El miedo de la gente a que las máquinas inteligentes se apoderen del mundo ha sido durante mucho tiempo un tema popular en la ciencia ficción. Neuromancer, Blade Runner, Westworld y The Matrix son sólo algunas de las películas, programas de televisión y libros que han cautivado al público con sus representaciones de distopías impulsadas por la IA.
por Sagi Eliyahu – KMS Lighthouse
Ahora que la estrella de la IA está ascendiendo más rápidamente de lo que nadie creía posible, se ha convertido en una fuerza poderosa para impulsar la innovación y transformar las industrias. Pero no está ni cerca de dominar el mundo y probablemente nunca lo estará. ¿Por qué?
Porque si bien la IA es misteriosa, emocionante y divertida, es principalmente una herramienta que ayuda y amplifica las capacidades humanas. En otras palabras, soluciones como la IA generativa no reemplazan a los empleados y no son una amenaza para la vida tal como la conocemos. Las organizaciones que adopten la IA en lugar de sentirse intimidadas por ella descubrirán que abre un mundo de oportunidades para la eficiencia, el crecimiento y mejores experiencias de usuario.
De los datos a la sabiduría: cómo la IA generativa está revolucionando la gestión del conocimiento (KM)
No es raro que la gente piense que la IA generativa y el software de gestión del conocimiento son lo mismo. Las razones de esta idea errónea van desde no comprender las capacidades de la IA hasta su exageración y superposición en algunas áreas de aplicación. Sin embargo, las dos soluciones tienen propósitos y funcionalidades únicos que las diferencian.
Las diferencias clave incluyen:
1. Propósito y objetivos . La IA generativa crea contenido nuevo como texto, imágenes y videos basados en la información aprendida de un conjunto de datos de entrenamiento. Por el contrario, los sistemas de gestión del conocimiento capturan, organizan, almacenan y comparten conocimiento, brindando acceso a conocimiento explícito que respalda la toma de decisiones y la resolución de problemas.
2. Organización del conocimiento versus generación de contenidos . La IA generativa se centra en el contenido creado utilizando patrones que ha aprendido; no organiza ni gestiona el conocimiento existente. Los sistemas de gestión del conocimiento estructuran la información, crean clasificaciones y facilitan la búsqueda y recuperación de conocimiento a los usuarios.
3. Aprendizaje y formación . La IA generativa necesita una formación exhaustiva en grandes conjuntos de datos para aprender patrones y generar contenido. Un sistema de gestión del conocimiento podría utilizar IA para optimizar la búsqueda y recuperación de datos, pero el enfoque principal está en estructurar y organizar el conocimiento.
4. Casos de uso y aplicaciones . La IA generativa se puede utilizar para asistentes virtuales, chatbots y generar simulaciones realistas. El software de gestión del conocimiento mejora el intercambio de conocimientos, la colaboración y la toma de decisiones, particularmente en la atención al cliente y la capacitación de los empleados.
5. Interacción humana . La IA generativa responde a los usuarios de forma humana e incluso puede simular conversaciones. Los sistemas de gestión del conocimiento ofrecen mecanismos eficientes de búsqueda y recuperación, pero no interactúan con los usuarios finales.
Si se utiliza adecuadamente, la IA generativa mejora la experiencia del usuario con los sistemas de KM. Pero es el propio sistema de KM el que presenta un conjunto completo de funciones para organizar, gestionar y entregar conocimiento que impulsa la toma de decisiones informadas en varios dominios.
La IA también está revolucionando la gestión del conocimiento en otras formas críticas. Por ejemplo, Gartner predice que la IA conversacional reducirá los costos laborales de los agentes de contacto en $80 mil millones en 2026. Esto puede ser una gran ayuda para las organizaciones que enfrentan la escasez de mano de obra y la necesidad de controlar los gastos laborales, que a menudo representan más del 90% de los costos del centro de contacto. Las soluciones basadas en inteligencia artificial hacen que los agentes sean más eficientes y efectivos y, al mismo tiempo, mejoran la experiencia del cliente.
IA generativa: desbloquear todo el potencial de los datos en entornos empresariales
Uno de los mayores beneficios de la IA generativa es su capacidad para reducir el tiempo de obtención de conocimiento. ¿Por que importa? Los clientes con acceso en tiempo real a conocimientos relevantes y consistentes son más felices que aquellos que no lo tienen.
Los consumidores de hoy esperan respuestas rápidas y precisas a sus consultas y problemas. El acceso en tiempo real al conocimiento permite a los equipos de soporte brindar soluciones oportunas. Y las soluciones impulsadas por IA, como portales de autoservicio, enrutamiento inteligente y asistencia de agentes, ayudan a las empresas a mejorar las experiencias de los clientes, lo que genera una mayor satisfacción y lealtad.
Las organizaciones pueden aprovechar la IA generativa para mejorar la atención al cliente de varias maneras:
• Búsquedas más inteligentes y precisas . La IA generativa utiliza el procesamiento avanzado del lenguaje natural (PNL) para comprender estructuras lingüísticas complejas, coloquialismos y contexto, lo que garantiza respuestas más precisas y contextualmente relevantes que conducen a mejores interacciones con los clientes.
• Crear resúmenes de artículos . La PNL también ayuda a la IA generativa a crear resúmenes de artículos mediante un proceso que incluye limpieza y tokenización de texto, extracción de características esenciales de los artículos y técnicas de aprendizaje profundo para aprender patrones.
• Generar preguntas frecuentes . Al igual que lo hace con los resúmenes de artículos, la IA generativa puede mejorar la gestión del conocimiento al automatizar la creación de preguntas frecuentes, aprovechando el conocimiento organizacional real que se ha verificado como preciso y relevante.
• Reducción de los tiempos de espera . El uso de IA generativa para manejar consultas de rutina y automatizar procesos garantiza que los clientes estén en espera por tiempos mucho más cortos, lo que lleva a una resolución de problemas más rápida y una mayor satisfacción general del cliente.
Se ha escrito mucho sobre el “efecto alucinación” o las imprecisiones de la IA. Esto podría ser un problema importante en las organizaciones que aceptan todo lo que crea la IA generativa sin supervisión. Sin embargo, las empresas pueden lograr eficiencia sin sacrificar la precisión y la coherencia implementando mecanismos de garantía de calidad, incluido el monitoreo humano, en el proceso de IA generativa. La retroalimentación continua y el ajuste del modelo de IA basado en el desempeño del mundo real garantizan que esta valiosa herramienta mantenga altos estándares de precisión en el proceso de gestión del conocimiento.
Mejore la eficiencia y mejore las experiencias de los usuarios con IA generativa
Es seguro asumir que es poco probable que la demanda de tecnologías cada vez más rápidas por parte de clientes y empleados disminuya en el futuro previsible. Los factores que contribuyen al perpetuo impulso por la velocidad y la eficiencia incluyen un aumento de las transformaciones digitales, datos más complejos, mayores expectativas de gratificación instantánea y presión competitiva.
Aunque esta búsqueda de soluciones más rápidas parece insaciable, también impulsa la innovación y las mejoras en las organizaciones que utilizan estas tecnologías para seguir siendo competitivas, satisfacer las demandas de los clientes y mejorar la eficiencia operativa. En lugar de ver la IA generativa como un obstáculo o una amenaza, las organizaciones deberían verla como una herramienta interesante para traspasar límites, abrir nuevas posibilidades y dar forma a un futuro dinámico de gestión del conocimiento.
