A inteligência artificial tem trazido novos avanços na tecnologia e não mostra sinais de desaceleração. É apenas natural que a IA e o processamento de linguagem natural tenham encontrado seu caminho na gestão do conhecimento. Neste artigo, iremos analisar o papel da gestão do conhecimento por IA, seus benefícios e seus potenciais riscos.
- O que é gerenciamento de conhecimento de IA?
- Por que a inteligência artificial é importante na gestão do conhecimento?
- Benefícios da IA na gestão do conhecimento
- Desafios potenciais da IA na gestão do conhecimento
- Exemplos de como a IA está sendo usada na gestão do conhecimento
- Como o LiveAgent está incorporando IA para gerenciamento de conhecimento?
O que é gestão do conhecimento em IA?
O gerenciamento de conhecimento de IA é um sistema sofisticado que aproveita tecnologias de inteligência artificial para agilizar e aprimorar o processo de captura, organização e utilização do conhecimento organizacional. Envolve o uso de ferramentas de IA, como aprendizado de máquina, redes neurais, processamento de linguagem natural e computação cognitiva para automatizar o processo de gerenciamento de grandes quantidades de dados e informações.
Os sistemas de gestão do conhecimento com inteligência artificial são projetados para tornar o processo de encontrar e utilizar informações mais eficiente, preciso e personalizado. Eles podem analisar grandes quantidades de dados, identificar padrões, aprender com as interações do usuário e fornecer insights que os humanos poderiam não perceber.
O que é IA?
AI, ou inteligência artificial refere-se à simulação da inteligência humana por máquinas, especialmente computadores. Essa tecnologia avançada engloba processos como aprendizagem (aquisição de informações e regras para utilizar essas informações), raciocínio (utilizando as regras para chegar a conclusões aproximadas ou definitivas) e autocom correção.
A tecnologia baseada em IA é normalmente classificada em dois tipos:
- AI estreito é projetado para realizar uma tarefa específica, como reconhecimento de voz – Siri da Apple e Alexa da Amazon.
- Inteligência Artificial geral pode teoricamente realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa fazer. Até o momento, nenhum sistema desse tipo existe.
As tecnologias de IA incluem aprendizado de máquina, onde máquinas são programadas para aprender e melhorar a partir da experiência, e processamento de linguagem natural, que envolve as interações entre computadores e linguagem humana. Outras tecnologias incluem reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem, planejamento e robótica.
Embora possa parecer uma ideia completamente nova para alguns, a IA está conosco há alguns anos. A IA aprendeu a jogar damas em 1965, os chatbots surgiram nos anos 90 e, na década de 2010, foram principalmente utilizados para simplificar documentos de políticas complicadas. Agora que o ChatGPT 4 foi lançado, é empolgante ver para onde a IA nos levará.
O que é gestão do conhecimento?
Gestão do conhecimento (GC) é um campo multidisciplinar que se refere ao processo de criação, curadoria, compartilhamento, utilização e gerenciamento do conhecimento e informação dentro de uma organização para facilitar processos de tomada de decisão eficientes, resolução de problemas, aprendizagem e inovação. O objetivo das práticas ágeis de gestão do conhecimento é melhorar a eficiência ao reduzir a necessidade de redescobrir conhecimento.
Em KM, insights e experiências compõem o conhecimento. Eles estão incorporados em indivíduos ou embutidos em processos ou práticas organizacionais. Para lhe fornecer uma melhor compreensão, aqui estão os componentes mais significativos do gerenciamento do conhecimento empresarial:
Pessoas: Simplificando, elas são as criadoras de conhecimento. Os indivíduos em uma organização que criam, usam e compartilham conhecimento. Eles precisam estar dispostos e ser capazes de compartilhar o que sabem e usar o conhecimento que os outros compartilham.
Processos: os métodos e procedimentos usados para criar, armazenar, compartilhar e usar o conhecimento. Isso pode variar de processos formais, como programas de treinamento, a informais, como interações sociais.
Tecnologia: as ferramentas e sistemas especialistas usados para dar suporte à gestão do conhecimento. Isso pode incluir bancos de dados, sistemas de gerenciamento de documentos, plataformas de mídia social, mecanismos de pesquisa e muito mais.
