ИИ в базе знаний: преимущества, риски и примеры использования

Искусственный интеллект (ИИ) все активнее применяется в системах управления знаниями (СУЗ): обрабатывает и анализирует большие объемы данных, генерирует и улучшает контент. Это помогает сократить время на сбор, организацию, поиск нужной информации, автоматизировать бизнес-процессы. Вместе с тем, часть аспектов ИИ несут в себе риски и ограничения, которые важно учитывать при внедрении искусственного интеллекта в базу знаний.

В статье рассмотрим возможности ИИ, которые используются в системах управления знаниями, преимущества и риски искусственного интеллекта в СУЗ. Приведем примеры того, как ИИ обогащает функционал базы знаний, и поделимся рекомендациями, которые помогут внедрить этот инструмент безопасно и эффективно для бизнеса.

Выделим технологии ИИ, которые чаще всего интегрируют в базы знаний:

ИИ ускоряет поиск информации и повышает релевантность представленных сведений. Генеративные модели создают новый контент: изображения, видео, текст или музыку, формируют ответы на основании данных из нескольких источников или составляют аннотации документов.

Разберем преимущества применения ИИ базе знаний.

AI обрабатывает и анализирует большие объемы данных оперативнее и качественнее, чем люди. Информация становится доступной быстро, самостоятельно анализировать разные источники в поиске ответа не нужно.

Искусственный интеллект постоянно учится, алгоритмы совершенствуются, учитывают новые вводные данные, результаты поиска и реакции пользователей на них. Непрерывное обучение повышает точность информации, которую предоставляет ИИ.

AI учитывает предыдущие взаимодействия с каждым конкретным пользователем и индивидуальные предпочтения, повышая релевантность результатов поиска.

ИИ может служить суфлером-помощником для сотрудников, если те используют Базу знаний как рабочий инструмент, ускоряя поиск нужной информации, формулируя варианты ответов, которые соответствуют запросу и контексту задачи. Благодаря использованию возможностей искусственного интеллекта на этапах создания и редактирования контента, поиска информации, взаимодействия с клиентом, сами процессы становятся проще, а сотрудникам требуется меньше времени на их выполнение.

Потенциал ИИ в управлении знаниями велик, но есть и риски, на которые нужно обращать внимание, если вы планируете использовать искусственный интеллект в СУЗ.

На первом месте стоит волнующая всех проблема конфиденциальности данных. Искусственный интеллект обрабатывает огромные объемы конфиденциальной информации и может стать «дырой» в безопасности, если предоставит сведения человеку, который не должен иметь к ним доступ.
Особенно остро этот вопрос стоит в применении облачных ИИ технологий.

Во-вторых, модели ИИ замечены в галлюцинировании. Они могут некорректно интерпретировать запрос пользователя и ответ будет неточным, некорректным, включать не относящуюся к запросу информацию.

В-третьих, сам контент, на базе которого строится ответ, может содержать формулировки, которые введут ИИ в заблуждение, и ответ будет построен некорректно. Здесь поднимается вопрос качества и актуальности контента.

Далее расскажем, какие возможности ИИ используются в Базе знаний InKnowledge.

Интеллектуальный поиск в Базе знаний генерирует полноценный ответ на вопрос, собирая информацию из разных источников: статьи, новости, документы, презентации и пр.

В зависимости от запроса пользователя ответ может быть кратким (Да/Нет), структурированным, вплоть до пошаговой инструкции, или предоставлять развернутую информацию.

При формировании ответа ИИ учитывает права доступа, исключая риск того, что конфиденциальные сведения попадут не в те руки.

GPT адаптируется к индивидуальным потребностям пользователя и предоставляет персонализированную информацию. Помимо этого, при поиске учитывается контекст раздела, из которого формируется запрос.

Собирая данные для ответа из нескольких источников, дает ссылки на эти источники, чтобы можно было перейти к оригиналу, получить больше информации, дополнить или исправить ее.

