استكشف كيف تحول قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي عمليات الأعمال من خلال تحسين الكفاءة وخدمة العملاء والأداء. اكتشف الميزات الرئيسية والفوائد والعيوب المحتملة والاتجاهات المستقبلية في إدارة المعرفة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لعام 2025.
الذكاء الاصطناعي (AI) لم يعد مفهوماً مستقبلياً؛ إنها واقع حالي يعيد تشكيل طريقة عمل الشركات. ستأخذك هذه المقالة في رحلة عميقة إلى عالم الذكاء الاصطناعي وتأثيره التحويلي على عمليات الأعمال ومشاركة المعرفة التنظيمية. سنستكشف كيف يمكن لقاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي أن تحول عمليات عملك وتساعد في تقليل التكاليف وتدفع مؤسستك إلى آفاق جديدة. لذا، استعد للشروع في رحلة مستنيرة إلى عالم الذكاء الاصطناعي وإمكانياته لتعزيز كفاءتك التشغيلية.
قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي هي في الأساس دماغ نظام الذكاء الاصطناعي. إنها مجموعة ضخمة ومنظمة من المعلومات التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات والإجابة على الأسئلة وأداء المهام. فكر فيها كمكتبة يمكن للذكاء الاصطناعي الوصول إليها في أي وقت للعثور على المعلومات التي يحتاجها. لكن على عكس مكتبة بشرية، فإن قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي لا تمتلئ بالكتب. بدلاً من ذلك، فهي مليئة بالبيانات والحقائق والقواعد وأنواع أخرى من المعلومات التي يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامها لفهم والتفاعل مع العالم.
قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي ليست مجرد مستودع معلومات مركزي ثابت. إنها ديناميكية وتتطور باستمرار. مع استخدام الذكاء الاصطناعي للتعلم الآلي لإتقان أشياء جديدة، فإنه يضيف هذه المعرفة الجديدة إلى قاعدة معرفته. هذا يسمح للذكاء الاصطناعي بأن يصبح أذكى وأكثر قدرة بمرور الوقت.
مثال واقعي لقاعدة معرفة ذكاء اصطناعي متقدمة هو Watson من IBM. Watson هو نظام ذكاء اصطناعي قوي يستخدم قاعدة معرفة ضخمة للإجابة على الأسئلة واتخاذ القرارات وأداء المهام. تتضمن قاعدة معرفة Watson مجموعة واسعة من المعلومات، من الكتب الطبية والأوراق البحثية إلى مقالات الأخبار وإدخالات ويكيبيديا. يسمح هذا المجموعة الضخمة والمتنوعة من البيانات لـ Watson بالإجابة على أسئلة حول مجموعة واسعة من المواضيع، من تشخيص الأمراض إلى التنبؤ بأنماط الطقس.
عندما تم استخدام Watson للمشاركة في برنامج المسابقات Jeopardy، استخدم قاعدة معرفته للإجابة على أسئلة البرنامج الصعبة. على سبيل المثال، عندما سُئل، “هذا ‘مؤسس الدستور’ أصبح وزير الخارجية في عام 1801’، بحث Watson في قاعدة معرفته وأجاب بشكل صحيح، “من هو جيمس ماديسون؟” تشهد قدرة Watson على الإجابة بسرعة ودقة على مجموعة واسعة من الأسئلة على قوة وتنوع قاعدة معرفته.
قواعس المعرفة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي والأنظمة التقليدية كلاهما مكونات حاسمة في الحوسبة الحديثة، لكنهما يختلفان بشكل كبير في قدراتهما وتطبيقاتهما. فيما يلي بعض الاختلافات الرئيسية:
على الرغم من أن قواعس المعرفة التقليدية ممتازة في أتمتة المهام الروتينية القائمة على القواعد، إلا أنها تتبع مجموعة من التعليمات المبرمجة مسبقاً لأداء مهمة محددة. ومع ذلك، فإن قدراتها محدودة بما تم برمجتها للقيام به. من ناحية أخرى، يمكن لأدوات إدارة المعرفة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المعقدة التي تتطلب قدرات معرفية. يمكنها التعلم من التجربة والتكيف مع الحالات الجديدة وحتى اتخاذ القرارات بناءً على البيانات التي تعالجها. هذا يجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر تنوعاً وكفاءة في أتمتة مجموعة أوسع من المهام.
