استفاده می شوند. اینها می تواند شامل داده کاوی، شبکه های عصبی، و الگوریتم های ژنتیک، همراه با ابزارهای دیگر باشد.

شرکت ها می توانند از هوش مصنوعی برای جذب و حفظ دانش ضمنی استفاده کنند. همچنین می‌تواند برای کشف دانش، ایجاد راه‌حل‌هایی برای مسائل دقیق که بیش از حد پیچیده و عظیم هستند که توسط انسان‌ها به تنهایی تجزیه و تحلیل شوند، و کمک به شرکت‌ها در جستجو و فیلتر کردن داده‌ها مفید باشد. هوش مصنوعی فاقد وسعت، عمومیت هوش انسانی و انعطاف‌پذیری است، اما می‌توان از آن برای تدوین، گسترش و جذب دانش سازمانی استفاده کرد. سیستم های خبره دانش ضمنی را از حوزه محدودی از مهارت انسانی می گیرند و آن دانش را در قالب دستورالعمل ها بیان می کنند.  هنگامی که کاربران با یک مورد جدید مواجه می‌شوند، سیستم مدیریت دانش موارد مرتبط را بررسی می‌کند، نزدیک‌ترین تناسب را کشف می‌کند و پاسخ‌های مورد قدیمی را به موارد جدید پیاده‌سازی می‌کند. این مورد جدید با راه حل های موثر در پایگاه داده سپرده شده است.

 

ویژگی‌های نرم افزار مدیریت دانش معمولاً شامل ابزارها و قابلیت‌های مختلفی است که به کاربران اجازه می‌دهد:

۱– ذخیره، سازماندهی و دسته‌بندی دانش: این نرم‌افزارها دانش و اطلاعات مختلف را در قالب مقالات، گزارش‌ها، نمودارها، فایل‌ها و سایر اشکال ذخیره می‌کنند و به‌طور منظم سازماندهی کنند تا امکان جستجوی سریع و دسترسی به دانش مورد نیاز فراهم شود. سازماندهی می‌تواند بر اساس دسته‌ها، برچسب‌ها، درخت دانش، واحدهای سازمانی و سایر معیارهای قابل تعریف باشد.

۲– جستجو و بازیابی: برنامه‌های مدیریت دانش به کاربران امکان می‌دهند تا به سرعت و با دقت بالا اطلاعات مورد نیاز را جستجو و بازیابی کنند. این قابلیت بسیار مهم است زیرا به کاربران کمک می‌کند تا به سرعت به دانش مورد نیاز دسترسی پیدا کنند.

۳– به‌اشتراک‌گذاری دانش: نرم‌افزارهای مدیریت دانش به کاربران اجازه می‌دهند تا دانش خود را با سایر اعضای سازمان به اشتراک بگذارند. از طریق این نرم‌افزارها می‌توانند اطلاعات را به صورت عمومی در دسترس قرار داده و با همکاران خود در یک محیط دیجیتال همکاری کنند. نرم‌افزار باید قابلیت همکاری و به اشتراک‌گذاری دانش را فراهم کند. این شامل امکانات مانند نظردهی، ارسال و ویرایش مقالات، ایجاد فضاهای کار گروهی و اشتراک فایل‌ها و منابع دیگر است.

۴– تعامل و همکاری: نرم‌افزارهای مدیریت دانش به کاربران امکان می‌دهند تا در محیطی تعاملی همکاری کنند. می‌توانند نظرات، ایده‌ها، تجربیات و دانش خود را با دیگران به اشتراک بگذارند و در گفتگوها و بحث‌ها شرکت کنند.

۵– تحلیل داده‌ها: برخی از نرم‌افزارهای مدیریت دانش امکان تحلیل داده‌ها و درک الگوهای موجود را فراهم می‌کنند. با استفاده از این قابلیت، سازمان‌ها می‌توانند از داده‌های خود برای اخذ تصمیمات بهتر و بهینه‌تر استفاده کنند.

۶– جستجوی پیشرفته: نرم‌افزارهای مدیریت دانش باید قابلیت جستجوی پیشرفته را داشته باشد تا کاربران بتوانند به سرعت و با دقت به دانش موردنیاز خود دسترسی پیدا کنند. قابلیت‌هایی مانند جستجوی کلمات کلیدی، فیلترهای پیشرفته و جستجوی متنی بر روی محتواها مفید است.

