كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تغيير نموذج المعرفة للمؤسسات

مُقدم من Glean

على مستوى المؤسسة ، أصبح تتبع البيانات والمعلومات الداخلية تحديًا هائلاً. في حدث VB Spotlight هذا ، تعرف على كيفية قيام تجارب الذكاء الاصطناعي التوليدية الجديدة بإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للبيانات في بيئات المؤسسات وتقليل وقت المعرفة.

سجل لمشاهدة مجانا الآن!

مع تزايد التعقيد والطبيعة الموزعة للمؤسسات – فرق نائية ، وعمل عن بعد ، والعديد من أنظمة المعرفة ، يصعب تعقب البيانات عبر نظام إيكولوجي معرفي كامل للمؤسسة ، ويشعر العمال بالعبء.

يقول فو نجوين ، رئيس مكان العمل الرقمي في Pure Storage خلال VB Spotlight مؤخرًا ، تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي على البحث في المؤسسة: تغيير قواعد اللعبة للشركات “.

وانضم إليه جان كلود موني ، مستشار مكان العمل الرقمي والتكنولوجيا وإدارة المعرفة ، وإدي زو ، المهندس المؤسس ، المخابرات في شركة جلين لمناقشة ظهور قفزة تطورية إلى الأمام في أدوات البحث الخاصة بمكان العمل ، والمدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي ، يمنح الموظفين الوصول الكامل إلى المعرفة التي يحتاجون إليها ، وسياقها ، في أي مكان في المؤسسة.

تطور البحث المؤسسي

لا يمكن لبحث المؤسسة التقليدي أن يصل إلى جميع المعارف الموجودة في المؤسسة ، والتي تنتشر في أنظمة متعددة. يمكنه استخراج المعرفة المنظمة ، مثل البيانات الموجودة في Jira ، و Confluence ، والشبكات الداخلية ، وبوابات المبيعات ، ولكن المعرفة غير المنظمة ، والمعلومات التي يتم إرسالها من خلال IM ، و Teams ، و Slack ، والبريد الإلكتروني ، كانت منطقة مجهولة ، ومن الصعب تجميعها في أي سياق مفيد ويضيف نجوين.

يقول: “لقد تغير نموذج إدارة المعرفة بشكل كبير”. كيف لديك نظام يمكنه النظر إلى كل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وتقديم الإجابات التي تبحث عنها في النهاية؟ ليست المعلومات التي تحتاجها ، ولكن الإجابة التي تبحث عنها “.

يمكن للحلول التي تتكامل مع أنظمة متعددة وتستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي مواجهة هذه التحديات ، ومساعدة الموظفين في العثور على المعلومات التي يحتاجونها لأداء وظائفهم بفعالية ، بغض النظر عن مكان تواجد تلك المعرفة.

يوضح نجوين: “تقوم الشركات الآن ببناء عمليات بحث خاصة بمكان العمل ، مصممة لعمليات البحث الداخلية التي تعمل عبر نظامك الداخلي”. الأهم من ذلك ، أنها مبنية على رسم بياني معرفي يعرض بحثًا أكثر صلة بموظفيك. هذا كله مثير للغاية بالنسبة لنا لأننا نفكر في هذا كجزء من إستراتيجية مركز معلومات الموظفين لدينا. في السابق كانت مجرد شبكة إنترانت وبوابة دعم ، ولكن لدينا الآن هذا البحث في مكان العمل الذي يمكنه توصيل المعلومات عبر أنظمة متعددة داخل مؤسستنا. “

كيف يمكن للمنظمات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي

يقول موني إن هناك ثلاث طرق رئيسية يمكن للشركات من خلالها الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي ، وهي تغير قواعد اللعبة. أولاً ، كما يقول ، هي الفوائد التي تجلبها واجهة البرمجة اللغوية العصبية.

يقول موني: “إن وقت المعرفة هو عملة عمل جديدة”. “ما رأيناه مع الذكاء الاصطناعي التوليدي هو هذه النقلة النوعية في تجربة المستخدم. قامت ChatGPT بإضفاء الطابع الديمقراطي على طرق التحدث إلى نظام والحصول على ردود موجزة للغاية “.

في المنزل ، اعتاد المستخدمون على سهولة وراحة واجهات اللغة الطبيعية مثل Alexa و Siri ؛ يضيف أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يجلب تجربة المستخدم هذه إلى مكان العمل ، مما يمنح العمال ليس فقط أداة بحث مؤسسية ، بل مساعدًا رقميًا للمعرفة. إنه يمكّن الموظفين من العثور ليس فقط على المعلومات ولكن على إجابات دقيقة بسرعة ، مما يعزز الإنتاجية والكفاءة ، لا سيما في سيناريوهات صنع القرار المعقدة. يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا بإمكانية تجاوز الإجابة على الأسئلة الفردية والمساعدة في رحلات اتخاذ القرار الأكثر تعقيدًا ، مما يوفر للمستخدمين معلومات مركّبة وذات صلة دون الحاجة إلى استفسارات صريحة.

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا أتمتة المهام المتكررة وتبسيط سير العمل – على سبيل المثال ، يمكن لروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي التعامل مع استفسارات خدمة العملاء أو توصيات المنتج أو ببساطة المساعدة في حجز المواعيد. يؤدي ذلك إلى توفير الوقت للمهام الأكثر تعقيدًا وزيادة الإنتاجية بشكل كبير.