Cultura: os valores, normas e comportamentos que incentivam ou desencorajam o compartilhamento e o uso do conhecimento. Uma cultura que valoriza o aprendizado e o compartilhamento é fundamental para a gestão do conhecimento.
Estrutura: As estruturas organizacionais que facilitam ou dificultam a gestão do conhecimento. Isso pode incluir estruturas hierárquicas que controlam quem tem acesso a qual conhecimento, bem como estruturas mais informais, como redes de relacionamentos.
Qual é a conexão entre IA e gestão do conhecimento?
A inteligência artificial e a gestão do conhecimento estão interconectadas de forma que a IA generativa melhora a eficiência e a efetividade da gestão do conhecimento. Tradicionalmente, a gestão do conhecimento inclui muitas tarefas manuais que podem ser vistas como tediosas. A inteligência artificial não apenas automatiza essas tarefas, mas também adiciona várias funções complexas.
Por que a inteligência artificial é importante na gestão do conhecimento?
A inteligência artificial conquistou seu lugar como uma ferramenta indispensável na gestão do conhecimento devido à sua velocidade, habilidades analíticas, capacidades preditivas, melhoria de acessibilidade e natureza autoaperfeiçoável. Com base nisso, a IA emergiu rapidamente como uma pedra fundamental no campo da gestão do conhecimento.
Em sua essência, a importância da IA no GC reside em sua capacidade de processar e analisar quantidades vastas de dados muito além das capacidades humanas. Sua velocidade, precisão e habilidades preditivas capacitam as organizações a identificar e aproveitar insights críticos ocultos em seus dados, levando a decisões mais informadas e estratégicas.
Além disso, a IA facilita a acessibilidade aprimorada das informações, garantindo que o conhecimento correto seja entregue à pessoa certa no momento adequado. Essa simbiose entre IA e KM não apenas assegura a manipulação eficiente dos dados, mas também promove um ambiente que estimula a inovação, tomada de decisões ágil e uma compreensão mais profunda das operações internas e da dinâmica do mercado externo.
Benefícios da IA na gestão de conhecimento
IA pode trazer muitas vantagens para os negócios. Vamos mergulhar mais fundo nos benefícios que o software de gestão do conhecimento alimentado por IA pode trazer aos seus processos empresariais.
Tomada de decisão aprimorada
Ferramentas com inteligência artificial permitem que empresas tomem decisões mais orientadas por dados. O software de gestão do conhecimento com inteligência artificial pode analisar cenários complexos e fornecer recomendações, aprimorando o processo de tomada de decisão.

Economia de custos
Como já mencionamos, a gestão do conhecimento pode ser bastante tediosa. Ao utilizar sistemas com inteligência artificial, você pode automatizar tarefas rotineiras, o que resulta na redução dos custos operacionais e uma melhor alocação de recursos para outras atividades comerciais.
Eficiência melhorada
Com a capacidade da IA de processar grandes quantidades de dados em velocidade incrível, ela pode otimizar todo o processo de gestão do conhecimento, tornando-o mais eficiente e menos suscetível a erros humanos.
Inovação aumentada
A IA pode contribuir significativamente para a inovação dentro das organizações ao analisar os dados na base de conhecimento e propor autonomamente avanços que são especificamente adaptados às necessidades da empresa. Isso não apenas agiliza o processo de inovação, mas também garante que as mudanças propostas sejam relevantes e benéficas para a organização.
Melhorado atendimento ao cliente
A IA generativa na gestão do conhecimento pode melhorar significativamente os esforços de atendimento ao cliente, fornecendo opções de atendimento ao cliente mais rápidas, precisas e atendimento ao cliente personalizado.
Alguns dos usos mais comuns do gerenciamento de conhecimento de IA generativa no atendimento ao cliente incluem chatbots com recursos avançados de conversação e opções de autoatendimento que facilitam o suporte ao cliente sem contato 24 horas por dia, 7 dias por semana. A IA também pode gerar guias para resolver problemas comuns dos clientes com base em artigos de conhecimento anteriores e categorizar automaticamente os tíquetes de suporte ao cliente. Tudo isso pode exceder as expectativas dos clientes, aumentar a retenção de clientes e ajudá-lo a obter sucesso nos negócios.
