新しいナレッジマネジメント
ナレッジ マネジメント は、企業が AI を導入して成功する主な要因です。適切に構造化された知識がなければ、AI エージェントは動作する基盤がありません。
エージェントのオーケストレーションが危険にさらされています。継続的な改善が妨げられます。
これは単なる技術的な問題ではありません。それは組織です。
ここで 人工資源省 (DRA) が重要な役割を果たします。
今日、企業の知識は人間向けに構造化されています。物理的な文書、暗黙知、蓄積された経験。
しかし、この知識の重要な部分は記録されていません。それは廊下での会話、「カフェジーニョ」でのことです。
それは人々の経験、彼らが共有する物語の中にあります。それは暗黙の知識であり、記録されたことはありません。
この取得されていない知識は AI には見えません。それがなければ、AI は部分的なビューで動作します。
したがって、課題は 2 つあります。 AI のための知識を構造化するだけでは十分ではありません。
人間の役に立ち続けるように構造化する必要があります。 共有知識モデルを作成する必要があります。
これには、組織の新しい層が必要です。 1 つは、異なるニーズを持つ 2 つのタイプの「労働者」にサービスを提供するものです。
これは技術的および組織的な課題です。そして多くの企業は、これが主なボトルネックであることに気づいていません。
彼らはツール、技術的専門知識、エージェントに重点を置いています。しかし、知識が断片化されている場合、どれもうまく機能しません。
隠れたボトルネックは、構造化されていない知識です。そして、それを克服する鍵は再設計されたナレッジマネジメントです。
文書にあるものだけでなく、人々の中にあるものを捉えるもの。現在暗黙であるものを明示するもの。
たとえば、顧客との会話について考えてみましょう。今日、このような会話は行われていますが、そこで生成された知識は参加者の頭の中に閉じ込められたままです。
新しい管理の下では、これらの会話は記録され、文字に起こされ、インデックスが付けられる必要があります。これにより、この知識が明確になり、会社全体がアクセスできるようになります。
もちろん、これはプライバシー規制に準拠して安全に行う必要があります。しかし、原則は明らかです。それは、今日失われている知識を捕捉することです。
もう 1 つの例は、従業員の専門知識です。今日では、非公式のトレーニング、指導、廊下での単なる会話などを通じて、従業員が他の従業員に知識を直接伝えるのが一般的です。
しかし、この知識が体系的に記録されることはほとんどありません。新しい経営陣では、このようなやり取りのそれぞれが知識を獲得し記録する機会となります。
これにより、知識が個人の中に閉じ込められるのではなく、企業の基盤の一部となります。
この新しいナレッジ マネジメントにより、個人への依存が軽減されます。 組織の回復力を高めます。
製品、特にデジタル製品がますますコモディティ化し、もはや競争の障壁ではなくなっている世界において、新たな競争上の差別化要素として浮上しているのは、人間とAIを対象としたナレッジマネジメントです。
これにより、企業は AI を使用してより適切に運営できるようになります。これにより、エージェントからより多くの価値が引き出されます。
これによりリスクが軽減され、一貫性が向上します。それはあなたの知性を拡張します。
これにより、ナレッジ マネジメントが 戦略的 になります。そして、DRA をこの戦略の中心に据えています。
DRA はこのプロセスを主導する必要があります。 知識をサーフィンするには、組織全体と協力する必要があります。
標準化するには、構造化します。人や機械がアクセスしやすいようにするため。
これはドキュメントの範囲を超えています。真の 人間と AI のコラボレーションを可能にする知識ベースを構築することです。
AI ファースト 企業を目指す上で、この基盤が基礎となります。そしてその主任アーキテクトであるDRA。
このことを理解し、この財団に投資する企業は、より良い立場に立つことができるでしょう。このリスクを無視すると意味がなくなってしまう