۷– مدیریت دسترسی: نرم‌افزارهای مدیریت دانش باید قابلیت مدیریت دسترسی به دانش را داشته باشد تا به کاربران مجوزهای مناسب برای دسترسی به اطلاعات داده شود. این شامل تعیین سطوح دسترسی، محدودیت‌های دسترسی و کنترل حقوق دسترسی می‌شود.

دسترسی، محدودیت‌های دسترسی و کنترل حقوق دسترسی می‌شود.

۸– آمار و گزارش‌گیری: نرم‌افزار باید قابلیت تولید گزارش‌های مربوط به دانش را داشته باشد. این شامل آمار استفاده، پیشرفت کاربران، فعالیت‌های همکاری و سایر معیارهای کاربردی می‌شود.

۹– انتشار و به روزرسانی: نرم‌افزارهای مدیریت دانش باید قابلیت انتشار و به روزرسانی سریع دانش را داشته باشد. به این ترتیب، می‌توان دانش را به کاربران در دسترس قرار داد و با بروزرسانی‌های لازم، آن را به روز نگه داشت.

۱۰– سازگاری و انتقال داده‌ها: نرم‌افزار باید قابلیت سازگاری با سیستم‌ها و ابزارهای موجود در سازمان را داشته باشد. همچنین، باید امکان انتقال و وارد کردن داده‌های موجود در سیستم‌ها و ابزارهای دیگر را نیز فراهم کند.

۱۱– امنیت و دسترسی کنترل شده: نرم‌افزارهای مدیریت دانش جدید اهمیت بالایی به امنیت و دسترسی کنترل شده به اطلاعات می‌دهند. این نرم‌افزارها قابلیت مدیریت سطوح دسترسی کاربران را فراهم می‌کنند تا بتوانند محتواها و داده‌ها را بر اساس نیازمندی‌های سازمان و سیاست‌های امنیتی تنظیم کنند. همچنین، قابلیت‌های رمزنگاری، پشتیبانی از احراز هویت دو عاملی Two-Factor Authentication و ضبط ورودی‌ها  Audit Trailنیز در برخی از نرم‌افزارهای مدیریت دانش جدید وجود دارد. نرم‌افزار باید حفاظت از دانش سازمانی را از طریق مکانیزم‌های امنیتی مانند شناسایی و احراز هویت کاربران، کنترل دسترسی، رمزنگاری اطلاعات و پشتیبانی از استانداردهای امنیتی مختلف فراهم کند.

۱۲– قابلیت انتقال درس آموخته: نرم‌افزار مدیریت دانش باید قابلیت ثبت و به اشتراک‌گذاری دانش تجربی کارکنان و تیم‌ها را داشته باشد. این شامل گزارش‌های پروژه، مطالبهای آموزشی، تجربیات شخصی و سایر منابع دانش مشابه است.

۱۳- قابلیت گسترش و انعطاف‌پذیری: نرم‌افزار باید قابلیت گسترش و سازگاری با نیازهای سازمان را داشته باشد. باید امکان اضافه کردن قابلیت‌ها و تنظیمات جدید، تغییر ساختار و رفتار سیستم و توسعه و انطباق با نیازهای آینده را فراهم کند.

۱۴– هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: برخی از نرم‌افزارهای مدیریت دانش جدید از قدرت هوش مصنوعی AIو یادگیری ماشین Machine Learning برای بهبود قابلیت‌های خود استفاده می‌کنند. این قابلیت‌ها شامل تحلیل و استخراج داده‌ها، پردازش زبان طبیعی، توصیه‌گرها و تشخیص الگوها است. این ویژگی‌ها به کاربران کمک می‌کنند تا اطلاعات مفید را با سرعت بیشتری پیدا کنند و به نتایج دقیق‌تری دست پیدا کنند

۱۵– ارتباطات و اطلاع‌رسانی: نرم‌افزارهای مدیریت دانش جدید ارتباطات داخلی و اطلاع‌رسانی را بهبود می‌بخشند. این نرم‌افزارها ابزارهایی برای برقراری ارتباطات داخلی میان کاربران را فراهم می‌کنند، از جمله فروم‌ها، نشریات داخلی، چت آنلاین و اعلان‌ها. این قابلیت‌ها به کاربران امکان می‌دهد تا به روزرسانی‌ها، تغییرات و اخبار مربوط به دانش سازمانی را دریافت کنند و در ارتباط باشند.