Personalização aprimorada
IA utiliza algoritmos complexos para analisar o comportamento, preferências e necessidades de um usuário, a fim de fornecer conhecimento personalizado. Em particular, redes neurais podem identificar relações dentro de um conjunto de dados ao imitar a maneira como o cérebro humano funciona e fornecer resultados personalizados, como artigos de conhecimento. Esse nível de personalização melhora as experiências do usuário e do cliente.
Desafios potenciais da IA na gestão do conhecimento
Assim como qualquer outro sistema inovador e poderoso, utilizar a inteligência artificial generativa na gestão do conhecimento não ocorre sem seus próprios desafios. Vamos discutir os mais urgentes.
Complexidade técnica
Embora a IA generativa tenha o potencial de aprimorar muito os processos de gerenciamento de conhecimento, a natureza intrincada das tecnologias de IA pode apresentar desafios que as organizações precisam enfrentar. Alguns dos desafios mais comuns são a complexidade da implementação, integração com os sistemas existentes, qualidade e precisão dos dados e até requisitos de recursos intensivos. Embora as soluções baseadas em IA não sejam exatamente sistemas autônomos, elas ainda são muito complexas e exigem um alto nível de especialização.
Preocupações com privacidade e segurança de dados.
Sistemas de IA frequentemente requerem acesso a grandes quantidades de dados, o que pode levantar preocupações de privacidade e segurança. Por exemplo, um sistema de IA usado para gestão do conhecimento em um ambiente de saúde precisaria ter acesso a dados sensíveis do paciente. Se esses dados não forem devidamente protegidos, poderiam estar vulneráveis a violações, potencialmente resultando em sérias consequências legais e de reputação.
Risco de dependência da IA
A dependência excessiva da inteligência artificial pode levar à falta de supervisão humana e de pensamento crítico. Por exemplo, se uma empresa depende exclusivamente de um sistema de IA para gerenciamento de conhecimento, insights importantes que requerem intuição e experiência humana podem ser ignorados. Além disso, se o sistema de IA falha ou comete um erro, a empresa pode não ter um plano de backup implementado.
Como mitigar os riscos de sistemas baseados em IA
Aqui estão algumas dicas sobre como mitigar os riscos relacionados ao uso de plataformas de gestão do conhecimento com inteligência artificial:
Invista em profissionais de IA qualificados e forneça treinamento para a equipe existente – Certifique-se de que sua equipe se sinta capacitada para usar as novas ferramentas de IA e tenha profissionais experientes à disposição caso surja algum problema.
Planeje uma melhoria abrangente da qualidade dos dados e estratégias de pré-processamento – Descreva uma abordagem sistemática para garantir que os dados que você está usando sejam precisos e consistentes. Configure processos de padronização e monitore dados regularmente para evitar lacunas de conhecimento e deterioração na qualidade dos dados.
Realize pesquisas completas e projetos-piloto antes da implementação em grande escala – Investigue e teste minuciosamente o novo sistema antes de colocá-lo para funcionar em um ambiente de produção.
Escolha soluções de IA alinhadas com os objetivos e recursos técnicos da organização – Certifique-se de não morder mais do que pode mastigar. Avalie suas necessidades e objetivos, bem como suas capacidades técnicas. Isso ajudará a evitar sobrecarregar você e sua equipe, além de evitar ultrapassar seu orçamento.
- Estabeleça e adira a protocolos rigorosos para a manutenção contínua, atualizações e considerações éticas para prevenir violações e problemas de privacidade no ciclo de vida da IA. Priorize a segurança dos dados, privacidade e conformidade por meio da implementação de medidas como criptografia de dados, realização de avaliações regulares de risco e auditorias contínuas de conformidade. Isso garantirá a proteção tanto dos seus dados quanto dos seus usuários.
Priorize a segurança, privacidade e conformidade dos dados em todo o ciclo de vida da IA – Concentre-se em medidas de segurança, como criptografia de dados, avaliações de risco regulares e auditorias de conformidade contínuas para proteger seus dados e os de seus usuários.
Foco na educação do usuário e gerenciamento de mudanças para garantir uma adoção tranquila – Adotar uma nova ferramenta ou serviço pode ser um desafio, especialmente complexo, como uma plataforma de gerenciamento de conhecimento de IA. Treine todos os usuários sobre o manuseio adequado do sistema para evitar lacunas de conhecimento e implemente um processo de gerenciamento de mudanças que garanta uma integração suave do sistema.