هل شعرت بالإحباط من أن أنظمة البحث تجد فقط المعلومات التي تطابق بالضبط استعلام البحث الخاص بك؟ هذا يرجع إلى اعتماد قواعس المعرفة التقليدية على خوارزميات البحث عن المطابقة الدقيقة. غالباً ما يؤدي هذا النهج إلى نتائج بحث أقل دقة. قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي، من ناحية أخرى، تستخدم خوارزميات متقدمة تفهم السياق والدلالات لاستعلام البحث. يمكنها العثور على معرفة ذات صلة حتى لو لم تطابق بالضبط استعلام البحث، مما يؤدي إلى نتائج بحث أكثر دقة وشمولاً.
لا يمكن لقواعس المعرفة التقليدية فهم التفضيلات الفردية وسلوكيات المستخدم. توفر توصيات عامة بناءً على معايير محددة مسبقاً. قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي، من ناحية أخرى، يمكنها تحليل بيانات المستخدم الفردية لفهم تفضيلاتهم وسلوكيات المستخدم واحتياجاتهم. يمكنها بعد ذلك توفير توصيات شخصية يرجح أن تلبي احتياجات وتفضيلات المستخدم. هذا يؤدي إلى تجربة عملاء أكثر شخصية وإرضاءً واتساقاً.
قواعس المعرفة التقليدية ثابتة، ولا يمكنها التعلم أو التكيف مع المعلومات الجديدة أو التغييرات في البيئة. إذا أجريت تغييرات، فأنت بحاجة إلى تحديثها وإعادة برمجتها يدوياً للتعامل مع المهام أو الحالات الجديدة. قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي، على العكس من ذلك، ديناميكية وقادرة على التعلم المستمر من البيانات والتجارب الجديدة. على عكس قواعس المعرفة التقليدية، يمكنها التكيف مع التغييرات في البيئة وتحسين أدائها بمرور الوقت دون مدخلاتك. هذا يجعل أنظمة قاعدة المعرفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أكثر مرونة وقابلية للتكيف، وقادرة على التعامل مع مجموعة أوسع من المهام والحالات.
أصبحت معالجة كميات كبيرة من البيانات ضرورة. ومع ذلك، فإن قواعس المعرفة التقليدية محدودة في قدرتها على معالجة وتحليل كميات البيانات الكبيرة. يمكن أن تصبح بطيئة وغير فعالة مع زيادة كمية البيانات. بدلاً من ذلك، تم تصميم قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات. يمكنها معالجة وتحليل المعلومات بسرعة وكفاءة، مما يمكنها من التعامل مع كميات بيانات كبيرة مع تقديم خدمة أسرع.
كما تعلم بالفعل، قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي هي في الأساس مكتبة ضخمة ومنظمة جيداً من المعلومات التي يستخدمها نظام الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات والإجابة على الاستعلامات. لكن كيف يعمل كل هذا؟ دعنا نتعمق.
الخطوة الأولى في إنشاء قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي هي جمع البيانات. يمكن القيام بذلك بطرق مختلفة، مثل الإدخال المباشر أو التنقيب عن البيانات أو خوارزميات التعلم الآلي. على سبيل المثال، قد يتم إطعام روبوت محادثة قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي بآلاف تفاعلات خدمة العملاء لتعلم كيفية الرد على استعلامات مختلفة.
بمجرد جمع البيانات، يجب تنظيمها وهيكلتها بطريقة يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها واستخدامها. هنا يأتي دور تمثيل المعرفة. تمثيل المعرفة هو عملية ترجمة المعلومات المعقدة والحقيقية إلى صيغة يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي فهمها. قد يكون هذا في شكل شبكات دلالية أو إطارات أو تمثيلات قائمة على المنطق.
على سبيل المثال، تمثل الشبكات الدلالية المعرفة من حيث العقد (المفاهيم) والحواف (العلاقات). هذا يسمح للذكاء الاصطناعي بفهم العلاقات بين أجزاء مختلفة من المعلومات. الإطارات، من ناحية أخرى، هي هياكل بيانات تحتوي على سمات وقيم، مما يوفر تمثيلاً أكثر تفصيلاً للمعرفة.
