Cervello aziendale · Gestione della conoscenza dell'intelligenza artificiale
Sistema di gestione della conoscenza con IA radicato nella conoscenza della tua azienda.
L'intelligenza artificiale è valida tanto quanto ciò che legge. Growy lo fonda sulla conoscenza su cui fa effettivamente affidamento la tua azienda e lo dice quando la risposta non c'è.
How it works
Recuperare, verificare, migliorare il livello di conoscenza.
Le capacità di conoscenza dell'intelligenza artificiale che confermiamo si concentrano sulle domande e risposte citate, sul contesto condiviso e sul rilevamento delle lacune. Al momento non richiede il rilevamento automatico di contraddizioni, duplicati o aggiornamenti.
Recupero dalla conoscenza aziendale
Gli assistenti possono rispondere alle domande utilizzando materiale aziendale correlato anziché fare affidamento solo su un modello di formazione generico. Possiamo far emergere citazioni con la risposta e ulteriori metadati di origine possono essere configurati a livello di prompt del sistema.
Contesto della risposta
Registra ciò a cui il sistema non può rispondere
Quando un assistente non può rispondere a una domanda, Possiamo registrare la lacuna di conoscenza e contrassegnare quale SOP manca. Ciò fornisce al knowledge team un segnale concreto su ciò di cui le persone hanno bisogno, ma le attuali conoscenze aziendali non lo coprono ancora.
Segnale di gap
Riutilizza un Cervello Aziendale
Assistenti e agenti attingono dallo stesso Cervello Aziendale. Precisiamo che la conoscenza non viene copiata in un database separato per ciascun agente, il che riduce il rischio che diversi sistemi di intelligenza artificiale funzionino da versioni diverse dello stesso contesto interno.
Livello condiviso
Interactive demo
Guarda come si comporta il livello di conoscenza.
Cosa fa oggi la piattaforma e dove si trova il confine, in modo da poterlo giudicare rispetto al modo in cui lavora effettivamente il tuo team.
Try one
Problem → Solution
L'IA può rispondere rapidamente. La domanda è da cosa risponde.
Un utile sistema di gestione della conoscenza dell'intelligenza artificiale necessita del contesto aziendale, della trasparenza delle fonti e di un modo per migliorare la copertura quando manca la risposta.
Livello AI generico
- Il modello risponde ad un'ampia formazione e ad un contesto tempestivo
- L'utente non può vedere da dove provenga una risposta
- Una domanda senza risposta scompare nella cronologia della chat
- Ciascun assistente sviluppa un proprio contesto isolato
Conoscenza aziendale connessa
- Gli assistenti recuperano dalla conoscenza connessa dell'azienda
- Citazioni e metadati di origine possono essere visualizzati quando configurati
- Possiamo registrare la lacuna e contrassegnare una SOP mancante
- Assistenti e agenti condividono lo stesso Cervello Aziendale
Le basi
Che cos'è un sistema di gestione della conoscenza AI?
Un sistema di gestione della conoscenza basato sull'intelligenza artificiale utilizza l'intelligenza artificiale per aiutare un'organizzazione a recuperare, organizzare e applicare la conoscenza interna. I tradizionali software di gestione della conoscenza dipendono in larga misura dalle persone che creano, taggano e cercano contenuti attraverso un repository. L'intelligenza artificiale aggiunge il recupero del linguaggio naturale, la risposta alle domande, i consigli e altre funzionalità che possono rendere più facile l'utilizzo delle conoscenze aziendali. La distinzione utile è se l'intelligenza artificiale si fonda sulle fonti effettive dell'organizzazione o semplicemente genera una risposta plausibile.
La moderna gestione della conoscenza dell'IA può includere la ricerca semantica, l'elaborazione del linguaggio naturale, il recupero della generazione aumentata, l'etichettatura automatizzata, la scoperta della conoscenza, il riepilogo, il rilevamento delle lacune e la distribuzione della conoscenza tramite assistenti. Queste sono funzionalità di categoria, non un elenco di controllo delle funzionalità Growy confermate. Le prove attuali di Growy sono più ristrette e specifiche: domande e risposte citate dalla conoscenza reale dell'azienda, metadati di origine configurabili, registrazione delle lacune per domande senza risposta e un cervello aziendale condiviso per persone e agenti.
