Gestão de conhecimento: quando e como utilizar a Inteligência Artificial

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A gestão de conhecimento é um requisito fundamental para que uma empresa alcance suas metas e objetivos, já que os dados e informações gerados cotidianamente devem ser usados de forma estratégica visando aos resultados.

Mas diante da multiplicidade de dados com que os gestores e demais colaboradores de um negócio precisam lidar, recursos como a inteligência artificial acabam sendo indispensáveis.

Nos próximos tópicos, vamos abordar o conceito de gestão de conhecimento, como ela pode ajudar nos processos organizacionais e como a inteligência artificial pode te auxiliar nesse contexto.

Boa leitura!

O que é gestão de conhecimento?

A expressão “gestão de conhecimento” foi proposta pela primeira vez na década de 1990, pelo professor e escritor Peter Drucker.

O estudioso acreditava que a exploração direcionada das diferentes fontes de conhecimento de uma organização poderia resultar em benefícios competitivos.

A partir desta proposta inicial, o conceito foi se desenvolvendo e hoje pode ser compreendido como um tema que envolve várias disciplinas e corresponde à criação, compartilhamento e utilização de todo o conhecimento que pode ser concebido no contexto empresarial. 

A partir de uma distribuição e análise estratégica dos dados e sua transformação em conhecimento, é possível promover a melhoria da eficiência dos processos e serviços ligados à empresa.

Para fazer uma boa gestão de conhecimento, é importante tratar os dados como ativos organizacionais e disseminar as informações de modo focado.

Assim, os colaboradores de diferentes departamentos passam a ter o acesso garantido e facilitado às informações de que necessitam para desempenhar suas tarefas.

Nesse sentido, para entender como funciona a gestão de conhecimento, é preciso partir de outros dois conceitos fundamentais: os dados e as informações. 

Os dados correspondem ao registro de uma operação ou atividade. Ou seja, eles são informações que ainda não foram organizadas ou suficientemente trabalhadas. Portanto, dado e informação não são sinônimos. 

A informação corresponde a uma mensagem que conta com emissor e receptor e é formada por dados que se relacionam e fazem sentido.

Ou seja, as informações são os dados depois de avaliados e interpretados, com a devida compreensão de sua relevância para gerar conhecimento.

As informações numéricas sobre um feedback dos clientes dispostas em uma planilha são dados. A compreensão desses dados como indicadores de que a experiência do cliente vem melhorando é uma informação.

Por fim, o conhecimento é a reunião das mais diversas categorias de informações com o objetivo de gerar conteúdos relevantes.

O conhecimento passa por mudanças à medida que as informações são trabalhadas de diferentes modos e passam a englobar novos dados.

Portanto, não existe conhecimento fixo. Ele passa por alterações constantes e é este o motivo da necessidade de uma gestão de conhecimento.

O conceito é amplo e pode abranger uma série de ações, mas em resumo a gestão de conhecimento visa à aplicação dos conhecimentos disponíveis com vistas ao desenvolvimento do negócio.

Considerando as constantes mutações, essa gestão precisa manter a dinamicidade para otimizar a eficiência e a inovação nas soluções para os problemas com os quais a empresa lida.

Com isso, a empresa passa a contar com uma compreensão compartilhada de tudo o que precisa ser feito para viabilizar o alcance de seus objetivos.

Como a gestão de conhecimento auxilia nos processos de uma empresa?

Para promover uma boa gestão de conhecimento, é preciso que o conhecimento disponível esteja organizado e estruturado de forma consistente e lógica.

Ou seja, você precisa construir uma base de conhecimento significativamente funcional para que as informações necessárias sejam facilmente encontradas pelos colaboradores envolvidos.

Isso inclui contar com os processos escritos, que podem auxiliar no autoatendimento em um contexto de implementação da lógica do ESM

Ou seja, quando um departamento precisar de algo de outro departamento, o colaborador responsável poderá consultar essas informações, ao invés de abrir um chamado. 