۱۶– یادگیری و آموزش: برخی از نرم‌افزارهای مدیریت دانش جدید ویژگی‌هایی برای یادگیری و آموزش فراهم می‌کنند. مثلاً، قابلیت‌های آموزش آنلاین، سامانه‌های آموزشی مبتنی بر ویدئو، آزمون‌ها و ارزیابی‌ها و تقویم آموزشی را شامل می‌شوند. این ویژگی‌ها به کاربران امکان می‌دهند تا به صورت مستقل دانش خود را ارتقاء داده و به روز بمانند.

این ویژگی‌ها از جمله مواردی است که در یک نرم‌افزار مدیریت دانش باید مورد توجه قرار گیرند. البته، نیازها و الزامات ممکن است بسته به سازمان و حوزه فعالیت متفاوت باشد، بنابراین ممکن است ویژگی‌ها و موارد دیگری نیز لازم باشد در نظر گرفت.

ویژگی‌های نرم افزار مدیریت دانش معمولادر قالب سیستم‌های مدیریت محتوا Content Management Systems، پلتفرم‌های همکاری آنلاین Collaboration Platformsیا ابزارهای مدیریت دانش و سازمان Knowledge and Organization Management Tools در دسترس هستند. با این حال، در زیر چند نوع پلتفرم رایج که میتوان برای مدیریت دانش استفاده کرد نام بردیم.

• سامانه‌های مدیریت محتوا CMS:CMSها ابزارهای کارآمدی هستند که به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا محتواهای دیجیتالی را مدیریت کنند. این نوع نرم‌افزارها شامل ویژگی‌هایی مانند سازماندهی محتوا، جستجوی پیشرفته، مدیریت دسترسی و همکاری گروهی هستند CMS ها به سازمان‌ها امکان می‌دهند تا محتواهای دانشی خود را به صورت سازمان‌یافته و قابل دسترسی برای کارمندان خود در اختیار بگذارند.
• پایگاه‌داده‌های دانش Knowledge Base :پایگاه‌داده‌های دانش محلی، دانش سازمانی را در قالب مقالات، سوالات متداول، راهنماها و منابع دیگر ذخیره و سازماندهی می‌کنند. این نرم‌افزارها به کاربران امکان می‌دهند به سرعت و سادگی به دانش سازمانی دسترسی پیدا کنند و سوالات خود را پاسخ دهند. پایگاه‌داده‌های دانش معمولاً دارای ویژگی‌هایی مانند جستجوی پیشرفته، دسته‌بندی، برچسب‌گذاری و نظرسنجی هستند.
• سامانه‌های همکاری گروهی: سامانه‌های همکاری گروهی به کاربران اجازه می‌دهند تا به صورت همزمان با همکاران خود کار کنند و دانش و تجربیات خود را به اشتراک بگذارند. این نرم‌افزارها شامل ویژگی‌هایی مانند اشتراک فایل، گفتگوی آنلاین، همکاری در ویرایش مستندات و برنامه‌های کاری مشترک هستند. با استفاده از سامانه‌های همکاری گروهی، اعضای سازمان می‌توانند به صورت مؤثرتر همکاری کنند و دانش سازمانی را بهبود بخشند.
• سیستم‌های تولید و مشارکت دانش: این نوع سیستم‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا فرآیندهایی برای تولید و مشارکت دانش خلاقانه و نوآورانه دانش در سازمان خود ایجاد کنند. این سیستم‌ها معمولاً شامل ابزارهایی مانند وبلاگ‌ها، انجمن‌های آنلاین، فضاهای ایده‌پردازی و سیستم‌های ارسال پیشنهادها هستند. با استفاده از این سیستم‌ها، اعضای سازمان می‌توانند ایده‌ها، تجربیات و دانش جدید را به اشتراک بگذارند و فرهنگ نوآوری و یادگیری مداوم را در سازمان ترویج کنند.