Ciò rende Growy più vicino a un livello di attivazione della conoscenza basato sull’intelligenza artificiale che a un sostituto di ogni funzione KMS specializzata. Il relativo La pagina sistema di gestione della conoscenza copre repository e flussi di lavoro di contenuti configurabili. Il livello AI aggiunge segnali di recupero e utilizzo attorno a tale conoscenza. Attualmente non confermiamo il rilevamento automatico delle contraddizioni, il rilevamento dei duplicati, il punteggio di freschezza o il tagging generato dall'intelligenza artificiale, quindi tali funzionalità non dovrebbero essere date per scontate.
What it does
Cos'è la gestione della conoscenza AI di Growy può farlo oggi.
L'attenzione si concentra sul recupero, sulla trasparenza della fonte, sulle lacune di copertura e sul contesto condiviso. Le affermazioni sull'automazione non supportate vengono deliberatamente tralasciate.
Domande e risposte citate da materiale aziendale reale
Gli assistenti rispondono alle domande utilizzando conoscenze organizzative connesse anziché basarsi solo su un modello linguistico generico. È possibile includere citazioni nella risposta, il che offre all'utente la possibilità di verificare la fonte dietro la risposta.
Contesto di origine configurabile
La data di origine, il proprietario e lo stato dell'autorizzazione possono essere visualizzati insieme a una risposta quando il prompt del sistema è configurato per richiederli. Questi non sono campi fissi visualizzati in ogni risposta per impostazione predefinita, ma possono far parte dell'esperienza di risposta.
Rilevamento delle lacune conoscitive da domande reali
Quando l'assistente non può rispondere, Possiamo registrare la lacuna e identificare una SOP mancante. Ciò trasforma l’utilizzo quotidiano in un segnale per i team di gestione della conoscenza.
Un livello di conoscenza per assistenti e agenti
Ogni agente eredita lo stesso Company Brain e Precisiamo che la conoscenza non viene copiata in un database separato per ciascun agente. Il livello condiviso fornisce agli assistenti dei dipendenti e agli agenti AI l'accesso allo stesso contesto aziendale sottostante, soggetto alle relative autorizzazioni.
Conosci la differenza
Gestione della conoscenza dell'IA è molto più che aggiungere un chatbot.
Il confronto utile è tra dove vive la conoscenza, come l'intelligenza artificiale la recupera e cosa succede quando il sistema non conosce la risposta.
Pubblicazione e organizzazione di articoli, procedure e FAQ approvati.
I dipendenti devono comunque navigare o effettuare ricerche manualmente e l'utilizzo non espone automaticamente tutte le risposte mancanti.
Conversazione in linguaggio naturale, redazione e ragionamento ampio.
Senza una base aziendale, questa potrebbe non conoscere le attuali politiche, procedure o autorizzazioni dell'organizzazione.
Recupero di contenuti interni con linguaggio naturale e ricerca potenzialmente semantica o ibrida.
La sola ricerca può arrestarsi al recupero e non fornire lo stesso contesto agli agenti operativi.
Recupero della conoscenza aziendale per gli assistenti, visualizzazione delle citazioni quando configurate, registrazione delle risposte mancanti e condivisione dello stesso contesto con gli agenti.
Si ripaga quando la conoscenza viene realmente diffusa tra strumenti e team. Una singola wiki ben tenuta non ha bisogno di un livello di contesto sopra di essa.
Visto abbastanza? Portaci un flusso di lavoro.
A chi è rivolto
La gestione della conoscenza dell'IA funziona dove le domande si ripetono.
I casi d'uso più forti combinano un ampio corpus di conoscenze interne con domande ricorrenti e la necessità di risposte coerenti.
Assistenza clienti
I team di supporto possono utilizzare le conoscenze aziendali per rispondere alle domande ricorrenti in modo più coerente. Il livello AI può recuperare materiale interno rilevante, mentre le citazioni aiutano l'utente a controllare la fonte prima di fare affidamento sulla risposta.
Risorse umane e onboarding
I dipendenti fanno domande ricorrenti su politiche, procedure e onboarding. Quando la conoscenza esiste, un assistente può recuperarla. In caso contrario, la domanda mancante può diventare un segnale per il team che mantiene la base di conoscenza.
