人工智能知识管理:生成式人工智能的优点、缺点和技巧
自ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot等工具发布以来,人们对生成式AI的兴趣激增。伴随着这股热潮,关于隐私、个人身份信息(PII)、安全性和准确性的担忧也随之而来。尽管各组织将生成式AI工具视为改变游戏规则的技术,但仍持谨慎态度。许多人正在寻找"最佳平衡点"——既能立即获得效益,又能为未来更战略性的应用铺路,同时不损害安全性。有一个领域可以立即见效:知识管
自ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot等工具发布以来,人们对生成式AI的兴趣激增。伴随着这股热潮,关于隐私、个人身份信息(PII)、安全性和准确性的担忧也随之而来。
尽管各组织将生成式AI工具视为改变游戏规则的技术,但仍持谨慎态度。许多人正在寻找"最佳平衡点"——既能立即获得效益,又能为未来更战略性的应用铺路,同时不损害安全性。
有一个领域可以立即见效:知识管理,这对许多组织来说历来都是个挑战。而基于AI的知识管理能带来显著效益——尤其对那些深陷于手工维护知识库的IT团队而言。
生成式AI与知识管理的交汇点
生成式AI是指一类能基于现有数据创建新内容(如图像、视频、文本或音乐)的人工智能。它通过机器学习算法分析海量数据集并从中学习,进而生成新内容。
知识管理是组织内捕获、组织和共享知识的过程。它包括从各种来源收集信息,将其存储在集中式数据库中,并在需要时让员工便捷获取。
许多组织仍采用人工方式进行知识管理,导致内容过时或质量欠佳。通过自动化知识管理流程,生成式AI能显著提升其效率和效果。
生成式AI知识管理的优势
以下是生成式AI实现这些目标的具体方式:
自动化创建知识文章
生成式AI可以从现有数据源(如产品文档、客户支持工单和员工培训材料)中自动起草知识文章。这使得IT专业人员能腾出时间处理更具战略性的任务,例如开发新的知识管理计划和改进现有文章。
根据Baklib的研究报告显示,56%的IT工作者表示服务台工单数量增加,78%的人将激增归因于混合/远程办公。增强知识库可以实现更快、更有效的问题解决,并让团队腾出精力处理更具战略性的任务。
创建更具个性化和吸引力的内容
生成式AI可以为每个用户个性化定制内容以改善其体验。特别是人力资源相关的知识文章,可以按地区或语言进行个性化处理。能够生成针对特定员工画像的专属内容,将提升该员工的使用体验。
提升知识质量
生成式AI能够识别和纠正错误,为知识文章添加上下文和补充信息,并归档过时的内容。这样员工将只能获取准确且最新的信息。
生成新观点和洞察
生成式AI能以新颖的方式整合现有知识。例如人力资源、设施管理和IT部门可能都有关于员工入职离职的文章。生成式AI可以整合这些内容生成覆盖三个部门的合并版知识文章,员工就无需在多篇文章中反复搜索。
更快解决问题
生成式AI能通过识别数据模式快速解决问题,帮助提升决策效率与工作表现。例如,它可以分析特定周期内的IT故障案例,找出同类问题的通用解决方案,随后自动生成两份知识文档:一份指导服务台人员快速处理流程,另一份教员工通过自助服务解决问题。
提升搜索精准度
生成式AI能根据员工个性化需求优化知识推送,显著提升搜索准确率。据统计普通员工每天平均花费3.6小时搜寻信息,任何在此环节节省的时间都能有效提升数字工作体验。
强化自动化能力
生成式AI可自动化处理常规任务——甚至包括那些与知识文档创作间接相关的工作。92%的IT从业者因工作量激增将自动化视为"必要"或"非常必要"功能,通过创新流程优化方式,既能释放人力处理优先级事务,又可实现降本增效。
生成式AI知识管理的潜在挑战
尽管生成式AI知识管理具备行业变革潜力,但在落地过程中仍需重视以下关键问题。
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安全性与隐私性
AI知识管理系统可能包含敏感或机密信息,因此确保其免受网络威胁至关重要。此外,如果AI使用个人或身份识别信息生成内容,可能会引发隐私问题。
质量与准确性
虽然生成式AI模型能产出令人印象深刻的内容,但其质量和准确性会因输入数据的质量及任务复杂程度而存在显著差异。
错误信息风险
生成式AI可能产生不正确或误导性信息,为IT部门带来严重后果——例如建议关闭用于防御恶意攻击的安全功能。假设用户尝试安装打印机驱动时向AI求助,AI的指导中可能包含"禁用杀毒软件或防火墙"的错误建议,从而为恶意软件植入打开缺口。
对AI生成内容的依赖
过度依赖AI的企业可能忽视人工生成内容和批判性思维能力的培养,导致专业知识流失。人类监督对验证和核准AI输出仍然必不可少。
数据偏见
生成式AI模型可能无意中反映训练数据中的偏见,导致结果失真。这对准确性要求严苛的知识管理尤为关键——例如主要基于美国数据训练的AI模型,其产出可能对其他国家的用户参考价值有限。
伦理问题
包括AI知识管理训练数据中潜在的偏见可能加剧现有社会不平等现象。
获取互动报告:AITSM:AI如何重新定义IT服务台自动化
让AI知识管理真正发挥作用
尽管存在顾虑,生成式AI知识管理仍可以成为强大工具。通过审慎考量潜在缺陷并采取措施缓解风险,企业能够在知识管理中有效利用生成式AI技术。
部署AI知识管理系统时需要重点考虑的五个方面:
明确用于训练生成式AI模型的数据类型:数据类型的界定有助于确保所用数据的准确性和可靠性。您计划使用现有知识文章、事件数据、问题数据还是混合类型?
确保所选数据准确、完整且实时更新:生成式AI的输出质量完全取决于训练数据质量,"输入垃圾,输出垃圾"的原则依然适用。
持续监控生成式AI知识管理模型的输出:定期检查是否存在偏见、错误信息,评估内容的完整性和准确性,确保生成信息的可靠性。
制定风险管理政策和流程:这对解决数据安全、隐私保护以及生成式AI应用的伦理问题至关重要。
建立内容审批机制:任何AI生成的内容在公开发布前都必须经过审核和授权流程。
生成式AI知识管理实施建议
毫无疑问,生成式AI知识管理将成为重要工具——但关于其优势与潜在陷阱,我们仍有许多需要探索的领域。
企业必须评估潜在影响,并选择符合其隐私性、准确性和安全性等独特需求的AI知识管理解决方案。
此外,还有几点最佳实践可助力成功落地:
小步快跑,逐步扩展:最好先启动一个小型生成式AI知识管理试点项目,待积累经验后再逐步扩大规模。
获取利益相关者支持:在部署生成式AI前获得利益相关者的认同至关重要,这能确保其被有效使用且输出结果可信。
持续优化模型:通过新数据重新训练AI知识管理模型,并及时解决可能出现的问题,这对模型的持续改进非常关键。
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