بمجرد تمثيل المعرفة، يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامها لاتخاذ القرارات أو الإجابة على الاستعلامات. يتم هذا من خلال الاستدلال، وهي عملية يطبق فيها الذكاء الاصطناعي القواعد المنطقية على قاعدة المعرفة لاستخلاص معلومات جديدة. على سبيل المثال، إذا كانت قاعدة المعرفة تحتوي على المعلومات التي تفيد بأن “جميع الكلاب هي ثدييات” و"فيدو هو كلب”، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يستنتج أن “فيدو هو ثدي”.
دعنا نتحدث عن مثال واقعي.
Knowledge Graph من Google هي قاعدة معرفة ذكاء اصطناعي قوية تحول طريقة بحثنا عن المعلومات على الإنترنت. إنها ليست مجرد قاعدة بيانات، بل شبكة ضخمة ومترابطة من الحقائق والأشخاص والأماكن والأشياء وكيفية ارتباطها ببعضها البعض.
تخيل أنك تبحث عن معلومات حول برج إيفل. في الماضي، كنت ستحصل على قائمة بمواقع الويب التي تذكر برج إيفل. لكن مع Knowledge Graph من Google، تحصل على صندوق منظم بعناية يحتوي على تفاصيل رئيسية حول برج إيفل، بما في ذلك ارتفاعه وتاريخ البناء والموقع وحتى الأشخاص والأحداث ذات الصلة.
هذا ممكن لأن Knowledge Graph يفهم الكيانات الحقيقية وعلاقاتها ببعضها البعض. إنها مثل موسوعة عملاقة يستخدمها Google لفهم وتنظيم معلومات العالم، مما يجعلها في متناول الجميع ومفيدة.
بعد تعلم كيفية عمل قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي، دعنا نستكشف كيف يمكن لدمجها في عمليات عملك حل العديد من التحديات المتعلقة بإدارة المعرفة.
الإفراط في المعلومات هو أحد أكثر الجوانب تحدياً في إدارة المعرفة المؤسسية. غالباً ما يقضي الموظفون وقتاً طويلاً جداً في البحث عن مقالات معرفية عبر تنسيقات ومنصات متعددة، بحثاً عن محتوى ذي صلة. يمكن لقواعس معرفة الذكاء الاصطناعي حل هذه المشكلة بتجميع كل هذه المعلومات في مكان واحد واستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتنظيمها بطريقة منطقية.
في الواقع، أظهرت الأبحاث أن الذكاء الاصطناعي التوليدي والتقنيات الأخرى يمكنها أتمتة أنشطة العمل التي تستهلك حالياً 60 إلى 70 في المائة من وقت الموظفين. هذا يعني وقتاً أقل قضاؤه في المهام الروتينية ووقتاً أكثر للتركيز على القرارات الاستراتيجية التي يمكنها دفع عملك للأمام.
تحدٍ آخر في العديد من ممارسات إدارة المعرفة هو السرعة التي تتغير بها المعرفة. مع تطور الأسواق والتقنيات وتفضيلات العملاء باستمرار، تحتاج الشركات إلى طريقة للحفاظ على معرفتها محدثة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد هنا من خلال التعلم المستمر من البيانات الجديدة وتحديث قاعدة المعرفة وفقاً لذلك.
الوصول إلى المعرفة هو عقبة رئيسية أخرى تواجهها الشركات. كما لمسنا بالفعل، غالباً ما تتطلب قواعس المعرفة التقليدية من المستخدمين البحث عن المعلومات باستخدام كلمات رئيسية محددة. إذا لم يعرف موظفوك الكلمات الرئيسية الصحيحة، فقد لا يتمكنون من العثور على المعلومات المطلوبة. يمكن للذكاء الاصطناعي التغلب على هذا التحدي باستخدام معالجة اللغة الطبيعية لفهم سياق الاستعلامات وتقديم ردود ذات صلة.
على الرغم من أن الأنظمة المختلفة قد تدمج وظائف مختلفة، إلا أن هناك عدة ميزات رئيسية يجب أن تتضمنها جميع أنظمة إدارة المعرفة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي الناجحة.
