A inteligência artificial é um recurso essencial para empresas que desejam contar com uma gestão de conhecimento de excelência.
Neste artigo, selecionamos sete das principais aplicabilidades desse tipo de tecnologia que vão transformar a maneira como sua empresa lida com os dados e informações.
Boa leitura!
Gestão de conhecimento a partir da mineração de dados
Os algoritmos de mineração de dados são capazes de explorar grandes conjuntos de dados evidenciando padrões inicialmente ocultos, além de correlações valiosas.
Isso proporciona insights que vão respaldar a tomada de decisões assertivas a partir da identificação de informações realmente relevantes para o atingimento dos objetivos do negócio.
Ou seja, a inteligência artificial pode colocar em evidência informações cujo potencial não seria identificado de forma manual, promovendo assim um melhor aproveitamento das mesmas.
Com a IA, a empresa pode encontrar associações entre diferentes tipos de conhecimento, como os produtos que são frequentemente comprados juntos ou os tópicos dos treinamentos mais discutidos entre os colaboradores.
Avaliação do clima organizacional através da computação afetiva
Como evidenciar a motivação ou insatisfação dos colaboradores da sua equipe? Os feedbacks são sempre fundamentais e estão repletos de dados relevantes.
No entanto, a gestão de conhecimento prevê a utilização de técnicas eficientes e ágeis para transformar esses dados em conhecimento.
Quando falamos em utilização da computação afetiva nesse processo, estamos nos referindo às tecnologias de detecção e interpretação de emoções humanas, como alegria, tristeza, raiva ou frustração.
Essas emoções podem ser evidenciadas não apenas a partir da análise de textos escritos, mas também da linguagem corporal, do tom de voz, entre outras possibilidades.
Gestão do conhecimento relativo às falhas em uma linha de produção
A aplicação da IA na gestão do conhecimento referente às falhas em uma linha de produção pode ser revolucionária para o ramo da indústria.
Isso porque a melhoria da eficiência operacional e a economia de custos são consequências diretas e imediatas, já que a detecção das falhas passa a ocorrer de forma automática.
Esse processo funciona a partir da instalação de sensores e câmeras na linha de produção para capturar os dados em tempo real.
Então, os algoritmos de IA analisam os dados coletados e identificam os padrões e anomalias indicadores de falhas.
Com isso, a empresa pode promover intervenções imediatas e criar uma estratégia para a promoção de manutenções preditivas.
Gestão de conhecimento com vistas à agilização do atendimento ao cliente
A inteligência artificial pode promover a melhoria da gestão de conhecimento, agilizando o atendimento ao cliente.
Os chatbots e assistentes virtuais, por exemplo, podem responder às dúvidas dos clientes em tempo real a partir do emprego de informações relevantes e precisas disponíveis com uma boa gestão de conhecimento.
Se a empresa possui todo o conhecimento ou informação necessária para sanar essas dúvidas, mas esse conteúdo não chega de forma assertiva até o cliente, a gestão de conhecimento não está bem estruturada.
Com a IA, o conhecimento cumpre sua função e as demandas mais corriqueiras são resolvidas instantaneamente.
Também é importante citar que a inteligência artificial é capaz de rotear chamadas para os agentes mais adequados com base na especialização e na taxa de sucesso anterior.
Além disso, ela viabiliza o autoatendimento ao compreender consultas complexas e fornecer respostas úteis.
Por fim, a inteligência artificial também coopera com a gestão de conhecimento ao possibilitar a personalização de conteúdos com base na análise comportamental.
Facilitação do acesso à informação
As ferramentas de inteligência artificial facilitam o acesso à informação em diversos contextos e processos empresariais.
Isso ajuda os gestores e colaboradores a lidar com o grande volume de dados que podem ser transformados em conhecimento.
Os sistemas de gerenciamento de documentos, por exemplo, categorizam, organizam e fazem a indexação dos mesmos automaticamente, tornando-os facilmente pesquisáveis.
Isso permite aos colaboradores encontrar rapidamente as informações de que necessitam, melhorando a eficiência operacional e reduzindo o tempo gasto na busca por informações.
Os algoritmos de IA também são capazes de entender as intenções que estão por trás de cada consulta ou pesquisa, fornecendo resultados muito precisos.
Essa agilização na obtenção de informações é traduzida em economia de tempo e aumento da produtividade.
Também merecem ser mencionadas a tradução automática de diversos idiomas e a recomendação de conteúdos personalizados.
No primeiro caso, temos a eliminação das barreiras linguísticas e a promoção de uma colaboração global.
Já as recomendações de conteúdo ajudam os colaboradores a descobrirem informações pertinentes a partir da análise comportamental, promovendo o aprendizado contínuo.
Gestão de conhecimento com análises preditivas
A inteligência artificial também pode ser empregada para a promoção de análises preditivas para ajudar a prever comportamentos dos colaboradores e clientes, demandas por produtos e serviços e tendências de mercado.
Esse procedimento torna-se valioso no momento de elaborar ou atualizar o planejamento estratégico do negócio, já que viabiliza a tomada de decisões mais assertivas.
Esse recurso também pode ser utilizado para a promoção de uma gestão do engajamento dos colaboradores, com análises que evidenciam, por exemplo, as melhores técnicas de gamificação para aquele grupo.
Nesse sentido, a IA auxilia a empresa a aproveitar ao máximo as informações de que dispõe para promover o comprometimento dos colaboradores e a satisfação dos clientes.
A gestão de conhecimento a partir da aprendizagem por reforço
A aprendizagem por reforço no campo da inteligência artificial é um paradigma de aprendizado em que a tecnologia interage com o usuário para aprender a tomar decisões cada vez mais eficientes.
Ou seja, sistemas de IA podem aprender com interações passadas para melhorar continuamente suas respostas e ações, tornando-se cada vez mais eficazes na gestão de conhecimento ao longo do tempo.
Isso viabiliza a otimização de processos, dos mais simples aos mais complexos, com a identificação de padrões e o ajuste das operações de modo a maximizar a eficiência.
Além disso, mesmo quando a IA não consegue solucionar a demanda, ela é capaz de roteá-la para o departamento ou colaborador mais indicado, acelerando a disseminação do conhecimento.
O sistema de aprendizagem por reforço também pode ser aplicado para identificar gargalos e sugerir estratégias de otimização para a gestão de projetos.
Ou seja, a IA também ajuda a promover uma cultura organizacional mais inteligente e adaptável, auxiliandi tanto na construção e na atualização quanto no aproveitamento de todas as informações que compõem a sua base de conhecimento.
Assim, os seus processos tornam-se mais ágeis e integrados sua gestão de tempo é muito favorecida.
Concluindo
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