Embarque em uma jornada pela gestão do conhecimento onde cada artigo é um trampolim para uma compreensão mais profunda. Para garantir que você aproveite ao máximo sua exploração, compilamos uma lista de artigos relacionados que se aprofundam em vários aspectos deste tópico.
14 etapas cruciais na jornada do processo de gestão do conhecimento
10 etapas para criar uma estratégia de gestão do conhecimento
11 principais práticas recomendadas de gestão do conhecimento
10 melhores exemplos de sistemas de gestão do conhecimento para 2023
20 principais benefícios empresariais da gestão do conhecimento em 2023
Gerenciamento de conteúdo versus gerenciamento de conhecimento
Gerenciamento de informações versus gerenciamento de conhecimento
O que é um gerente de conhecimento? + (Responsabilidades e Habilidades)
Exemplos de como a IA está sendo usada na gestão do conhecimento
Agora que temos a teoria, vamos dar uma olhada em alguns exemplos reais de IA na gestão do conhecimento.
Chatbots inteligentes
Um dos exemplos mais proeminentes de IA generativa na gestão do conhecimento é o uso de chatbots inteligentes. Esses assistentes virtuais com IA podem interagir com os usuários de maneira natural e humana, fornecendo respostas instantâneas a consultas, orientando os usuários em processos complexos e até mesmo aprendendo com as interações anteriores para melhorar o desempenho futuro.
Um exemplo primordial de uma empresa que utiliza chatbots inteligentes é a IBM, com sua plataforma de IA, Watson. Fato divertido, o Watson da IBM já participou e até venceu o programa de perguntas e respostas Jeopardy várias vezes!
Bases de conhecimento aprimoradas
As bases de conhecimento de IA são repositórios de informações centralizados com recursos adicionais de IA. As funcionalidades adicionadas pela IA variam de sistema para sistema, mas no geral elas contribuem para bases de conhecimento mais abrangentes, automatizadas e fáceis de navegar externas e internas .
Um bom exemplo da vida real é a base de conhecimento com inteligência artificial do LiveAgent, que cria automaticamente artigos da base de conhecimento a partir de tickets e comunicações anteriores com os clientes.
Funções de pesquisa avançadas
A inteligência artificial pode filtrar grandes quantidades de dados para encontrar informações precisas rapidamente. Ela utiliza processamento de linguagem natural para entender a linguagem humana, tornando as pesquisas de conhecimento mais intuitivas e precisas. As capacidades de busca inteligente da IA derrubam as barreiras para os profissionais do conhecimento e os capacitam a realizar seus trabalhos de forma muito mais eficiente e eficaz.
Na vida real, o Einstein da Salesforce é um ótimo exemplo de funcionalidade de busca alimentada por IA.
Suporte de navegação interativa
Ao interagir com uma base de conhecimento alimentada por IA, os clientes ou agentes podem usar sugestões para navegar em uma base de conhecimento existente. Isso permite uma navegação muito mais direcionada em comparação com simplesmente digitar palavras-chave na barra de busca.
Você pode ver essas capacidades de inteligência artificial na base de conhecimento alimentada por IA do LiveAgent com a funcionalidade de Pesquisa Inteligente.
Análise preditiva
A inteligência artificial utiliza algoritmos avançados e técnicas de aprendizado de máquina para fazer previsões sobre resultados futuros com base em dados históricos e padrões. A análise preditiva da IA tornou-se uma das soluções críticas para processos como alocação de recursos, previsão de fraude, análise de tendências, avaliação de riscos e previsão de churn.
Um exemplo bem conhecido de análise preditiva na vida real é a Netflix. Eles utilizam análise preditiva em seu mecanismo de recomendação para prever o comportamento do usuário e sugerir programas de TV e filmes.
Ferramentas de tomada de decisão
A gestão do conhecimento empresarial com inteligência artificial permite que as empresas tomem decisões mais baseadas em dados. O software de gestão do conhecimento alimentado por inteligência artificial pode analisar cenários complexos e fornecer recomendações, aprimorando o processo de tomada de decisão.