На скриншоте пример обращения ИИ в Базу знаний через телеграм-бота. Здесь мы попросили ИИ отвечать на вопросы с юмором.

Промпт запроса к ИИ можно системно настроить. Например, сообщить ИИ, что он сотрудник колл-центра банка и должен отвечать на вопросы по банковской тематике. Или определить его как сотрудника техподдержки онлайн-стриминга и попросить общаться с пользователями с юмором, используя сленговые молодёжные выражения.

Кроме того, ИИ можно давать своего рода «поручения». Например, «упрости статью», «изложи информацию в виде нумерованного списка», «представь информацию в виде официальной рекомендации» и т. п.

Суммаризатор — одна из задач-поручений для ИИ, которую мы вывели в отдельный функционал, чтобы упростить работу с аннотациями к документам в Базе знаний.

Суммаризатор анализирует текст, выделяет существенное и создает короткую выжимку — аннотацию. Применение ИИ для подготовки краткого описания сокращает время редактора на подобные задачи.

ИИ также может сделать рерайт текста, изложить его в другой стилистике, сократить контент.

ИИ анализирует документ и классифицирует его: предлагает редактору отнести его к тому или иному разделу в структуре Базы знаний. Создателю контента не приходится тратить время на изучение и описание категорий, а от того, насколько правильно структурированы документы в системе, зависит удобство работы пользователей.

Суфлер-помощник анализирует голосовой или текстовый запрос клиента, готовит контекстные подсказки из Базы знаний для оператора, ситуативные рекомендации, учитывая историю взаимодействия с этим клиентом. Благодаря чему существенно сокращает время консультации и помогает предоставить более точные и полные сведения.

ИИ можно «вывести» в любой удобный интерфейс: сайт, CRM-система, мобильное приложение, мессенджер. Искусственный интеллект будет работать в этих сервисах, обращаясь к единой Базе знаний за информацией. У InKnowledge гибкий API, поэтому интеграция со сторонними сервисами не вызовет трудностей.

Определите цели и задачи, которые планируете решить с помощью ИИ-инструментов. Возможно, вы хотите ускорить поиск информации, сократить временные затраты редакторов базы знаний, повысить качество и скорость обслуживания клиентов. Отталкиваясь от целей и задач, выберите платформу, которая соответствует вашим потребностям и обеспечит необходимые преимущества.

Рекомендуем уделить внимание следующим аспектам:

Нельзя полностью полагаться на ИИ и воспринимать его как истину в последней инстанции.

Выше мы писали про ошибки, которые иногда допускает ИИ при поиске информации для генерации ответов. Эти особенности нужно учитывать при выборе задач, в которых вы планируете применять искусственный интеллект. Если ошибки для бизнес-процесса критичны, рекомендуем пользоваться классическими инструментами, а ИИ привлекать в качестве помощника.

Модель нужно постоянно развивать.

Без развития ИИ будет деградировать. Поэтому важно совершенствовать корпус данных, который использует искусственный интеллект. Давать рекомендации пользователям по формированию запросов, чтобы система четче понимала их суть. Дообучать саму модель, чтобы она срабатывала точнее. Для этого можно привлекать внутренних специалистов, если в компании есть такая экспертиза или пользоваться услугами вендора, чье решение вы используете.

Преимущества ИИ для баз знаний очевидны: искусственный интеллект ускоряет и улучшает поиск информации, формирует ответы в удобном для пользователя виде, помогает редакторам создавать новый контент, может автоматизировать часть рабочих задач, а значит, оптимизировать бизнес-процессы.

Однако в СУЗ этот инструмент применяется относительно недавно, полностью полагаться на него нельзя — стоит учитывать потенциальные риски для безопасности, возможные ошибки в работе искусственного интеллекта.

Принимать решение о внедрении базы знаний ИИ нужно взвешенно, оценив как функциональные особенности платформы, так и собственную готовность развивать этот инструмент.