鉴于围绕人工智能的热议，你很少听到关于人工智能在知识管理中的可能性，这有点奇怪。
译自 5 Ways AI Improves Knowledge Management，作者 Ariel Gesto。
如果你已经使用过像 ChatGPT 这样的大型语言模型一段时间了，你就会知道它们的优势和劣势。它们擅长总结，可以清晰地传达信息，并且可以帮助完成各种任务。
然而——这并非小事——它们有时也会产生明显错误的信息。尽管如此，在适当的指导和监督下，LLM 仍然可以成为强大的工具。
这种优势的结合使 LLM非常适合诸如知识管理之类的任务。KM 包括捕获、存储和使组织内的集体知识可访问，确保在正确的时间将正确的信息提供给正确的人。
有效的 KM 可以通过使关键信息易于访问来增强公司的决策能力，简化运营并促进创新。它还可以教育你的用户了解公司及其流程，这非常宝贵。
特别是，知识库在 KM 中发挥着至关重要的作用。这些集中式存储库存储着有价值的信息，从故障排除指南和常见问题解答到最佳实践和程序文档。知识库确保信息不会孤立在各个团队或部门内，而是可以在整个组织中访问。
这种可访问性对于保持一致性、提高效率以及实现持续学习和发展至关重要。假设组织可以利用 LLM 的功能来增强其知识库。在这种情况下，他们会立即减轻巨大的压力，并使每个人在每个步骤中都更容易。
人工智能已成为内容创作的颠覆者。人工智能自主生成内容的想法可能会引起一些人的质疑——而且有理由，因为它有胡思乱想的倾向。但它的真正力量在于协作。
人工智能可以处理内容创作的初始阶段——起草大纲、建议主题并保持风格一致。这使人类作家能够专注于为内容添加深度、创造力和细微差别，将原始数据转化为引人入胜的故事。
就像人工智能在工作场所的大多数应用一样，诀窍在于找到合适的平衡。让人工智能处理重复性任务，以便人类才能在最需要的地方发挥作用——确保内容相关、引人入胜且有见地。这种合作不仅提高了生产力，而且提升了内容质量，使其既高效又有效。
人工智能的突出能力之一是处理和总结大量文本，这对知识管理来说是一个真正的福音。简而言之：阅读需要时间，并非每个人都擅长扫描以找到他们需要的精确信息。
人们通常需要快速访问大量文档的主要要点，而人工智能驱动的摘要工具非常适合此目的。它们可以将冗长的文本提炼成简洁、可操作的见解。
人工智能可以通过创建清晰的要点或执行摘要来确保关键信息易于查找和理解。这加快了决策速度，并使每个人都更容易在需要时准确地访问和使用他们需要的知识。
支持工单是未开发的宝贵信息金矿。每个已解决的工单都包含可以防止未来问题并简化流程的见解。
人工智能可以调查这些工单，提取必要的信息，并自动生成详细的知识文章。这保留了这些工单中的专业知识，并使其可以轻松访问以供将来使用，有效地将被动流程转变为主动知识库。
但是，必须谨慎处理。并非所有信息都应该是公开的。敏感数据必须受到保护，这就是策略性地标记和分类发挥作用的地方。通过确保文章被适当地分类，我们可以维护机密性，并确保只有授权人员可以访问敏感信息。这种谨慎的管理确保我们的知识库安全且信息丰富。
人工智能可以分析知识库中的内容，并根据主题、关键字和相关性自动对其进行分类和标记。这确保了信息被组织得井井有条，并使用户更容易找到他们需要的内容。
通过利用人工智能的分类能力，我们可以创建更智能、更直观的知识库，从而提高信息检索效率。这不仅节省了时间，而且还确保用户能够快速访问他们需要的准确信息。
人工智能可以分析用户的行为和偏好，并根据他们的特定需求提供个性化的知识推荐。这可以帮助用户发现他们可能不知道的宝贵信息，并确保他们能够访问与他们的工作相关的最相关内容。
通过提供个性化的推荐，我们可以确保用户能够充分利用知识库，并最大限度地利用其价值。这可以提高生产力、促进创新，并帮助用户在他们的工作中取得成功。
总而言之，人工智能为知识管理提供了巨大的潜力。通过利用人工智能的功能，组织可以增强内容创作、简化信息检索、提高知识库的质量，并提供个性化的知识推荐。这些优势可以帮助组织提高效率、促进创新，并最终实现其知识管理目标。 为了真正释放人工智能在知识管理中的潜力，请确保知识库井井有条。人工智能擅长对知识文章进行分类和标记，使信息易于搜索和访问。可以把它想象成一个虚拟图书管理员，他知道信息存储在哪里，并且可以立即检索信息。
人工智能的魅力在于它能够识别关键主题并分配相关标签，从而提高知识的可发现性。但这不仅仅是让信息易于查找。完善的标签和分类策略对于管理访问级别和维护机密性至关重要。敏感信息必须安全存储，并且只能由需要它的人访问。这种方法维护了知识库的完整性和实用性，同时营造了安全高效的知识管理环境。
这可能还很遥远，但鉴于人工智能和相关技术发展速度之快，很难不考虑如何利用它们进一步提升知识管理。
在 IT 支持和故障排除方面，人工智能理论上可以记录解决问题的操作序列，生成详细脚本，并创建全面的知识文章。这种自动化捕获了复杂的流程，并将它们转化为可访问的知识资产。
想象一下，人工智能从用户交互中学习，记录每个步骤以了解任务执行情况。这将是开创性的。我们可以自动记录复杂流程，用精确、可操作的见解丰富我们的知识库。
这种方法引发了隐私问题，但那是另一天的讨论。通过自动化文档流程，我们可以确保宝贵的知识得到保存并易于访问，使我们的团队能够更高效、更有效地工作。
总之，大型语言模型和知识库是天生一对，旨在呈现信息。
从内容创建和摘要到转换支持票证和集成聊天机器人，人工智能的影响是深远而广泛的。在人工监督和强大的分类的基础上，认真实施人工智能策略，可以确保知识的质量和机密性。这种谨慎的方法——我们已将其应用于我们的 InvGate AI Hub——使我们能够利用人工智能的能力，同时控制敏感信息。
随着人工智能的不断发展，其在知识管理中的应用将不断扩展，为增强组织管理和利用其知识资产的方式提供前所未有的机会。拥抱这些进步将简化运营，并将组织的知识管理提升到新的高度，培养持续改进和创新的文化。
这个过程是关于信息的范式转变。适应和发展这些技术的组织将引领我们进入一个效率、智能和卓越的新时代。