La IA optimiza la gestión del conocimiento en las empresas

La forma en que manejamos la información ha cambiado drásticamente en los últimos tiempos gracias a la tecnología, especialmente la inteligencia artificial. Aunque el tratamiento de datos se ha hecho más eficiente en muchos lugares, también se produce una cantidad mucho mayor de ellos. La gestión moderna del conocimiento se enfrenta por tanto a la tarea de armonizar el acceso humano y tecnológico a este valioso activo. Y esto sólo puede lograrse encontrando puntos en común o tendiendo puentes tecnológicos allí donde existan diferencias significativas.

Este artículo ofrece una visión general de las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial para la gestión del conocimiento en las empresas.

El lenguaje natural como soporte de información

Desde que los científicos japoneses Nonaka y Takeuchi desarrollaron el Fundamentos de la gestión del conocimiento Como ya hemos descrito, uno de los problemas más difíciles es tratar con diferentes formas de conocimiento. Desde el principio, su transformación -por ejemplo, de implícito a explícito- se considera un proceso especialmente provechoso. La transferencia de conocimientos entre empleados también suele dar lugar a nuevos conocimientos a través de la reinterpretación. Sin embargo, esto requiere un canal de comunicación común; si ambos no hablan el mismo idioma, la comunicación es muy difícil.

Este es precisamente el problema de la utilización y transformación del conocimiento, ya que la mayor parte de la información se procesa digitalmente: Los sistemas informáticos trabajan principalmente con lenguajes de máquina y de marcado, así como con codificación matemática y bases de datos relacionales, que están fuera del alcance de la comunicación humana. Sin embargo, el desarrollo de grandes modelos lingüísticos ha propiciado un apretón de manos sin precedentes entre el hombre y la máquina. Al final, la solución más eficaz ha sido permitir que los sistemas informáticos con redes neuronales utilicen el lenguaje natural.

Los grandes modelos lingüísticos salvan la profunda brecha entre la comunicación humana y la de las máquinas. Esto convierte a las empresas en un ecosistema informativo que permite gestionar el conocimiento sin restricciones lingüísticas.

Ámbitos de aplicación en las empresas

El desarrollo de los LLM y los chatbots correspondientes significa que también se están superando cada vez más los obstáculos restantes: LLM multimodales procesar contenidos visuales, la conversión de voz a texto y de texto a voz regulan la conversión entre la palabra hablada y la escrita. Pero incluso antes, la IA ya ofrecía amplias oportunidades a las empresas para optimizar el uso de la información. Esto ha dado lugar a una colección de posibilidades tecnológicas que pueden aplicarse a todos los procesos de gestión del conocimiento.

Según Nonaka y Takeuchi, éstas serían las cuatro fases de externalización, combinación, internalización y socialización. Aquí, sin embargo, hay un desglose práctico según Jarrahi (et al., 2023) que permite una referencia directa a la tecnología:

Generación de conocimientos

Los nuevos conocimientos suelen crearse recombinando y reorganizando los ya existentes mediante el análisis de datos procedentes de distintas fuentes.

• IA Generativa - Al acceder a las bases de conocimientos de toda la empresa, los grandes modelos lingüísticos pueden filtrar la información buscada a petición. Los textos resultantes pueden ampliar las opiniones previas, hacer tangible el conocimiento implícito y revelar perspectivas antes desconocidas.
• Análisis de datos - Los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes cantidades de datos en las empresas y descubren patrones y correlaciones hasta ahora desconocidos. Así se obtienen nuevas perspectivas para optimizar el uso de los recursos en toda la empresa.

Ejemplos - Optimizar los inventarios en función de la carga de trabajo del servicio de atención al cliente. Chatbots que evitan la sobrecarga del servicio de atención al cliente. Identificar riesgos legales en los contratos.

Almacenamiento de conocimientos

El principal objetivo de estos métodos es almacenar los conocimientos en una estructura significativa para que los empleados puedan acceder fácilmente a ellos más adelante. En este ámbito procesamiento inteligente de documentos desempeñan un papel especialmente importante.

• Categorización y archivo - Utilizando una mezcla de algoritmos clásicos basados en reglas (por ejemplo, RegEx) y modernos modelos de aprendizaje automático en el ámbito del procesamiento del lenguaje natural, es posible Categorizar documentos automáticamente y archivarlos. Los usuarios ahorran tiempo, pero pueden acceder rápidamente a los conocimientos que necesitan.
• Canalización de datos basada en IA - La categorización puede integrarse en una secuencia completa de procedimientos automatizados de tratamiento de datos. Por ejemplo, los documentos no sólo se envían desde la entrada al lugar de almacenamiento adecuado, sino que también desencadenan determinados procesos posteriores.
• Big data y aprendizaje profundo - Las redes neuronales modernas son capaces de manejar inmensas cantidades de datos en tiempo real gracias a la compleja adaptación de sus modelos y a las conexiones entre neuronas de malla estrecha. La información que contienen puede almacenarse basándose en reglas o analizarse directamente mediante algoritmos de procesamiento de flujos.

EjemplosAutomatización del correo entrante, archivo a prueba de auditorías, análisis de la cadena de suministro, creación de resúmenes.

