鑒于圍繞人工智能的熱議，你很少聽到關于人工智能在知識管理中的可能性，這有點奇怪。

譯自5 Ways AI Improves Knowledge Management，作者 Ariel Gesto。

如果你已經使用過像 ChatGPT 這樣的大型語言模型一段時間了，你就會知道它們的優勢和劣勢。它們擅長總結，可以清晰地傳達信息，并且可以幫助完成各種任務。

然而——這并非小事——它們有時也會產生明顯錯誤的信息。盡管如此，在適當的指導和監督下，LLM 仍然可以成為強大的工具。

這種優勢的結合使 LLM非常適合諸如知識管理之類的任務。KM 包括捕獲、存儲和使組織內的集體知識可訪問，確保在正確的時間將正確的信息提供給正確的人。

有效的 KM 可以通過使關鍵信息易于訪問來增強公司的決策能力，簡化運營并促進創新。它還可以教育你的用戶了解公司及其流程，這非常寶貴。

特別是，知識庫在 KM 中發揮著至關重要的作用。這些集中式存儲庫存儲著有價值的信息，從故障排除指南和常見問題解答到最佳實踐和程序文檔。知識庫確保信息不會孤立在各個團隊或部門內，而是可以在整個組織中訪問。

這種可訪問性對于保持一致性、提高效率以及實現持續學習和發展至關重要。假設組織可以利用 LLM 的功能來增強其知識庫。在這種情況下，他們會立即減輕巨大的壓力，并使每個人在每個步驟中都更容易。

1. 增強內容創作

人工智能已成為內容創作的顛覆者。人工智能自主生成內容的想法可能會引起一些人的質疑——而且有理由，因為它有胡思亂想的傾向。但它的真正力量在于協作。

人工智能可以處理內容創作的初始階段——起草大綱、建議主題并保持風格一致。這使人類作家能夠專注于為內容添加深度、創造力和細微差別，將原始數據轉化為引人入勝的故事。

就像人工智能在工作場所的大多數應用一樣，訣竅在于找到合適的平衡。讓人工智能處理重復性任務，以便人類才能在最需要的地方發揮作用——確保內容相關、引人入勝且有見地。這種合作不僅提高了生產力，而且提升了內容質量，使其既高效又有效。

2. 為最終用戶總結文章

人工智能的突出能力之一是處理和總結大量文本，這對知識管理來說是一個真正的福音。簡而言之：閱讀需要時間，并非每個人都擅長掃描以找到他們需要的精確信息。

人們通常需要快速訪問大量文檔的主要要點，而人工智能驅動的摘要工具非常適合此目的。它們可以將冗長的文本提煉成簡潔、可操作的見解。

人工智能可以通過創建清晰的要點或執行摘要來確保關鍵信息易于查找和理解。這加快了決策速度，并使每個人都更容易在需要時準確地訪問和使用他們需要的知識。

3. 將已解決的工單轉換為知識文章

支持工單是未開發的寶貴信息金礦。每個已解決的工單都包含可以防止未來問題并簡化流程的見解。

人工智能可以調查這些工單，提取必要的信息，并自動生成詳細的知識文章。這保留了這些工單中的專業知識，并使其可以輕松訪問以供將來使用，有效地將被動流程轉變為主動知識庫。

但是，必須謹慎處理。并非所有信息都應該是公開的。敏感數據必須受到保護，這就是策略性地標記和分類發揮作用的地方。通過確保文章被適當地分類，我們可以維護機密性，并確保只有授權人員可以訪問敏感信息。這種謹慎的管理確保我們的知識庫安全且信息豐富。

4. 智能分類和標記知識

人工智能可以分析知識庫中的內容，并根據主題、關鍵字和相關性自動對其進行分類和標記。這確保了信息被組織得井井有條，并使用戶更容易找到他們需要的內容。

通過利用人工智能的分類能力，我們可以創建更智能、更直觀的知識庫，從而提高信息檢索效率。這不僅節省了時間，而且還確保用戶能夠快速訪問他們需要的準確信息。

人工智能可以分析用戶的行為和偏好，并根據他們的特定需求提供個性化的知識推薦。這可以幫助用戶發現他們可能不知道的寶貴信息，并確保他們能夠訪問與他們的工作相關的最相關內容。

通過提供個性化的推薦，我們可以確保用戶能夠充分利用知識庫，并最大限度地利用其價值。這可以提高生產力、促進創新，并幫助用戶在他們的工作中取得成功。

總而言之，人工智能為知識管理提供了巨大的潛力。通過利用人工智能的功能，組織可以增強內容創作、簡化信息檢索、提高知識庫的質量，并提供個性化的知識推薦。這些優勢可以幫助組織提高效率、促進創新，并最終實現其知識管理目標。為了真正釋放人工智能在知識管理中的潛力，請確保知識庫井井有條。人工智能擅長對知識文章進行分類和標記，使信息易于搜索和訪問?？梢园阉胂蟪梢粋€虛擬圖書管理員，他知道信息存儲在哪里，并且可以立即檢索信息。

人工智能的魅力在于它能夠識別關鍵主題并分配相關標簽，從而提高知識的可發現性。但這不僅僅是讓信息易于查找。完善的標簽和分類策略對于管理訪問級別和維護機密性至關重要。敏感信息必須安全存儲，并且只能由需要它的人訪問。這種方法維護了知識庫的完整性和實用性，同時營造了安全高效的知識管理環境。

5. 自動化解決方案步驟的文檔記錄

這可能還很遙遠，但鑒于人工智能和相關技術發展速度之快，很難不考慮如何利用它們進一步提升知識管理。

在 IT 支持和故障排除方面，人工智能理論上可以記錄解決問題的操作序列，生成詳細腳本，并創建全面的知識文章。這種自動化捕獲了復雜的流程，并將它們轉化為可訪問的知識資產。

想象一下，人工智能從用戶交互中學習，記錄每個步驟以了解任務執行情況。這將是開創性的。我們可以自動記錄復雜流程，用精確、可操作的見解豐富我們的知識庫。

這種方法引發了隱私問題，但那是另一天的討論。通過自動化文檔流程，我們可以確保寶貴的知識得到保存并易于訪問，使我們的團隊能夠更高效、更有效地工作。

總之，大型語言模型和知識庫是天生一對，旨在呈現信息。

從內容創建和摘要到轉換支持票證和集成聊天機器人，人工智能的影響是深遠而廣泛的。在人工監督和強大的分類的基礎上，認真實施人工智能策略，可以確保知識的質量和機密性。這種謹慎的方法——我們已將其應用于我們的InvGate AI Hub——使我們能夠利用人工智能的能力，同時控制敏感信息。

隨著人工智能的不斷發展，其在知識管理中的應用將不斷擴展，為增強組織管理和利用其知識資產的方式提供前所未有的機會。擁抱這些進步將簡化運營，并將組織的知識管理提升到新的高度，培養持續改進和創新的文化。

這個過程是關于信息的范式轉變。適應和發展這些技術的組織將引領我們進入一個效率、智能和卓越的新時代。