تم تصميم قواعس المعرفة الشاملة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لفهم سياق المعلومات التي تعالجها. هذا يعني أنها يمكنها فهم العلاقات بين أجزاء مختلفة من المعلومات، مما يجعلها أكثر فعالية في حل المشاكل المعقدة. على سبيل المثال، إذا طُلب من الذكاء الاصطناعي التوصية بفيلم، فسيستخدم قاعدة معرفته لفهم تفضيلات المستخدم والعلاقات بين الأفلام المختلفة والعوامل الأخرى ذات الصلة قبل تقديم توصية.
هذا يعني أن أدوات قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي يمكنها فهم المعنى والنية وراء المعلومات التي تعالجها. هذا يسمح لها بتقديم نتائج أكثر دقة وملاءمة. على سبيل المثال، إذا سأل المستخدم مساعد الذكاء الاصطناعي “كيف هو الطقس؟"، فسيفهم الذكاء الاصطناعي أن المستخدم يطلب توقعات الطقس ويقدم الإجابة المساعدة ذات الصلة.
واحدة من أهم ميزات كل قاعدة معرفة رائعة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي هي قدرتها على البحث عبر كميات ضخمة من البيانات بسرعة وكفاءة. يتم تحقيق ذلك من خلال خوارزميات متقدمة وتقنيات التعلم الآلي التي تسمح للذكاء الاصطناعي بفهم سياق استعلام البحث وتقديم النتائج الأكثر ملاءمة. على سبيل المثال، إذا طلب المستخدم من مساعد الذكاء الاصطناعي العثور على معلومة محددة في قاعدة بيانات كبيرة، فسيستخدم الذكاء الاصطناعي قاعدة معرفته لفهم الاستعلام والبحث عبر البيانات وتقديم الإجابة في غضون ثوانٍ.
تستخدم قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي لتحسين أدائها بمرور الوقت. تتعلم من تفاعلاتها وتجاربها، مما يسمح لها بتقديم نتائج أفضل وتقديم تنبؤات أكثر دقة. على سبيل المثال، كان روبوت خدمة عملاء مدفوع بالذكاء الاصطناعي سيستخدم مقالات قاعدة معرفته للتعلم من التفاعلات السابقة مع العملاء، مما يسمح له بتقديم خدمة أفضل في المستقبل.
يجب أن تكون قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي قابلة للتكامل بسهولة مع الأنظمة والتقنيات الأخرى، مما يسمح لها بالعمل بالتزامن مع أدوات وأنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى. هذا يمكن أن يعزز قدرات قاعدة معرفتها ويجعلها أكثر فعالية في حل المشاكل المعقدة.
تم تصميم أدوات قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي مع الأخذ في الاعتبار أمان البيانات. تستخدم بروتوكولات تشفير وأمان متقدمة لضمان حماية البيانات التي تخزنها من الوصول غير المصرح به. هذا مهم بشكل خاص في التطبيقات التي تعالج بيانات حساسة، مثل الرعاية الصحية أو المالية.
تتمتع العديد من قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي بدعم متعدد اللغات، مما يسمح لها بفهم ومعالجة المعلومات بلغات متعددة. هذا مفيد بشكل خاص في التطبيقات العالمية حيث قد يتفاعل المستخدمون مع النظام بلغات مختلفة.
في هذا القسم، سننظر إلى أكثر الفوائد ملحوظة التي يمكن لقاعدة معرفة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي أن تجلبها لعملك، بغض النظر عن الصناعة أو حجم شركتك.
واحدة من أكثر الفوائد وضوحاً وأهمية لقواعس معرفة الذكاء الاصطناعي هي قدرتها على تحليل كميات ضخمة من البيانات وتحديد الأنماط والاتجاهات والرؤى التي قد يكون من الصعب على البشر اكتشافها. على سبيل المثال، يمكن لقاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي في بيئة الرعاية الصحية تحليل بيانات المريض لتحديد الاتجاهات في تطور المرض أو فعالية العلاج. هذا يمكن أن يؤدي إلى رؤى جديدة واتخاذ قرارات أفضل، مما قد يحسن نتائج المريض.
يمكن لأدوات إدارة المعرفة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي ربط وتكامل البيانات من مقالات قاعدة معرفة مختلفة ومصادر أخرى، مما يوفر عرضاً موحداً للمعلومات. على سبيل المثال، في بيئة الأعمال، يمكن لقاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي دمج البيانات من المبيعات والتسويق وخدمة العملاء لتوفير عرض شامل لسلوك العملاء وتفضيلاتهم. هذا يمكن أن يساعد عملك على اتخاذ قرارات أكثر استنارة وتحسين عملياتك.