Transferencia de conocimientos

El intercambio de conocimientos entre los empleados de las empresas desempeña un papel especialmente importante. En principio, el almacenamiento de conocimientos entre departamentos ya tiene un efecto significativo, pues permite un acceso más general. Uno de los enfoques tecnológicos clásicos para la transferencia y difusión de conocimientos es la propia intranet de la empresa. Con el desarrollo de la IA, el abanico de posibilidades aumenta considerablemente:

• Hiperpersonalización - Los chatbots y el software de IA empresarial no solo son capaces de identificar contenidos adecuados, sino también de personalizarlos para funciones específicas en las empresas. Por ejemplo, los nuevos miembros de un equipo reciben automáticamente documentos introductorios relevantes o los empleados de ventas reciben análisis de mercado personalizados.
• Análisis de redes y vinculación de conocimientos - Los sistemas asistidos por IA pueden reconocer patrones en la comunicación interna y poner en contacto a empleados con preguntas similares o conocimientos especializados complementarios. Los chatbots con una amplia base de conocimientos también permiten a los Disolución de los silos de conocimiento en las empresas.

Ejemplos - Analizar las consultas frecuentes de los clientes y aplicarlas en las ventas. Distribuir información sobre nuevos productos en la empresa.

Utilización de los conocimientos

Para que el conocimiento sea plenamente eficaz, la información no sólo debe ser accesible, sino también estar preparada de forma que resulte fácil de utilizar. Los sistemas de IA apoyan este proceso aportando conocimientos contextualizados e integrándolos en los flujos de trabajo existentes.

• Sistemas inteligentes de asistencia - Los chatbots y asistentes digitales basados en IA ayudan a los empleados a recuperar información específica rápidamente e integrarla en su trabajo. Por ejemplo, los empleados de atención al cliente pueden recibir automáticamente los casos prácticos y soluciones más relevantes para un problema.
• Visualización de datos - Los modernos sistemas de IA analizan grandes cantidades de datos y ayudan a tomar decisiones simulando y evaluando distintas opciones. Los datos subyacentes pueden apoyar aún más la interpretación. Esta forma de transparencia es especialmente importante para las decisiones empresariales estratégicas con consecuencias de largo alcance.

Ejemplos - Resumen automático de directrices para una rápida recuperación, toma de decisiones asistida por IA para decisiones de compra o inversión, personalización de medidas de formación.

Grafos de conocimiento y LLM

Un enfoque popular para la gestión del conocimiento y la organización de la información es la llamada tecnología de grafos y su aplicación como grafo del conocimiento. Formado por aristas y nodos en un espacio tridimensional, permite modelizar las relaciones entre fragmentos de conocimiento. Por ejemplo, un nodo puede representar un objeto, una persona, un departamento o un cliente. Las aristas etiquetadas muestran la relación entre los nodos. Así se crea una red de datos compleja pero fácilmente comprensible en una visualización semántica. 

Este principio lleva mucho tiempo demostrando su utilidad para hacer comprensibles relaciones y estructuras complejas no sólo a los empleados de las empresas, sino también a los sistemas de IA: pensemos en modelos vectoriales como Word2vec. El contexto semántico es un enfoque popular para entrenar modelos de IA, especialmente los LLM. Un grafo de conocimiento que mapee las estructuras de conocimiento internas de una empresa es, por tanto, una base ideal para entrenar a los LLM para que se conviertan en expertos específicos de la empresa. Aprenden las funciones de los empleados, dónde está disponible qué conocimiento y pueden responder a las consultas correspondientes o integrar proactivamente la información relevante en los flujos de trabajo.

Aplicaciones empresariales para la gestión del conocimiento

La necesidad de organizar el conocimiento y poder encontrar información relevante en cualquier momento aumenta con la cantidad de contenidos. Por ello, el uso de herramientas y tecnologías adecuadas, como la inteligencia artificial, es esencial, especialmente en las grandes organizaciones. La plataforma de IA empresarial Konfuzio apoya a las empresas en este sentido con diversas funciones:

• Konfuzio IDP - El almacenamiento automatizado de conocimientos es posible gracias a la lectura de documentos basada en IA y su posterior archivado. Los contenidos se indexan individualmente y pueden encontrarse en cualquier momento.

• Chat Konfuzio - El chatbot de IA accede a las fuentes de datos propias de la empresa y, sobre esta base, se convierte en un asistente de conocimiento personalizado para los empleados. La integración versátil en los sistemas existentes rompe los silos de conocimiento y favorece su transferencia y utilización.

La gestión moderna del conocimiento se basa en planteamientos tecnológicos holísticos que alivian a las empresas en todos los ámbitos operativos y optimizan el uso de la información.

Conclusión

En los últimos años, la gestión del conocimiento ha pasado de ser un concepto muy teórico a convertirse en un amplio campo de aplicación de las tecnologías avanzadas. La inteligencia artificial, en particular, está destacando en este campo, ya que los algoritmos y modelos utilizados son capaces de encontrar patrones valiosos en los datos y hacerlos utilizables. Esto proporciona a organizaciones de todos los tamaños perspectivas y conexiones que, de otro modo, escaparían a la atención humana. La gestión del conocimiento asistida por IA permite a los usuarios combinar sus conocimientos individuales de forma significativa y hacerlos utilizables a largo plazo, incluso si abandonan la empresa.

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