Operazioni
I team operativi necessitano di procedure e contesto attuali in tutti i sistemi. Un livello di conoscenza connesso può ridurre la necessità di effettuare ricerche manuali e può fornire lo stesso background alle persone e ai flussi di lavoro automatizzati.
Team di intelligenza artificiale e automazione
La qualità dell'agente dipende dal contesto a cui l'agente può accedere. Riutilizzare lo stesso Cervello aziendale offre ai nuovi agenti una base condivisa anziché creare un archivio di conoscenze separato per ogni flusso di lavoro.
Best practice
Come introdurre un sistema di gestione della conoscenza basato sull'intelligenza artificiale senza promettere troppo all'IA.
Iniziare con la conoscenza e le domande. Aggiungi l'automazione solo dove l'evidenza dimostra che è utile.
Collegare le fonti di conoscenza già utilizzate dai dipendenti
Mappare i documenti, gli strumenti di conoscenza e le applicazioni aziendali che contengono un contesto aziendale utile. Decidi quali fonti dovrebbero rimanere autorevoli e quali contenuti appartengono a un repository nativo. Possiamo combinare il materiale caricato con integrazioni live invece di richiedere la ricostruzione di ogni fonte in un unico posto.
Definire cosa dovrebbe includere una risposta affidabile
Per domande importanti, decidere se la risposta deve mostrare una citazione, una data di fonte, un proprietario o uno stato di autorizzazione. Possiamo far emergere questi elementi se configurato a livello di prompt del sistema, quindi il formato della risposta dovrebbe essere progettato intenzionalmente piuttosto che scontato.
Inizia con domande ad alta frequenza
Scegli domande che interrompono ripetutamente le risorse umane, le operazioni o i team di supporto. Ciò fornisce al sistema un utilizzo reale sufficiente per rivelare se il recupero è utile e dove la copertura della conoscenza è debole. Inoltre, rende l’impatto più facile da misurare rispetto a un’implementazione ampia e indefinita dell’IA.
Utilizza le domande senza risposta come coda di manutenzione
Quando Non possiamo rispondere, è possibile registrare la lacuna e contrassegnare una SOP mancante. Esamina queste lacune con il proprietario della conoscenza e decidi se sono necessari nuovi contenuti. Ciò crea un collegamento pratico tra la domanda di conoscenza e l'arretrato di documentazione.
Riutilizzare lo stesso contesto per gli agenti
Una volta considerato attendibile il livello di conoscenza per le domande dei dipendenti, può anche supportare Agenti IA. Poiché Utilizziamo lo stesso cervello aziendale anziché copie separate della conoscenza, l'organizzazione può mantenere un livello di contesto connesso tra flussi di lavoro umani e automatizzati.
Examples
Cosa può fare il sistema con il contesto aziendale reale.
Questi esempi si basano sul comportamento confermato del prodotto, non su dati dei clienti inventati.
“Cosa succede quando manca la risposta?”
L'assistente può registrare la lacuna di conoscenza e contrassegnare la SOP mancante, fornendo al team un elemento concreto da rivedere anziché generare silenziosamente una risposta non supportata.
“La risposta può mostrare da dove proviene?”
Sì. È possibile includere citazioni e anche la data della fonte, il proprietario e lo stato dell'autorizzazione possono essere visualizzati quando configurati nel prompt del sistema.
“La stessa conoscenza può supportare un agente AI?”
Sì. Precisiamo che gli assistenti e gli agenti utilizzano lo stesso Company Brain anziché mantenere una copia separata delle conoscenze aziendali per ciascun agente.
“Il sistema troverà automaticamente ogni contraddizione o politica stantia?”
Quando manca una risposta, Growy lo dice e registra il divario, in modo che le domande effettivamente poste dalle persone mostrino di cosa manca la base di conoscenza. La scelta tra due documenti in disaccordo spetta al proprietario di quel contenuto.
Maggiori informazioni sulla gestione della conoscenza dell'IA
Domande poste dai team prima di aggiungere l'intelligenza artificiale alla conoscenza.
Le domande più importanti riguardano il grounding, il recupero, la governance e come si comporta il sistema quando la conoscenza aziendale è incompleta.
Che cos'è la gestione della conoscenza dell'intelligenza artificiale?
