هوش مصنوعی و مدیریت دانش
هوش مصنوعی و مدیریت دانش رویکردی مبتنی بر فناوری‌های هوشمند در راستای خلق، جذب، ذخیره، طبقه‌بندی، تسهیم، بازیابی و بکارگیری دانش است. بین مدیریت دانش و هوش مصنوعی بیش از هر شاخه دیگری در مدیریت ارتباط وجود دارند.
هسته هوش مصنوعی دانش است. هوش مصنوعی ساز وکارهایی را برای یادگیری ماشین‌ها فراهم می‌کند و به ماشین آلات اجازه می‌دهد تا دانش مورد نظر برای انجام وظایف را به دست آورده، پردازش نموده و استفاده کنند و در نهایت به ابداع دانش‌های مختص انسان برای بهبود فرآیند تصمیم‌گیری بپردازند. در واقع مدیریت دانش امکان درک دانش را میسر می‌کند؛ در حالی که هوش مصنوعی امکان گسترش، استفاده و ایجاد دانش را فراهم می‌کند.
به نظر می‌رسد با پیوند هـوش مصنوعی با مـدیریت دانش، ظهور چهارمین انقلاب صنعتی فرا رسیده‌است. هوش مصنوعی می‌تواند طیف وسیع‌تری از ورودی‌ها را برای یک کار به دست آورده و با دانش حاصل از پردازش آنها، به نتایج خوبی دست یابد. برای درک ارتباط بین مدیریت دانش و هوش مصنوعی، ابتدا باید چگونگی به کارگیری و مزایای دانش در سازمان‌ها به دقت مورد بررسی قرار گیرد.
هوش مصنوعی و مدیریت دانش در سازمان
هوش مصنوعی در تمامی گام‌های مدیریت دانش سازمانی کاربرد دارد که به صورت خلاصه عبارتند از:
گام ۱) منابع دانشی شامل خلق و جذب دانش: سازمان‌ها دو راهکار اصلی برای کسب دانش دارند که یکی از آنها جذب دانش از منابع برون‌سازمانی است. نمود عینی این رویکرد در نوآوری باز قابل بررسی و مطالعه می‌باشد. راهکار دو، خلق دانش از منابع درون‌سازمانی است که با نوآوری و خلاقیت کارکنان میسر است. فناوری‌های هوشمند می‌توانند هم جذب دانش از منابع بیرونی را تسهیل کنند و هم خلق دانش از منابع درونی را تقویت نمایند. نمود بارز هوش مصنوعی و مدیریت دانش جهت جذب و خلق دانش در یادگیری ماشین متجلی است.
گام ۲) طبقه‌بندی و ذخیره دانش: زمانی که دانش چه از منابع خارجی جذب شد یا بوسیله منابع داخلی خلق شد باید دسته‌بندی و ذخیره شود. طبقه‌بندی دانش و پس از آن ذخیره دانش به‌صورت قابل بازیابی گام دو در مدیریت دانش است. کلان‌داده و پایگاه‌های داده بزرگ یک بخش جدایی ناپذیر از هوش مصنوعی هستند. بنابراین سازمان‌ها می‌توانند با بهره‌گیری از توانمندی‌های هوش مصنوعی در طبقه‌بندی و ذخیره دانش بهره بگیرند.
گام ۳) تسهیم دانش: در فرایندهای مدیریت دانش هیچ چیزی مهم‌تر از تسهیم دانش نیست. تسهیم دانش فرایند اشتراک‌گذاری دانش میان کارکنان سازمان است که یکی از حوزه‌های کلیدی مدیریت دانش محسوب می‌شود. هوش مصنوعی کمک می‌کند تا دانش و اطلاعات همچون خون در رگ‌های سازمان جاری شود و همه کارکنان و دوایر سازمانی از ذخایر دانشی سازمان بهره‌مند شوند.
گام ۴) بازیابی و بکارگیری دانش: دانش ذخیره شده باید به‌سادگی قابل بازیابی باشد و در عمل مورد استفاده قرار گیرد. در مدیریت استراتژیک مبتنی بر هوش مصنوعی باید به منابع دانشی دسترسی کامل داشت تا تصمیم‌گیری سازمانی اثربخش باشد.
مزایای هوش مصنوعی و مدیریت دانش
یکی از مزایای هوش مصنوعی برای مدیریت دانش بهبود دسترسی به دانش است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی مصنوعی، می‌توان سیستم‌هایی را توسعه داد که قادر به جستجوی و استخراج دانش از منابع مختلف هستند.
این امکان را فراهم می‌کند که در هر زمان و در هر مکان، دسترسی سریع و آسان به دانش مورد نیاز را داشته باشیم. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند در به اشتراک گذاری دانش نقش مهمی ایفا کند. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به کارمندان سازمان کمک کنند تا دانش و تجربیات خود را با همکاران خود به اشتراک بگذارند.