المحتوى هو الملك، وإدارة المعرفة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي يمكنها ربط وتكامل البيانات من مقالات قاعدة معرفة مختلفة ومصادر أخرى، مما يوفر عرضاً موحداً للمعلومات. على سبيل المثال، في بيئة الأعمال، يمكن لقاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي دمج البيانات من المبيعات والتسويق وخدمة العملاء لتوفير عرض شامل لسلوك العملاء وتفضيلاتهم. هذا يمكن أن يساعد عملك على اتخاذ قرارات أكثر استنارة وتحسين عملياتك.
يمكن لقواعس المعرفة الشاملة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي توفير مقاييس وتحليلات قيمة حول استخدام وفعالية المعرفة. هذا يمكن أن يساعد المنظمات على قياس تأثير جهود إدارة المعرفة لديها وإجراء تحسينات حيث لزم الأمر. على سبيل المثال، يمكن لشركة تتبع مقالات قاعدة المعرفة التي يصل إليها العملاء بشكل متكرر أو المواضيع التي تولد أكثر استفسارات العملاء، مما يساعدهم على تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.
أتمتة المهام والعمليات مثل إدخال البيانات وتحديثات المحتوى ذي الصلة واسترجاع المعلومات أمر سهل لقواعس معرفة الذكاء الاصطناعي. هذا يمكن أن يزيد الكفاءة ويقلل الأخطاء ويحرر الموظفين للتركيز على مهام أكثر استراتيجية. على سبيل المثال، يمكن لقاعدة معرفة أن تملأ تلقائياً بمعلومات من تقرير بحثي جديد، مما يوفر على الموظفين وقت إدخال البيانات يدوياً.
بالإضافة إلى تحسين خدمة العملاء، يمكن لقواعس معرفة الذكاء الاصطناعي توفير إجابات سريعة ودقيقة على استفسارات العملاء. على سبيل المثال، يمكن لروبوت خدمة عملاء مدفوع بقاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي توفير حلول سريعة للعملاء لمشاكلهم، مما يؤدي إلى رضا عملاء أعلى وزيادة الولاء.
وأخيراً وليس آخراً، من الفوائد التي يمكن لقواعس معرفة الذكاء الاصطناعي أن تجلبها لشركتك قدرتها على توفير تجارب تعلم وتدريب شخصية، مما يساعد الموظفين على التعلم السريع والتكيف مع الأدوار والمسؤوليات الجديدة. على سبيل المثال، يمكن لموظف جديد استخدام قاعدة المعرفة للتعلم السريع عن سياسات الشركة والإجراءات والثقافة، مما يقلل الوقت والتكلفة المرتبطة بالتدريب ويزيد الإنتاجية.
كما هو الحال مع أي أنظمة مبتكرة، تأتي قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي مع مجموعة من العيوب المحتملة. لتسهيل الفهم، قسمناها إلى أربع فئات رئيسية. ومع ذلك، كل عمل مختلف، لذا ضع في الاعتبار أن القيود التي قد تواجهها لا يجب أن تكون مطابقة تماماً للقيود المدرجة أدناه.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد أحرز تقدماً كبيراً في إنشاء المحتوى، إلا أنه لا يزال لديه قيود. يمكن أن تختلف جودة المحتوى الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وغالباً ما يفتقر إلى الدقة والإبداع وفهم السياق الذي يجلبه الكتاب البشريون. يمكن لنماذج لغة الذكاء الاصطناعي إنشاء محتوى بناءً على الأنماط والبيانات التي تم إطعامها، لكنها لا تفهم دائماً تعقيدات اللغة أو المراجع الثقافية أو أحدث الاتجاهات. هذا يمكن أن يؤدي إلى محتوى قاعدة معرفة صحيح من الناحية التقنية لكن يفتقر إلى العمق أو الملاءمة.
تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي تدريباً وتحديثاً مستمراً للبقاء فعالة. مع تطور اللغة البشرية الحقيقية والاتجاهات والمعايير الاجتماعية باستمرار، فإن نظام الذكاء الاصطناعي المدرب على البيانات من قبل خمس سنوات ربما لا يعمل بكفاءة كافية بعد الآن. يتطلب هذا التدريب المستمر الوقت والموارد وإمدادات ثابتة من البيانات المحدثة. ناهيك عن أن عملية التدريب يمكن أن تكون معقدة وتتطلب مستوى معين من الخبرة.
لا شك في أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز الكفاءة والإنتاجية بشكل كبير، هناك خطر من الاعتماد الزائد عليه. يجب النظر إلى الذكاء الاصطناعي كأداة لمساعدة وتعزيز القدرات البشرية، وليس لاستبدالها. يمكن أن يؤدي الاعتماد الزائد على الذكاء الاصطناعي إلى نقص في التفكير النقدي ومهارات حل المشاكل. علاوة على ذلك، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تخطئ، وإذا لم يتم فحص هذه الأخطاء بسبب الاعتماد الزائد، فقد تؤدي إلى مشاكل كبيرة.
بناءً على النقطة السابقة، على الرغم من التقدم في الذكاء الاصطناعي، الإشراف البشري لا يزال حاسماً. كما ذكرنا بالفعل، غالباً ما تفتقر أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى القدرة على فهم السياق واتخاذ قرارات أخلاقية أو التفكير بشكل إبداعي. بدون إشراف بشري، يمكنهم ارتكاب أخطاء أو نشر التحيز الموجود في بيانات التدريب الخاصة بهم أو استخدامهم بشكل خبيث. لذلك، من المهم وجود نظام حيث يمكن للمشرفين البشريين فحص عمل الذكاء الاصطناعي بانتظام وتقديم ملاحظات وإجراء التعديلات اللازمة. على سبيل المثال، قد ينتج مولد محتوى الذكاء الاصطناعي محتوى مسيء أو غير مناسب إذا لم يتم الإشراف عليه بشكل صحيح.
لإعطاؤك فكرة عن مدى انتشار أنظمة قاعدة معرفة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، دعنا ننظر إلى خمس شركات تستخدمها للحصول على ميزة تنافسية.
تستخدم Google قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي في محرك البحث الخاص بها لتحسين نتائج البحث. تساعد قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي، المعروفة باسم Knowledge Graph، Google على فهم السياق والمعنى وراء استعلامات البحث، مما يوفر نتائج أكثر دقة وملاءمة.
نحن نعلم أننا ذكرنا بالفعل Watson الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك، لا يمكننا استبعاد IBM عند الحديث عن أمثلة قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي. Watson من IBM هو مثال أساسي لقاعدة معرفة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات كبيرة من البيانات وتقديم رؤى، مما يجعلها مفيدة في مجموعة متنوعة من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والمالية وخدمة العملاء.
تستخدم Amazon قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي في نظام التوصيات الخاص بها. من خلال تحليل سلوك العملاء وسجل الشراء، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي من Amazon أن يقترح منتجات قد يكون العملاء مهتمين بها، مما يحسن تجربة التسوق ويزيد المبيعات.
تستخدم Meta’s Facebook قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي لتخصيص موجزات المستخدمين واستهداف الإعلانات وحتى الكشف عن المحتوى غير المناسب أو الضار وإزالته.
تستخدم Spotify قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي لتحليل عادات الاستماع للمستخدمين وإنشاء قوائم تشغيل وتوصيات مخصصة. هذا لا يحسن تجربة المستخدم فحسب، بل يساعد أيضاً الفنانين وشركات التسجيلات على استهداف جمهورهم بشكل أكثر فعالية.
الطريقة الأكثر فعالية هي الاستفادة من برنامج قاعدة معرفة يتضمن بالفعل ميزات الذكاء الاصطناعي. مثال هنا هو قاعدة معرفة LiveAgent التي تطرح ميزات قاعدة معرفة جديدة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
قاعدة معرفة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي – باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن إنشاء مقالات قاعدة معرفة تلقائياً بناءً على محادثات العملاء السابقة والتذاكر دون مدخلات من وكلاء دعم العملاء.