Por exemplo, o plugin URLsLab para WordPress usa IA para analisar grandes quantidades de dados em seu site e recomendar independentemente elementos do site, como artigos relacionados, agrupamento de conteúdo e até mesmo gerar automaticamente novo conteúdo.
Como o LiveAgent está incorporando a IA para gestão do conhecimento?
A equipe do LiveAgent está trabalhando arduamente na implementação de inteligência artificial no conjunto de recursos existente e em vários aspectos da gestão do conhecimento. Os recursos de gerenciamento de conhecimento serão enriquecidos por uma nova base de conhecimento com tecnologia de IA e recursos de pesquisa inteligente que usam IA para criar uma experiência mais simplificada e eficiente para os usuários.
A base de conhecimento alimentada por IA do LiveAgent pode criar automaticamente artigos baseados em ticket de suporte ao cliente e comunicações anteriores com o cliente, enquanto a pesquisa inteligente usa IA para responder às perguntas dos clientes com base nos artigos de conhecimento existentes.
Você pode estar se perguntando como esses recursos beneficiarão o usuário final. Vamos explicar.
Primeiramente, a Base de Conhecimento alimentada por IA pode economizar tempo e recursos para as empresas ao gerar automaticamente artigos de conhecimento. Isso significa que as empresas podem se concentrar mais em suas operações principais, em vez de gastar tempo criando esses artigos manualmente.
Em segundo lugar, a função de Pesquisa Inteligente pode melhorar a satisfação do cliente ao fornecer respostas rápidas e precisas às suas perguntas. Isso pode levar a uma experiência melhor para o cliente, o que, por sua vez, pode resultar em maior fidelidade do cliente e potencialmente mais vendas.
Além disso, esses recursos de IA podem ajudar as empresas a otimizar seus processos de suporte ao cliente, tornando-os mais eficientes. Isso pode levar a economia de custos, já que as empresas podem lidar com as consultas dos clientes de forma mais rápida e com menos recursos.
Finalmente, ao usar a IA para gerenciar o conhecimento, as empresas podem garantir que seu suporte ao cliente esteja sempre atualizado e relevante. Isso pode ajudar as empresas a se manterem competitivas em seu mercado, pois podem se adaptar rapidamente a mudanças e novas tendências.
No geral, ambos esses recursos são acompanhados por outras funcionalidades alimentadas por AI que irão melhorar e expandir consideravelmente as capacidades do LiveAgent.
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Frequently Asked Questions
Qual é a diferença entre inteligência artificial e engenharia do conhecimento?
Inteligência artificial é o campo mais amplo que abrange a criação de sistemas inteligentes capazes de realizar tarefas semelhantes às humanas, enquanto a engenharia do conhecimento é uma disciplina específica dentro da IA que envolve a estruturação e codificação do conhecimento humano e experiência para uso por sistemas de IA. A engenharia do conhecimento desempenha um papel crucial ao permitir que os sistemas de IA raciocinem e tomem decisões informadas com base no conhecimento acumulado.
Como a IA conversacional pode transformar o suporte de TI?
A IA de conversação tem o potencial de transformar o suporte de TI, fornecendo assistência eficiente, amigável e personalizada aos usuários que buscam ajuda técnica ou informações. Entre os recursos mais significativos que a IA conversacional e generativa pode trazer para o seu negócio estão disponibilidade 24/7, redução de erros humanos, carga de trabalho reduzida para sua equipe de suporte de TI e suporte multilíngue.
Como os chatbots alimentados por IA estão transformando as operações de marketing e vendas?
Ao alavancar os chatbots com inteligência artificial, as empresas podem simplificar as operações de marketing e vendas, aprimorar o envolvimento do cliente e fornecer experiências mais personalizadas durante todo o ciclo de vida do cliente. Isso resulta em maior satisfação do cliente, taxas de conversão mais altas e maior eficiência operacional.
Como a inteligência artificial adquire conhecimento?
A IA adquire conhecimento por meio de uma combinação de dados, algoritmos e processos de aprendizado. O processo de aquisição de conhecimento envolve treinar modelos de IA em grandes conjuntos de dados e capacitá-los a aprender padrões, fazer previsões e gerar insights.
Expert note
A gestão do conhecimento de IA envolve o uso de tecnologias de inteligência artificial para melhorar a captura, organização e utilização do conhecimento organizacional.