کاربرد هوش مصنوعی و مدیریت دانش (طرحی از آرش حبیبی، ۱۳۹۴)
این سیستم‌ها می‌توانند بر اساس تجربیات گذشته و پروفایل‌های فردی، مطالب و منابع مناسب را به کارمندان پیشنهاد دهند و فرآیند به اشتراک گذاری دانش را تسریع کنند. با استفاده از پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی می‌تواند در تجزیه و تحلیل متون و اطلاعات موجود در سازمان به کار گرفته شود.
این فناوری می‌تواند به تشخیص موضوعات، استخراج اطلاعات مفید و خلاصه‌سازی متون کمک کند. همچنین، سیستم‌های پردازش زبان طبیعی می‌توانند در فرآیندهای خودکارسازی مدیریت دانش نیز استفاده شوند. برای مثال، سیستم‌های خودکارسازی می‌توانند به طور خودکار مطالب مرتبط را دسته‌بندی کرده و برچسب‌های مرتبط را به آنها اختصاص دهند. این عمل باعث سرعت بخشیدن به فرآیند دسته‌بندی و سازماندهی دانش می‌شود و بهبودی در دسترسی و استفاده از آنها ایجاد می‌کند.
چالش‌های هوش مصنوعی و مدیریت دانش
یکی از چالش‌های مهم در استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت دانش، ناهمسانی داده‌ها است. داده‌های موجود در سازمان‌ها معمولاً از منابع مختلفی مانند پایگاه داده‌ها، سیستم‌های اطلاعاتی، اسناد و فایل‌ها، ایمیل‌ها و شبکه‌های اجتماعی جمع‌آوری می‌شوند و در فرمت‌ها و ساختارهای مختلفی قرار دارند.
این تنوع در داده‌ها مانع تحلیل و استخراج اطلاعات موثر از آنها می‌شود. برای مواجهه با این چالش، نیاز است تا فرآیندهای استانداردی برای جمع‌آوری، سازماندهی و تبدیل داده‌ها به فرمت قابل استفاده وجود داشته باشد. استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن نیز می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد.
یکی دیگر از چالش‌های دیگر در پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مدیریت دانش، حفظ حریم خصوصی و امنیت اطلاعات است. زمانی که داده‌ها حاوی اطلاعات حساس سازمانی باشند، لازم است تا سیاست‌ها و قوانین مربوط به حفظ حریم خصوصی و امنیت به درستی پیاده‌سازی شوند.
مهم‌ترین اقدامات امنیتی شامل استفاده از الگوریتم‌های رمزنگاری قوی برای حفاظت از داده‌ها، اعمال سیاست‌ها و محدودیت‌های دسترسی، بررسی و شناسایی تهدیدات امنیتی، و آموزش کارکنان در مورد بهبود امنیت اطلاعات است. در پایان، آموزش و توسعه منابع انسانی متخصص در حوزه هوش مصنوعی و مدیریت دانش برای پیاده‌سازی موفق این فناوری بسیار حیاتی است. کارکنانی که توانایی‌ها و مهارت‌های مورد نیاز در زمینه هوش مصنوعی را دارند، قادر به بهره‌برداری بهینه از ابزارها و تکنیک‌های موجود خواهند بود.
پایان سخن
هوش مصنوعی در مدیریت دانش کاربردهای زیادی دارد که از جمله آن قدرت پیش‌بینی و تحلیل است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی مصنوعی، می‌توان الگوها و روند‌های موجود در داده‌ها را تشخیص داده و پیش‌بینی‌های درست‌تری پیرامون رفتارها و تغییرات آینده ارائه داد. این قابلیت برای سازمان‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا می‌توانند تصمیمات بهتری برای آینده بگیرند و به موفقیت و رشد پایدار دست یابند.
همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند در تجمیع دانش مورد استفاده قرار بگیرد. با استفاده از الگوریتم‌های ترکیبی و سیستم‌های تصمیم‌گیری هوشمند، می‌توان اطلاعات و دانش موجود در سازمان را از منابع مختلف گردآوری کرده و به یک تصویر کلی و جامع از دانش سازمانی دست یافت. این کار به سازمان کمک می‌کند تا بر اساس دانش موجود، استراتژی‌ها و تصمیمات خود را بهبود بخشد و به نتایج بهتری دست یابد. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند در افزایش همکاری و تعامل بین افراد واحدهای مختلف سازمان نقش داشته باشد.
با استفاده از سیستم‌های پیشنهادگر و تحلیل داده‌ها، می‌توان ارتباطات و همکاری‌های مؤثرتری بین اعضای سازمان برقرار کرد. این سیستم‌ها می‌توانند به افراد پیشنهادهایی بدهند که باعث افزایش تعامل و همکاری میان اعضای تیم شود و باعث بهبود عملکرد و خلاقیت گروه‌ها شود.
قوامی، محبوبه. (۱۴۰۳). هوش مصنوعی در سازمان. نشر پارس‌مدیر.
تهیه و تنظیم: پشتیبانی پارس‌مدیر
مدیریت دانش , هوش مصنوعی | ۲۵ شهریور ۰۳