البحث الذكي – مع هذه الميزة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن للمستخدمين طرح أسئلة بدلاً من الاعتماد على عمليات البحث عن الكلمات الرئيسية المطابقة بالضبط. نتيجة لقدرة البحث الذكي على فهم الدلالات والسياق، فإنه يوفر إجابات فورية ومقالات ذات صلة بناءً على المعلومات في قاعدة المعرفة.
بدلاً من ذلك، يمكنك تنفيذ قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي من الصفر، على الرغم من أن هذه العملية أكثر تعقيداً. يتضمن إنشاء قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي عدة خطوات مهمة يجب عليك اتباعها بجد.
أولاً، تحتاج إلى تحديد احتياجات ومقاصد مؤسستك. يتضمن هذا تحديد نوع المعلومات التي سيتم تخزينها في قاعدة المعرفة ومن سيستخدمها وكيف سيتم استخدامها. قد يتراوح هذا من معلومات خدمة العملاء إلى سياسات وإجراءات الشركة الداخلية.
بمجرد تحديد احتياجات شركتك، الخطوة التالية هي اختيار برنامج قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي المناسب. هناك خيارات عديدة متاحة في السوق، لكل منها مجموعة ميزات وقدرات خاصة بها. يجب أن يكون البرنامج المختار قادراً على أتمتة عملية جمع وتنظيم وتحديث المعلومات.
بمجرد أن تقرر أي برنامج قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي هو الأنسب، الخطوة التالية هي ملء قاعدة المعرفة بالمعلومات. يتضمن هذا إدخال البيانات في النظام وتنظيمها بطريقة تسهل على مستخدمي البرنامج العثور على ما يبحثون عنه.
بمجرد ملء قاعدة المعرفة الجماعية بالبيانات، يجب عليك تدريب مستخدمي البرنامج على كيفية استخدامه بفعالية. قد يتضمن هذا ورش عمل أو دروساً تعليمية أو جلسات تدريب فردية. يمكن لميزات الذكاء الاصطناعي للبرنامج أيضاً المساعدة في هذه العملية من خلال توفير تجارب تعلم شخصية لكل مستخدم.
أخيراً، من المهم تحديث وصيانة قاعدة المعرفة بانتظام لضمان بقاؤها ذات صلة ومفيدة. لحسن الحظ، يمكن لميزات الذكاء الاصطناعي للبرنامج المساعدة في هذه العملية من خلال تحديد المعلومات القديمة تلقائياً واقتراح التحديثات.
على الرغم من أننا بدأنا هذه المقالة بالقول إن الذكاء الاصطناعي لم يعد مفهوماً مستقبلياً جداً، هناك العديد من الأشياء المثيرة التي يمكن توقعها. وعلى الرغم من أننا لن نتحدث عن The Matrix أو السيارات الطائرة، نأمل أن تشعر بأنك تخطو إلى كبسولة زمنية وتذهب بجرأة إلى حيث لم يذهب أحد من قبل (أو الذكاء الاصطناعي).
روبوتات الدردشة المتقدمة هي اتجاه مهم في الذكاء الاصطناعي، قادرة على فهم الاستفسارات المعقدة وتقديم ردود دقيقة بفضل التطورات في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML). تتعلم وتحسن قدراتها بمرور الوقت.
التفاعلات القائمة على الصوت آخذة في الارتفاع أيضاً، مع اعتماد مكبرات الصوت الذكية ومساعدات الصوت مثل Alexa و Google Home و Siri. تتحسن قدرات قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي لفهم والرد على أوامر الصوت، مما يجعل التفاعلات أكثر كفاءة.
تتكامل تكنولوجيا قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي أيضاً مع المساعدين الافتراضيين، مما يساعد في المهام من الجدولة إلى التحكم في أجهزة المنزل الذكي. تمكن هذه التكنولوجيا المساعدين الافتراضيين من توفير ردود دقيقة ويتوقع أن تصبح أكثر استباقية وشخصية في المستقبل.
باختصار، قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي تحول طريقة عمل الشركات، وتوفر ثروة من الفوائد من أتمتة المهام المعقدة إلى توفير توصيات شخصية. إنها ديناميكية وقابلة للتكيف وقادرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات، مما يجعلها أداة قوية لأي منظمة.
تشير جميع الاتجاهات المثيرة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي على الأفق إلى أن قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي ستصبح أكثر تكاملاً في عمليات الأعمال. من خلال تنفيذ قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي في مؤسستك، يمكنك تعزيز الكفاءة وتحسين خدمة العملاء ودفع عملك إلى آفاق جديدة.