In che modo l'intelligenza artificiale migliora la gestione della conoscenza?
Quali sono i vantaggi di un sistema di gestione della conoscenza basato sull'intelligenza artificiale?
Quali strumenti vengono utilizzati per la gestione della conoscenza dell'IA?
Come si sceglie un sistema di gestione della conoscenza AI?
In che modo l'intelligenza artificiale supporta la conoscenza del servizio clienti?
Growy rileva conoscenze obsolete o contraddittorie?
Quali prove ha Growy per la gestione della conoscenza dell'IA?
Domande chiarite? Applicalo al tuo flusso di lavoro.
Sector proof
Proven presso un produttore di porte e finestre.
Questi sono i dati misurati presso un produttore di porte e finestre, per i suoi processi e i suoi volumi. Leggili come prova dell'esecuzione del flusso di lavoro, non come un numero riprodotto dalla tua distribuzione.
“Oltre sessanta richieste di preventivo al giorno, contro un team che non poteva crescere e non poteva assumere. L'agente legge la conoscenza del prodotto per costruire il preventivo stesso invece di indirizzare qualcuno al documento giusto, che è la differenza tra una base di conoscenza e un livello di conoscenza. I tempi di consegna sono passati da 48 ore a minuti.”
Guida alla conoscenza dell'IA
Come l’intelligenza artificiale cambia la gestione della conoscenza
Il recupero è più importante della generazione generica
Un sistema di gestione della conoscenza basato sull'intelligenza artificiale dovrebbe rispondere alla conoscenza aziendale rilevante, non solo alla formazione ampia di un modello. La generazione aumentata di recupero, la ricerca semantica e l'elaborazione del linguaggio naturale sono i modi comuni in cui la categoria affronta questo problema. Il comportamento confermato del prodotto di Siamo il recupero citato da materiale aziendale effettivo, che costituisce la base necessaria prima che si possano considerare affidabili le funzionalità di conoscenza dell'intelligenza artificiale più avanzate.
Le lacune conoscitive sono dati operativi utili
I tradizionali team di gestione della conoscenza spesso vengono a conoscenza dei contenuti mancanti tramite ticket, messaggi Slack o domande ripetute. L’intelligenza artificiale può rendere visibile tale richiesta più vicino al momento dell’utilizzo. Registriamo un intervallo quando l'assistente non può rispondere e può contrassegnare la SOP mancante. Ciò non risolve automaticamente il problema dei contenuti, ma fornisce al proprietario un segnale concreto di manutenzione basato su domande reali.
Un livello di conoscenza riduce il contesto AI incoerente
Se ogni assistente o agente mantiene la propria copia delle conoscenze aziendali, la deriva della versione diventa un nuovo problema di gestione. Precisiamo che ogni agente eredita lo stesso cervello aziendale, senza database di conoscenze separato per agente. Questo livello condiviso supporta a unica fonte di verità modello in cui le informazioni autorevoli rimangono connesse alla loro fonte anziché essere replicate per ciascun flusso di lavoro AI.
Scegliere le funzionalità AI che corrispondono alla governance dell'organizzazione
La codifica automatica, il riepilogo, la creazione di contenuti e il rilevamento dell'aggiornamento possono essere utili, ma creano anche domande di revisione e proprietà. Gli acquirenti dovrebbero distinguere tra capacità confermate e ipotesi della roadmap. Supportiamo le domande e risposte citate, il contesto di origine configurabile, la registrazione delle lacune e la conoscenza condivisa degli agenti. Altre funzionalità di gestione della conoscenza dell’IA dovrebbero essere valutate direttamente prima che diventino parte del modello operativo.
INIZIA
Fai una vera domanda aziendale. Scopri cosa può generare il cervello.
Testare la risposta, la citazione e cosa succede quando manca la conoscenza. Questa è una valutazione migliore rispetto a una demo generica di intelligenza artificiale.
DUE MODI PER INIZIARE
Prenota una demo6 CAMPISai già cosa vuoi vedere. Dicci l'essenziale e ti proponiamo degli orari.Apri il modulo →Crea il tuo agente6 DOMANDEVuoi una demo costruita sul tuo collo di bottiglia. Rispondi a sei domande e prepariamo l'agente per la chiamata.Inizia il questionario →Preferisci una chiamata dal vivo?
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