Oggi, grazie ai progressi dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, è possibile dotare la forza lavoro di strumenti rapidi e semplici per la ricerca delle conoscenze. Le soluzioni di gestione della conoscenza sono essenziali per individuare i fatti, approfondire le attività e ottimizzare i flussi di lavoro di ogni reparto. L’uso di soluzioni e sistemi di intelligenza artificiale per la ricerca è importante sia durante le ore lavorative che non lavorative.
Tutti, a volte, si trovano in situazioni in cui non riescono a ricordare una informazione e si rivolgono a Google per trovarla. Grazie ai modelli di pertinenza di Google, l’utente ottiene rapidamente la risposta di cui ha bisogno. Allo stesso modo, le soluzioni di gestione della conoscenza nelle imprese forniscono informazioni pertinenti in base all’azienda, al settore e al prodotto. Ad esempio, i team di vendita possono cercare le demo dei prodotti senza dover visualizzare documenti relativi alle risorse umane, e viceversa.
I modelli di pertinenza delle soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning analizzano le azioni degli utenti e dei dipartimenti nell’acquisizione delle informazioni per i loro progetti. Con così tante informazioni digitali all’interno di un’azienda, le fonti migliori devono essere accessibili in modo rapido ed efficiente, altrimenti la ricerca richiederà molto tempo. I modelli di intelligenza artificiale analizzano le percentuali di clic degli utenti e i percorsi di azione per migliorare il processo di ricerca delle informazioni attraverso i sistemi di voto.
Tuttavia, non tutti i risultati di ricerca sono utili a tutti i dipartimenti. Pertanto, le aziende devono valutare i modelli di pertinenza prima di implementare soluzioni di intelligenza artificiale, per assicurarsi che i dati siano accessibili solo ai dipendenti che ne hanno bisogno. Inoltre, gli utenti devono poter testare le soluzioni e fornire feedback per migliorare i modelli di pertinenza.
Inoltre, è importante valutare l’accesso alla conoscenza, che deve essere semplice e integrato nei flussi di lavoro digitali. Se il modello di pertinenza non funziona correttamente, le organizzazioni possono adottare soluzioni low-code o no-code, che permettono agli utenti di personalizzare le loro esigenze oltre ai modelli esistenti.
In generale, l’obiettivo è quello di risparmiare tempo e fornire informazioni pertinenti e specifiche ai dipendenti, e l’adozione dei passaggi descritti nell’articolo può aiutare i decisori a comprendere l’importanza della pertinenza e valutare l’impatto sul posto di lavoro digitale.