شارك هذا المقال
يشرف دانيال على التسويق والاتصالات في LiveAgent كعضو في الدائرة الداخلية للمنتج والإدارة العليا للشركة. شغل سابقاً عدة مناصب إدارية في التسويق والاتصالات مع العملاء. يُعترف به كأحد الخبراء في الذكاء الاصطناعي وتكامله في بيئة خدمة العملاء.
يمكن للصناعات مثل الرعاية الصحية والمالية والتكنولوجيا أن تستفيد بشكل كبير من قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يمكن لشركات التكنولوجيا الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحسين المنتجات والخدمات وتحسين تجربة العملاء وتعزيز الابتكار.
تحمى قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي بعدة تدابير أمان. وتشمل هذه تشفير البيانات سواء في حالة السكون أو أثناء النقل، مما يجعل المعلومات غير قابلة للقراءة للمستخدمين غير المصرح لهم. يضمن تطبيق الضوابط لتقييد الوصول إلى محتوى قاعدة المعرفة أن يتمكن فقط الموظفون المصرح لهم من الوصول إلى البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يتم إجراء عمليات تدقيق أمان منتظمة وتقييمات الثغرات لتحديد وإصلاح الثغرات الأمنية المحتملة.
نعم، تثير قواعس المعرفة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي عدة مخاوف أخلاقية. وتشمل هذه قضايا الخصوصية وخطر التحيز. بالإضافة إلى ذلك، هناك مخاوف بشأن المساءلة والشفافية. يتم معالجة هذه المخاوف من خلال سياسات حوكمة البيانات الصارمة والشفافية في خوارزميات الذكاء الاصطناعي والجهود المستمرة لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها الكشف عن التحيز والتخفيف منه.
نعم، يمكن لقاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي أن تحسن بشكل كبير جهود خدمة العملاء لديك. يمكنها توفير إجابات فورية ودقيقة على استفسارات العملاء، مما يقلل أوقات الانتظار ويحسن رضا العملاء. يمكنها أيضاً أن تعمل 24/7 كخدمة ذاتية للعملاء، مما يوفر دعماً للعملاء بدون انقطاع ويخفف العبء عن ممثلي خدمة العملاء لديك. علاوة على ذلك، يمكنها التعلم من تفاعلات العملاء، مما يحسن باستمرار قدرتها على حل مشاكل العملاء.
تشمل القطاعات التي يمكنها الاستفادة أكثر من قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي الرعاية الصحية، لتحسين التشخيص والرعاية الطبية؛ صناعة تكنولوجيا المعلومات، لتحسين الأمن السيبراني وإدارة الأنظمة؛ قطاع المالية، لتقييم المخاطر والكشف عن الاحتيال؛ وقطاع البيع بالتجزئة، لتجارب العملاء الشخصية وإدارة المخزون. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لقطاعات مثل التعليم والتصنيع واللوجستيات أن تستفيد بشكل كبير من قواعس معرفة الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن يكون تنفيذ قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي عملية معقدة إلى حد ما. يعتمد التعقيد على احتياجات مؤسستك والبرنامج المختار وكمية البيانات المراد دمجها. ومع ذلك، تقدم العديد من منصات قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي الحديثة واجهات سهلة الاستخدام وعمليات تنفيذ موجهة لتبسيط النشر.
تعلم كيفية إنشاء قاعدة معرفة في 6 خطوات: اختر البرنامج المناسب، نظم المحتوى، وحسن المقالات. تجنب الأخطاء الشائعة، عزز خدمة العملاء، ومكن الخدمة الذاتية....
تعلم كيفية بناء قاعدة معرفة داخلية فعالة في عام 2025 من خلال هذا الدليل الشامل! عزز الكفاءة مع نصائح الخبراء وأفضل الممارسات....
عزز الإنتاجية ودعم العملاء مع هذا الدليل الشامل لقواعد المعرفة! اكتشف الأنواع، الفوائد، رؤى الذكاء الاصطناعي وأدوات LiveAgent....
انضم إلى مجتمع عملائنا السعداء وقدّم دعماً مميزاً مع LiveAgent.