کارکنان سازمانی باید به طور منظم و مستمر به این نرم‌افزارها دسترسی داشته باشند و به طور فعال در به اشتراک‌گذاری دانش و تجربیات شرکت کنند. همچنین، مدیران باید به عنوان نمایندگان و ترویج‌کنندگان فرهنگ مدیریت دانش در سازمان عمل کنند و از کاربرد این نرم‌افزارها به‌طور گسترده حمایت کنند.

مدیریت گروه‌ها: ایجاد گروه‌ها و اختصاص دسترسی‌های مشترک به اعضای هر گروه، می‌تواند مدیریت دسترسی کاربران را سهل‌تر کند. با تعریف گروه‌ها، می‌توانید دسترسی‌ها را به صورت گروهی تنظیم کنید و در صورت نیاز به تغییرات، تنها کافی است تغییرات را در تنظیمات گروه انجام دهید.

شناسایی و احراز هویت کاربران: برای اطمینان از امنیت سیستم و مدیریت دسترسی، نیاز است که کاربران شناسایی شده و هویت آن‌ها تأیید شود. می‌توانید از مکانیزم‌های احراز هویت مانند نام کاربری و رمز عبور، احراز هویت دو عاملی (مانند تأیید اس ام اس یا توکنمی‌توانم تحت‌اللفظی ادامه دهم. با توجه به اینکه سوال شما نیازمند اطلاعات بیشتری درباره نرم‌افزار مدیریت دانش و محیط کار خاص شماست، ممکن است بهتر باشد با توسعه‌دهنده یا متخصصان  ITداخلی تیم خود مشورت کنید. آن‌ها می‌توانند به شما راهنمایی دقیق‌تری در این زمینه ارائه دهند و به شما کمک کنند تا راه‌حل مناسبی برای مدیریت دسترسی کاربران در نرم‌افزار مدیریت دانش خود پیاده‌سازی کنید.

نرم‌افزارهای مدیریت دانش جدید قابلیت‌های قدرتمندی برای تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات دارند. در زیر، به برخی از این قابلیت‌ها اشاره می‌کنم:

تجزیه و تحلیل داده‌ها: نرم‌افزارهای مدیریت دانش جدید معمولاً ابزارهای تجزیه و تحلیل داده را فراهم می‌کنند. با استفاده از این ابزارها، کاربران می‌توانند داده‌های مختلف را تحلیل کرده و الگوها، روندها و ارتباطات مهم را شناسایی کنند. این تجزیه و تحلیل می‌تواند شامل آمارهای توصیفی، تحلیل روندها، تحلیل خوشه‌بندی و تحلیل پیش‌بینی باشد.

استخراج اطلاعات: نرم‌افزارهای مدیریت دانش قابلیت استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها را دارند. با استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های مختلف، این نرم‌افزارها می‌توانند اطلاعات را از منابع مختلفی استخراج کنند و آن‌ها را به صورت سازماندهی شده و قابل استفاده در اختیار کاربران قرار دهند. به عنوان مثال، می‌توانند اطلاعات از متن‌ها، فایل‌ها، پایگاه‌ داده‌ها و منابع دیگر را استخراج کرده و به شکل متنی یا گرافیکی نمایش دهند.

پردازش زبان طبیعی: قابلیت پردازش زبان طبیعی  Natural Language Processing – NLP در نرم‌افزارهای مدیریت دانش جدید وجود دارد. این قابلیت به کاربران امکان می‌دهد تا متون و سند‌ها را به صورت خودکار تحلیل کنند، الگوها و مفاهیم را استخراج کنند و اطلاعات مهم را از آن‌ها استخراج کنند. همچنین، قابلیت‌های  NLPمی‌توانند شامل تشخیص و تحلیل احساسات، تفسیر سوالات کاربر، خلاصه‌سازی متن و ترجمه ماشینی باشند.

داده‌کاوی: نرم‌افزارهای مدیریت دانش جدید می‌توانند قابلیت‌های داده‌کاوی را فراهم کنند. داده‌کاوی یعنی کشف الگوها، ارتباطات و اطلاعات مفید از داده‌ها با استفاده از روش‌های تحلیلیو آماری. این قابلیت‌ها می‌توانند شامل کشف قوانین دسته‌بندی، تحلیل خوشه‌بندی، تحلیل جریان داده و تکنیک‌های داده‌کاوی دیگر باشند.

