Indice
“Knowledge is neither data nor information. However, knowledge cannot exist without them.” – Saaristo, 2012
- Sfruttare appieno il potenziale delle risorse informative
- Scoperta della conoscenza guidata dall'intelligenza artificiale
- Automatizzare l'estrazione della conoscenza
- Migliorare la collaborazione
- Condivisione personalizzata delle conoscenze
- I fattori del successo del knowledge management 2.0
- Conclusioni
Nel nostro blog abbiamo parlato più volte della gestione della conoscenza e di come l'intelligenza artificiale abbia sconvolto e continui a sconvolgere questo aspetto cruciale delle organizzazioni. Questo cambiamento ha generato una nuova visione del KM, facendo nascere il concetto di Knowledge Management 2.0 che combina web e big data aggiungendo l'uso dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) per rivoluzionare il modo in cui le organizzazioni gestiscono e utilizzano le informazioni, consentendo loro di acquisire, organizzare e sfruttare in modo efficiente i dati per guidare il processo decisionale strategico. In questo articolo, quindi, analizzeremo questo nuovo paradigma scoprendone il potenziale.
Sfruttare appieno il potenziale delle risorse informative
Le tecnologie AI e ML hanno trasformato radicalmente il panorama della gestione della conoscenza. Integrando queste tecnologie nei sistemi di gestione della conoscenza (KMS), le organizzazioni possono ottimizzare la scoperta della conoscenza, automatizzarne l'estrazione, migliorare la collaborazione e consentire una distribuzione personalizzata della conoscenza. I sistemi di Knowledge management potenziato dall'intelligenza artificiale sono progettati per incorporare i big data nelle decisioni strategiche, utilizzando strumenti avanzati di data mining e di intelligenza artificiale per estrarre preziose informazioni da grandi insiemi di dati.
Scoperta della conoscenza guidata dall'intelligenza artificiale
Uno dei vantaggi più significativi dell'incorporazione dell'IA nel KM è la capacità di eseguire una scoperta avanzata della conoscenza. Gli algoritmi di IA possono analizzare grandi quantità di dati, identificando modelli e tendenze che sarebbero impossibili da individuare manualmente. Questa capacità consente alle organizzazioni di scoprire intuizioni nascoste e di prendere decisioni basate sui dati che favoriscono l'innovazione e il vantaggio competitivo.
Automatizzare l'estrazione della conoscenza
I modelli di machine learning possono automatizzare l'estrazione di conoscenza da fonti di dati non strutturati come documenti, e-mail e post sui social media. L'automazione consente di risparmiare tempo e di garantire che le informazioni più rilevanti vengano notate.
Migliorare la collaborazione
Gli strumenti di collaborazione basati sull'intelligenza artificiale facilitano la comunicazione e la condivisione delle informazioni tra i membri del team. Questi strumenti possono consigliare documenti, esperti e risorse pertinenti in base al contesto dei progetti in corso, migliorando così la produttività e promuovendo una cultura di apprendimento e miglioramento continui.
Condivisione personalizzata delle conoscenze
I sistemi di divulgazione personalizzata sfruttano l'intelligenza artificiale per fornire ai dipendenti informazioni personalizzate in base al loro ruolo, alle loro preferenze e ai loro comportamenti passati. Questo approccio personalizzato garantisce ai dipendenti l'accesso alle informazioni più pertinenti e tempestive, consentendo loro di svolgere le proprie mansioni in modo più efficace e di prendere decisioni informate.
I fattori del successo del knowledge management 2.0
Lo studio condotto dalla Commissione Europea ha analizzato le organizzazioni di vari settori riconoscendo i principali fattori di successo del Knowledge Management 2.0, che possono essere riassunti in tre categorie principali:
- Persone:
- Migliore organizzazione del team e più facile monitoraggio dei progressi dei dipendenti.
- Miglioramento della motivazione del team e della consapevolezza dell'importanza della gestione della conoscenza.
- Elevati livelli di interesse e una chiara visione degli obiettivi di KM.
- Forte sostegno da parte del management, impegno e perseveranza nell'implementazione di progetti di KM.
- Promuovere il coinvolgimento del personale attraverso l'assegnazione di compiti appropriati.
- Tecnologia:
- Promuovere il coinvolgimento del personale attraverso l'assegnazione di compiti appropriati.
- Comunicazione continua sui vantaggi e sulla promozione degli strumenti di KM.
- Apertura a nuovi processi e metodologie.
- Soluzioni tecniche facili da usare e da gestire.
- Automazione di attività manuali.
- Organizzazione:
- Trasparenza nella gestione dei documenti e flusso di informazioni più rapido.
- Miglioramento continuo e apprendimento organizzativo.
- Procedure per la gestione delle conoscenze per i dipendenti attuali e nuovi.
Conclusioni
Nell'era della trasformazione digitale, la gestione della conoscenza 2.0 non è solo un lusso, ma una necessità per le organizzazioni che vogliono rimanere competitive e innovative. Sfruttando le tecnologie AI e ML, le aziende possono sbloccare il pieno potenziale del loro patrimonio informativo, guidare il processo decisionale strategico e raggiungere il successo a lungo termine.
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AI Evangelist e Marketing specialist per Neodata
