ブログ「生成 AI によってナレッジ管理にもたらされる利点」では、AI がナレッジ管理にもたらす、コンテンツ作成の自動化、より魅力的なコンテンツの実現という利点について、考察しました。 生成 AI をナレッジ管理のフレームワークの一部にすることで、正確さ、データの偏り、プライバシー、セキュリティに関する懸案事項が懸念が生じます。

そこで、次は、どのようにして効果的に機能させられるのかについて

ナレッジ管理で生成AIを活用する方法

日常業務で生成 AI を使用することへの懸念はあるものの、このテクノロジーはナレッジ管理を最適化する強力なツールとなる可能性を秘めています。 潜在的な欠点を注意深く検討し、それを軽減する手段を講じることで、組織は生成 AI を利用してナレッジ管理の慣行を改善することができます。

ナレッジ管理に生成 AI を活用する際に考慮すべき 5 つのポイントを説明します。

  • 必ず生成 AI モデルの学習に使用するデータの種類を特定します。 データの種類を特定することは、使用されるデータが正確で信頼できることを保証するのに役立ちます。 既存のナレッジ記事、インシデントデータ、問題データ、あるいはそれらの組み合わせを使うのか。
  • データの種類を特定した後、生成 AI は学習したデータと同程度のパフォーマンスしか発揮できません。 「garbage in, garbage out (ごみを入れればごみしか出てこない)」という古いことわざは今でも当てはまります。 上記で確認したデータが、正確かつ完全で、最新であることを確認してください。
  • 生成 AI モデルの出力を監視し、偏り、誤情報、完全性、正確性の兆候を確認します。 これにより、モデルによって生成された情報の信頼性を
  • ナレッジ管理で生成 AI をすることに伴うリスクを管理するための、方針と手順を策定します。 これはプロジェクトの成功を保証するための重要なステップです。 これらの方針および手続きは、データセキュリティ、プライバシー、倫理的な考慮事項などの問題に対処する必要があります。 また、ナレッジ管理での生成 AI の利用が、責任ある倫理的な方法で行われることを保証するように設計される必要があります。
  • ナレッジ情報が公開される前に、承認プロセスを導入し、生成された出力がレビューされ、承認されることを保証します。

これらのステップを踏むことで、組織はリスクを最小限に抑えながら、生成 AI を利用してナレッジ管理の慣行を改善できます。

生成AIとナレッジ管理の組み合わせは慎重に

ナレッジ管理における生成 AI の効果と影響は、それがどのように使われ、実装されるかにかかっています。取り入れるかどうかを決める前に、利点とリスクを慎重に評価することが重要です。

利点と課題をいくつか確認します。

利点

1. 関連コンテンツの自動生成

生成 AI を使用すると、製品ドキュメント、カスタマーサポートチケット、従業員研修資料など、既存のデータソースからナレッジ記事を自動的に作成できます。

IT 専門家の 32% は、リモートワークへの移行以来、ヘルプデスクのチケットが増加していると報告しています。このため、より迅速で効果的な問題解決を可能になり、IT 専門家は、新たなナレッジ管理イニシアチブの開発や、既存のナレッジ記事の質の向上など、より戦略的な業務に専念できるようになり、ナレッジベースの強化には大きな機会となります。

2. 検索の精度の改善

生成 AI は、各従業員のニーズや好みに基づいて、ナレッジの提供をパーソナライズすることで、検索の精度を改善できます。 平均的な従業員は 1 日に 3.6 時間を情報検索に費やしているため、ナレッジの提供方法における時間の節約は大きな利点です。

情報への容易で迅速なアクセスを可能にすることは、最終的に従業員のデジタル体験の向上につながります。

3. 自動化の強化

生成 AI は、ナレッジ管理記事の作成とは直接関係がなくても、ルーチンタスクの自動化を支援できます。

IT担当者の85% は、自動化と AI への投資を収益性の高い事業と評価しており、プロセスを合理化する新しい方法を特定することで、IT担当者はより複雑な問題に集中する時間を確保することができます。

利点

1. 誤情報のリスク

生成 AI は、誤った情報や誤解を招く情報を潜在的に生成する可能性があり、IT 分野で深刻な事態を招きかねません。 たとえば、マルウェアの侵入や、悪意のある主体から IT 環境を守るために使用されている機能をオフにすることを誤って推奨するといった問題があります。

2. AIが生成コンテンツへの依存

AI が生成したコンテンツに依存しすぎると、人間が生成したコンテンツや批判的の思考の能力を優先しなくなり、専門が知識が失われる可能性があります。 生成 AI をめぐるすべての議論にもかかわらず、正確性を検証し、生成された情報を承認するには、人間の監視が必要です。

3. 倫理的な懸案事項

生成 AI の使用には倫理的な懸案事項があります。たとえば、モデルの学習に使用されるデータに偏りがある可能性があり、それが既存の不平等を永続させる可能性があります。

生成 AI が IT ナレッジ管理の貴重なツールになることは間違いありません。しかし、新しく、興味深い技術ですが、生成 AI のもたらしうる利点と落とし穴については、まだ学ぶべき点が多数あります。

各組織は、潜在的な影響を個別に検討し、プライバシー、正確性、セキュリティのニーズを満たす適切な AI ソリューションを選択する必要があります。

ナレッジ管理のための生成AI導入のヒント

小規模から始めて、拡張する

規模なパイロットプロジェクトから始めて、経験を積みながら生成 AI を使って規模を拡大することをお勧めします。

ステークホルダーの賛同を得る

生成AIを本番に導入する前に、ステークホルダーの賛同を得ることが重要 これにより、モデルが効果的に使用され、出力が信頼できることが保証されます。

モデルのパフォーマンスを監視する

モデルを本番にデプロイした後、モデルのパフォーマンスを監視することが重要です。 これにより、モデルの潜在的な問題を特定し、モデルの精度を改善できます。

モデルを継続的に改善する

生成 AI モデルは常に改良されています。 新しいデータで再学習し、潜在的問題に対処することで、継続的にモデルを強化することが重要です。

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