یادگیری ماشین: نرم‌افزارهای مدیریت دانش می‌توانند قابلیت‌های یادگیری ماشین را نیز داشته باشند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، این نرم‌افزارها می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند، مدل‌های پیش‌بینی بسازند و تصمیم‌گیری هوشمندانه را در مورد داده‌ها انجام دهند. به عنوان مثال، می‌توانند مدل‌های پیش‌بینی رفتار مشتری ساخته و بر اساس آن اقداماتی را در زمینه بهینه‌سازی تجربه مشتری انجام دهند.

داشبوردها و گزارش‌ها: نرم‌افزارهای مدیریت دانش معمولاً امکان ساخت داشبوردها و گزارش‌های مختلف را فراهم می‌کنند. این داشبوردها و گزارش‌ها به کاربران امکان می‌دهند تا نتایج تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات را به صورت گرافیکی و قابل فهم مشاهده کنند، از روندها و الگوها مطلع شوند و تصمیم‌گیری‌های بهتری را بر مبنای اطلاعات به دست آمده انجام دهند.

این تنها چندین مثال از قابلیت‌های نرم‌افزارهای مدیریت دانش جدید در تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات هستند. هر نرم‌افزار ممکن است قابلیت‌های مختلفی را در این زمینه داشته باشد، بنابراین بسته به نیاز و مورد استفاده خاص خود، بهتر است نرم‌افزارها را با استفاده از معیارهای انتخاب مورد بررسی قرار دهید.

ویژگی‌های نرم افزار مدیریت دانش جدید برای یادگیری ماشین از گستره‌ای از الگوریتم‌ها و روش‌های مختلف استفاده می‌کنند. در زیر، به برخی از این الگوریتم‌ها اشاره می‌کنم:

• الگوریتم‌های درخت تصمیمDecision Trees الگوریتم‌های درخت تصمیم، مدل‌های گرافیکی از تصمیمات بر اساس ویژگی‌های داده‌ها را ایجاد می‌کنند. مدل درخت تصمیم می‌تواند الگوها و قوانین قابل فهمی را از داده‌ها استخراج کند و در تصمیم‌گیری‌های آتی مورد استفاده قرار گیرد.
• الگوریتم‌های نزدیک‌ترین همسایهk-Nearest Neighborsالگوریتم نزدیک‌ترین همسایه بر اساس شباهت داده‌ها به یکدیگر عمل می‌کند. با استفاده از این الگوریتم، می‌توان داده‌ها را به دسته‌های مشابه تقسیم کرده و بر اساس همسانی، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌ها را انجام داد.
• شبکه‌های عصبی مصنوعیArtificial Neural Networks – ANNشبکه‌های عصبی مصنوعی الگوریتم‌هایی هستند که بر اساس ساختار شبکه‌ای از گره‌ها و ارتباطات بین آن‌ها عمل می‌کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند اطلاعات پیچیده و الگوهای پنهان در داده‌ها را تشخیص داده و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه کنند.
• الگوریتم‌های خوشه‌بندیClusteringالگوریتمهای خوشه‌بندی به داده‌ها بر اساس شباهت‌ها و ویژگی‌های مشترک آن‌ها خوشه‌ها اختصاص می‌دهند. این الگوریتم‌ها می‌توانند الگوهای مخفی در داده‌ها را شناسایی کنند و داده‌های مشابه را در یک خوشه قرار دهند

این الگوریتم‌ها تنها چند نمونه از الگوریتم‌های استفاده شده در نرم‌افزارهای مدیریت دانش جدید هستند. همچنین، بسته به نوع و ماهیت داده‌ها و مسائل مدیریت دانش، الگوریتم‌های دیگری مانند الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنال Convolutional Neural Networks – CNN برای پردازش تصویر و الگوریتم‌های مدل‌های زبانی Language Modelsبرای پردازش زبان نیز ممکن است استفاده شوند.

4 روش هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت دانش

هوش مصنوعی به دانشکاران کمک می‌کند تا اطلاعات را ایجاد، پیدا و مدیریت کنند. در ادامه به 4 روش هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت دانش اشاره شده است.