أخيرًا ، يمكن تحسين حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية هذه تمامًا للاستخدام الخاص بالصناعة والخاصة بكل حالة. يمكن للشركات إضافة مجموعة المعارف الخاصة بها إلى نماذج اللغة الكبيرة التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي التوليدي ، لتحسين الصلة ووقت المعرفة.

جلب الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مكان العمل

يحذر زو من أن “إدخال هذه التكنولوجيا إلى مكان العمل ليس بالأمر السهل”. يتطلب نموذجًا معرفيًا يتكون من ثلاث ركائز. الأول هو معرفة الشركة وسياقها. لن يكون النموذج أو النظام الجاهز ، دون أن يكون متصلاً بشكل صحيح بالمعرفة الصحيحة والبيانات الصحيحة ، وظيفيًا أو صحيحًا أو ملائمًا.

يشرح قائلاً: “أنت بحاجة إلى بناء ذكاء اصطناعي توليدي في نظام لديه معرفة الشركة وسياقها”. يسمح ذلك لنموذج المعرفة الموثوق به هذا بالتشكل من مزيج من هذه الأشياء. البحث هو أحد هذه الأساليب التي يمكن أن تقدم معرفة الشركة وسياقها ، جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي التوليدي. لكنها واحدة من عدة. “

الركيزة الثانية لنموذج المعرفة الموثوق بها هي الإذن وإدارة البيانات ، أو الإدراك ، كواجهة مستخدم مع منتج ومع نظام ، بالمعلومات التي يجب عليهم الوصول إليها والتي لا ينبغي لهم الوصول إليها.

يقول: “نتحدث عن المعرفة في الشركة كما لو كانت عملة تتدفق بحرية ، ولكن الحقيقة هي أن مستخدمين مختلفين وموظفين مختلفين في شركة ما يمكنهم الوصول إلى أجزاء مختلفة من المعرفة”. هذا موضوعي وواضح عندما يتعلق الأمر بالوثائق. قد تكون جزءًا من اسم مستعار لمجموعة تتمتع بإمكانية الوصول إلى مساحة Drive مشتركة ، ولكن هناك الكثير من الأشياء الأخرى التي لا يجب أن يتمكن شخص معين من الوصول إليها ، وفي الإعداد التوليفي ، من المهم للغاية الحصول على هذا بشكل صحيح “.

الثالث والأخير هو إمكانية الرجوع. مع تطور واجهة المنتج ، يحتاج المستخدمون إلى بناء ثقة مع النظام ، وأن يكونوا قادرين على التحقق من المكان الذي يسحب منه النظام المعلومات.

“بدون هذا النوع من المصدر ، من الصعب بناء الثقة ، ويمكن أن يؤدي ذلك إلى أخطاء واقعية وهلوسة” ، كما يقول – خاصة في نظام المؤسسة حيث يكون كل مستخدم مسؤولاً عن قراراته.

الاحتمالات الناشئة للذكاء الاصطناعي التوليدي

يقول تشو إن الذكاء الاصطناعي التوليدي يعني الانتقال من الأسئلة إلى القرارات ، مما يقلل من الوقت للمعرفة. قد يؤدي البحث الأساسي في المؤسسة إلى عرض سلسلة من المستندات لقراءتها ، مما يترك للمستخدم اكتشاف المعلومات التي يحتاجها. من خلال البحث المعزز على أساس الإجابة أولاً ، لا يطرح المستخدم هذه الأسئلة بشكل فردي ؛ بدلاً من ذلك ، يمكنهم التعبير عن الرحلة الأساسية ، والقرارات العامة التي يجب اتخاذها ، ويجمع وكيل LLM كل ذلك معًا.

“هذه التكنولوجيا التوليدية ، عندما نقرنها بالبحث ، وليس فقط عمليات البحث الفردية ، فإنها تمنحنا القدرة على القول ،” أنا ذاهب في رحلة عمل إلى X. أخبرني بكل ما أحتاج إلى معرفته “، كما يقول . . “يمكن لوكيل LLM الذهاب ومعرفة جميع المعلومات التي قد أحتاجها وإصدار عمليات بحث مختلفة بشكل متكرر ، وجمع تلك المعلومات ، وتوليفها من أجلي وتسليمها إلي.”

لمزيد من المعلومات حول الطرق التي يمكن بها للذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة أن تغير كيفية الوصول إلى المعرفة واستخدامها في المؤسسات ، وأنواع حالات الاستخدام الخاصة بها وأكثر من ذلك ، لا تفوت VB Spotlight!

سجل الآن للمشاهدة عند الطلب!

جدول أعمال

• فهم حاضر ومستقبل الذكاء الاصطناعي في أبحاث المشاريع
• إطلاق الإمكانات الكاملة للبيانات في بيئات المؤسسات باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي
• إدراك أهمية نموذج المعرفة الموثوق به للذكاء الاصطناعي التوليدي
• تسهيل الوصول إلى المعلومات واكتشافها لتحسين إنتاجية الموظف
• خلق تجارب أكثر ذكاءً وتخصيصًا وفعالية

المقدمون

• فو نجوينرئيس مكان العمل الرقمي ، Pure Storage
• جان كلود مونيمستشار مكان العمل الرقمي والتكنولوجيا وإدارة المعرفة
• إدي تشومهندس مؤسس ، ذكاء ، جلين
• آرت كولوسيط ، VentureBeat