Около года назад ChatGPT стал самым быстрорастущим потребительским интернет-приложением: всего за два месяца число ежемесячных пользователей составило 100 млн человек. Для сравнения: сегодня чат-ботом пользуются 100 млн человек еженедельно.
Интерес к технологии продолжает стремительно набирать обороты. По данным Goldman Sachs Economic Research, к 2025 году глобальные инвестиции в искусственный интеллект достигнут 200 млрд долларов. А недавнее исследование сервиса «Авито работа» и банка «Точка» показало, что ИИ уже использует каждая четвертая российская компания.
Пока непонятно, что принесёт этот тренд в перспективе: дальнейший «бум» технологий или неконтролируемое восстание машин. Но уже очевидно, что главная сфера, которую затронет внедрение новых технологий, – управление знаниями.
Интерес к технологии продолжает стремительно набирать обороты. По данным Goldman Sachs Economic Research, к 2025 году глобальные инвестиции в искусственный интеллект достигнут 200 млрд долларов. А недавнее исследование сервиса «Авито работа» и банка «Точка» показало, что ИИ уже использует каждая четвертая российская компания.
Пока непонятно, что принесёт этот тренд в перспективе: дальнейший «бум» технологий или неконтролируемое восстание машин. Но уже очевидно, что главная сфера, которую затронет внедрение новых технологий, – управление знаниями.
Обучение сотрудников – это не работа со знаниями
По результатам последнего исследования Technavio, мировой рынок программного обеспечения по управлению знаниями вырастет на 14,41% с 2023 по 2028 год и увеличится на 25,3 млрд долларов. Один из главных трендов, помимо персонализированного обучения и операционных проблем, – как раз интеграция искусственного интеллекта с ПО для управления знаниями.
Инструменты ИИ позволяют грамотно организовать и классифицировать информацию, а также правильно хранить и извлекать её. «Умная» система может выдавать готовые ответы на основании данных, извлекать ранее неизвестные связи и идеи из разных источников – таких, как телефонные разговоры, электронные письма, чаты и CRM-системы – и персонализировать знания под конкретных пользователей.
Однако, несмотря на то, что в России «шум» вокруг ИИ не меньше, чем за рубежом, ценность менеджмента знаний осознают единицы. Пока всё сводится к традиционному обучению: большинство компаний не понимает, зачем нужна база знаний, и, соответственно, не работает над развитием «внутренней библиотеки», в которой содержится накопленный опыт сотрудников.
Инструменты ИИ позволяют грамотно организовать и классифицировать информацию, а также правильно хранить и извлекать её. «Умная» система может выдавать готовые ответы на основании данных, извлекать ранее неизвестные связи и идеи из разных источников – таких, как телефонные разговоры, электронные письма, чаты и CRM-системы – и персонализировать знания под конкретных пользователей.
Однако, несмотря на то, что в России «шум» вокруг ИИ не меньше, чем за рубежом, ценность менеджмента знаний осознают единицы. Пока всё сводится к традиционному обучению: большинство компаний не понимает, зачем нужна база знаний, и, соответственно, не работает над развитием «внутренней библиотеки», в которой содержится накопленный опыт сотрудников.
Цифровые галлюцинации
Главная мысль, которую нам предстоит осознать в ближайшее время – применение искусственного интеллекта невозможно без качественной базы знаний. И вот, почему:
По сути ИИ – тот же сотрудник, только цифровой – а значит, более быстрый, стабильный и обученный. Но доступ к знаниям он получает так же, как и живой человек. И путается в них по тем же причинам, что и рядовые сотрудники. По этой причине у ИИ появляются своего рода «галлюцинации» – неправильные ответы на вопросы и ложная информация о людях и событиях.
Чтобы бороться с этим, знающие пользователи должны перепроверять информацию, регулярно обновлять её, указывать контекст, актуальный для конкретного решения, постоянно совершенствовать KMS. А значит, необходимо развивать методологию работы со знаниями, уделять внимание структуре и облику статей, повышать качество информации и подробно описывать все процессы.
Получается замкнутый круг: чтобы перейти на новый цифровой опыт, нужно работать со знаниями. А чтобы совершенствовать знания, нужно внедрять ИИ. Впрочем, первый шаг – это всё же внедрение культуры обмена знаниями внутри компании.
- Нет знаний = нечего анализировать;
- Знания устарели = множество ошибок и неточностей;
- «Хаос» внутри системы = «хаос» в ответах ИИ;
- Знания есть, но они недоступны сотрудникам = знания недоступны ИИ;
- Двусмысленные знания = двусмысленные ответы.
По сути ИИ – тот же сотрудник, только цифровой – а значит, более быстрый, стабильный и обученный. Но доступ к знаниям он получает так же, как и живой человек. И путается в них по тем же причинам, что и рядовые сотрудники. По этой причине у ИИ появляются своего рода «галлюцинации» – неправильные ответы на вопросы и ложная информация о людях и событиях.
Чтобы бороться с этим, знающие пользователи должны перепроверять информацию, регулярно обновлять её, указывать контекст, актуальный для конкретного решения, постоянно совершенствовать KMS. А значит, необходимо развивать методологию работы со знаниями, уделять внимание структуре и облику статей, повышать качество информации и подробно описывать все процессы.
Получается замкнутый круг: чтобы перейти на новый цифровой опыт, нужно работать со знаниями. А чтобы совершенствовать знания, нужно внедрять ИИ. Впрочем, первый шаг – это всё же внедрение культуры обмена знаниями внутри компании.