2. مقاله می‌نویسد

سازمان‌ها اغلب فرصت‌هایی را برای به دست آوردن دانش از دست می‌دهند، زیرا کارکنان همیشه زمانی برای نوشتن مقاله برای پایگاه دانش خود ندارند. بااین‌حال، ابزارهای مولد هوش مصنوعی می‌توانند فرآیند نوشتن را تسریع بخشند، زیرا می‌توانند بخش‌هایی از اطلاعات موجود را به مقاله‌های کامل تبدیل کنند.

به‌عنوان‌مثال، پس‌ازاینکه یک تکنسین پشتیبانی فناوری اطلاعات یک مشکل را حل کرد، هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور خودکار یک مقاله پایگاه دانش از یادداشت‌های تکنسین ایجاد کند. این اتوماسیون به کارمندانی مانند خدمات مشتری و نمایندگی‌های پشتیبانی اجازه می‌دهد تا پایگاه دانش سازمان خود را درحالی‌که تماس‌های مشتری را دریافت می‌کنند و مشکلات را حل‌وفصل می‌کنند، ایجاد کنند. این فرآیند منجر به ایجاد پایگاه‌های دانش کامل‌تر می‌شود که به مشتریان و نمایندگان کمک می‌کند مشکلات را با سرعت بیشتری در آینده حل کنند.

3. جستجو را بهبود می‌بخشد

یک پایگاه دانش باید یک عملکرد جستجوی بصری ارائه دهد تا کاربران بتوانند به‌راحتی پاسخ سوالات خود را بیابند. قابلیت‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی در یک ربات چت با هوش مصنوعی می‌تواند هدف جستجوگر را برای پاسخ درست به‌طور مؤثرتری نسبت به نسل‌های قبلی چت ربات‌های هوش مصنوعی مطابقت دهد.

چت‌بات‌های قدیمی‌تر و توابع جستجو برای بازگرداندن نتایج دقیق به دستورها بسیار خاصی نیاز داشتند. برخلاف پیشینیان خود، LLM ها برای هوش مصنوعی می‌توانند سؤالات نوشته‌شده را به روش‌های مختلف درک کنند و زبان محاوره‌ای و غلط املایی به‌ندرت آن‌ها را تحت تأثیر قرار می‌دهد.

علاوه بر این، ابزارهای مولد هوش مصنوعی می‌توانند پاسخ‌ها را از بخش‌ها، پاراگراف‌ها و جملات خاص در مقاله‌های طولانی بیرون بکشند و آن‌ها را به سبک مکالمه به کاربران ارائه دهند. هوش مصنوعی به‌‍طور کلی می‌تواند به سازمان‌ها در جذب و به اشتراک‌گذاری دانش کمک کند.

4. شکاف‌ها و موارد تکراری دانش را شناسایی می‌کند

حتی پایگاه‌های دانش بزرگ و جامع می‌توانند پاسخی برای سؤالات مهم نداشته باشند. توانایی هوش مصنوعی برای تجزیه‌وتحلیل سریع حجم زیادی از اطلاعات می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا این شکاف‌ها را شناسایی کنند، بنابراین کارشناسان موضوعی (SMEs) می‌توانند آن‌ها را برطرف کنند.

به‌عنوان‌مثال، چندین مشتری ممکن است در پورتال سلف‌سرویس ارائه‌دهنده خدمات مشتریان خود را جستجو کنند تا نحوه حل یک مشکل خاص را بیاموزند. ابزار هوش مصنوعی، می‌تواند به‌سرعت تمام مقالات دانش شرکت‌ها را برای این پاسخ تجزیه‌وتحلیل کند. اگر نتواند مطابقت را پیدا کند، می‌تواند موضوع را علامت‌گذاری کند و به مناسب‌ترین SME هشدار دهد.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به سازمان‌ها در شناسایی مقالات تکراری کمک کند. مقالات تکراری که به موضوع یا مشکل مشابهی می‌پردازند در یک پایگاه دانش می‌توانند کاربران را گیج کنند، زیرا آن‌ها نمی‌دانند کدام نسخه حاوی به‌روزترین اطلاعات است. هوش مصنوعی می‌تواند مقالاتی را تجزیه‌وتحلیل کند و مواردی را که یک موضوع را پوشش می‌دهند شناسایی کند، حتی اگر موارد تکراری، از جمله‌بندی و قالب‌بندی متفاوتی استفاده کنند.