Ter uma boa gestão de conhecimento a partir de processos bem documentados também ajuda empresas que recorrem a ferramentas integradas com inteligência artificial.

A IA poderá consultar informações específicas dentro das bases de conhecimento e automatizar ainda mais o autoatendimento. 

Isso significa também que a empresa passa a promover a inovação a partir de uma base de conhecimento construída de modo assertivo.

Os resultados podem ser vários, desde a redução de custos até a melhoria da eficiência operacional e o aprimoramento do atendimento ao cliente.

Com a devida exploração e aproveitamento dos conhecimentos disponíveis, os seus produtos e serviços ganham maior qualidade a partir da adoção de boas práticas para os projetos ou a  produção.

Também há uma melhoria na aprendizagem organizacional, já que o conhecimento ganha uma estrutura e não fica preso à experiência de determinados colaboradores.

Assim, a empresa ganha em termos de flexibilidade e adaptabilidade quando ocorrem mudanças, seja no mercado em que ela se insere ou em seus recursos internos.

Não podemos esquecer que a gestão de conhecimento também proporciona a melhoria da comunicação interna, já que as informações são organizadas de forma mais clara e acessível.

Tudo isso ocorre, é claro, partindo da criação de uma base de conhecimento e do fomento de uma cultura de aprendizado e desenvolvimento contínuos, com o melhor aproveitamento do capital intelectual disponível.

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Qual é a relação entre gestão de conhecimento e inteligência artificial?

Na década de 1990, quando o conceito de gestão de conhecimento foi criado, ainda não havia uma associação imediata ou intuitiva à possibilidade de utilização da inteligência artificial.

Hoje, no entanto, gestão de conhecimento e IA andam juntas e o principal motivo para isso é a multiplicação dos dados e informações a um nível que inviabiliza a dispensa da automação.

Ferramentas como as tradicionais planilhas, outrora tão utilizadas para organizar informações e possibilitar sua análise, estão perdendo espaço para modelos matemáticos baseados em inteligência artificial.

Os novos modelos são disponibilizados através de softwares eficientes e fáceis de usar, que ampliam a visão e o potencial do conhecimento gerado nas organizações.

Eles podem ser aplicados tanto na construção quanto na interpretação e na extração de dados específicos da sua base de conhecimento.

Um exemplo da união entre a gestão de conhecimento e a inteligência artificial é a possibilidade de avaliação do clima organizacional a partir de uma análise de sentimentos dos colaboradores utilizando a computação afetiva.

Nesse caso, a IA consegue identificar determinadas palavras consideradas positivas, neutras ou negativas nos textos de avaliação do clima organizacional escritos pelos colaboradores.

A aplicação da inteligência artificial para a promoção de uma boa gestão de conhecimento também pode ser exemplificada através dos modelos de análise de falhas em uma linha de produção.

A partir, por exemplo, do histórico de falhas de uma máquina associado a outros dados internos e externos da empresa, é possível prever falhas futuras e programar as devidas manutenções.

Estes são apenas alguns exemplos. A inteligência artificial pode ser aplicada para diversas outras áreas que envolvem a gestão de conhecimento.

No atendimento da Desk Manager, por exemplo, a inteligência artificial chega a 91% do atendimento comparado ao atendente que mais atende chamados num mesmo intervalo de tempo.

Isso acontece porque contamos com estruturas de informações relevantes disponíveis em nossas bases de conhecimento.

Ou seja, a IA fortalece o potencial da gestão de conhecimento através da rapidez e da facilitação do acesso às informações.

Ela ajuda na coleta, análise e distribuição do conhecimento dentro de uma empresa, criando conexão e coerência, além de agilizar os processos.

Mas para que este resultado seja alcançado, sua base de conhecimento precisa ser bem estruturada e transparente. Para entender as consequências da implementação da inteligência artificial sem uma base de conhecimento adequada e, consequentemente, sem uma boa gestão de conhecimento, leia o artigo sobre alucinação de IA. Até o próximo conteúdo.

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