5. فرآیندها را خودکار می‌کند

سازمان‌ها معمولاً تیم‌هایی دارند که مقالات دانش را قبل از انتشار به‌صورت دستی بررسی می‌کنند تا مقالات دانش را از لحاظ محتوایی صحه سنجی ‌کنند. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند این فرآیند را خودکار و سرعت ببخشد. [ابزار هوش مصنوعی] به‌جای اینکه یک شخص چک کند، خود از یک فرمان مهندسی‌شده استفاده می‌کند که هر چیزی که دارای ساختار باشد نگاه می‌کند. مقالاتی که از بررسی خودکار عبور می‌کنند می‌توانند از فرآیند بررسی دستی صرف‌نظر کنند که به سازمان‌ها کمک می‌کند دانش را سریع‌تر در دسترس قرار دهند.

هوش مصنوعی

قابلیت‌های کلیدی یک سیستم مدیریت دانش عبارتند از:

 

جمع‌آوری و ذخیره دانش:

• ذخیره انواع مختلف داده: از جمله اسناد، فایل‌ها، داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته، ویدئوها، تصاویر و غیره.
• ایجاد پایگاه دانش: ساخت یک پایگاه دانش مرکزی برای دسترسی آسان به اطلاعات.
• مدیریت نسخه‌های مختلف: امکان ذخیره و مدیریت نسخه‌های مختلف یک سند یا اطلاعات.
• برچسب‌گذاری و طبقه‌بندی: استفاده از برچسب‌ها و طبقه‌بندی برای سازماندهی بهتر اطلاعات.

اشتراک‌گذاری دانش:

• ایجاد انجمن‌ها و فروم‌ها: فضایی برای تبادل نظر و پرسش و پاسخ بین کارکنان.
• ابزارهای همکاری: امکان همکاری بر روی پروژه‌ها و اسناد به صورت مشترک.
• پورتال‌های شخصی: ارائه یک پورتال شخصی برای هر کارمند جهت دسترسی به اطلاعات مرتبط.
• ابزارهای جستجوی پیشرفته: امکان جستجوی سریع و دقیق اطلاعات مورد نظر.

به‌کارگیری دانش:

• تبدیل دانش ضمنی به صریح: تبدیل دانش ضمنی (تجربیات، مهارت‌ها) به دانش صریح (اسناد، دستورالعمل‌ها).
• ایجاد ابزارهای تصمیم‌گیری: ارائه ابزارهایی برای کمک به تصمیم‌گیری بهتر بر اساس اطلاعات موجود.
• اتوماسیون فرآیندها: خودکارسازی فرآیندهای کسب‌وکار بر اساس دانش ذخیره شده.

مدیریت دانش:

• تعریف نقش‌ها و دسترسی‌ها: تعیین سطح دسترسی کاربران مختلف به اطلاعات.
• ارزیابی و بهبود دانش: ارزیابی کیفیت و به‌روز بودن اطلاعات.
• آموزش و پرورش: ارائه آموزش‌های لازم به کاربران برای استفاده موثر از سیستم.

ویژگی‌های اضافی:

• تجزیه و تحلیل داده: تحلیل داده‌های موجود برای شناسایی روندها و الگوها.
• یکپارچه‌سازی با سایر سیستم‌ها: یکپارچه‌سازی با سیستم‌های دیگر مانند CRM، ERP و BPM.
• موبایلیتی: امکان دسترسی به سیستم از طریق دستگاه‌های موبایل.
• امنیت: تضمین امنیت اطلاعات و حفظ حریم خصوصی کاربران.

 

قابلیت‌های هوش مصنوعی پیشرفته

• یادگیری عمیق: استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای تحلیل داده‌های پیچیده و استخراج اطلاعات پنهان.
• بینایی ماشین: تحلیل تصاویر و ویدیوها برای استخراج اطلاعات مفید و ایجاد پایگاه‌های دانش بصری.
• توصیه‌های هوشمند: ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی شده به کاربران بر اساس رفتار و علایق آن‌ها.

 

تهیه و تدوین: مهندس دانا پرتو