“La conoscenza è il nuovo oro”: un detto che oggi è più calzante che mai e descrive quanto è preziosa la conoscenza per le imprese. Per organizzare, gestire e comunicare questa conoscenza all’interno delle aziende possono essere usati diversi tool. Sono conosciuti soprattutto Wiki, format come “lessons learned” o la mappatura delle competenze.

Ma lo sviluppo molto rapido del settore dell’intelligenza artificiale e dell’IA generativa offre nuovi (e ancora più efficienti) approcci per gestire la conoscenza: stiamo parlando di enterprise search e chatbot.

Cos’è l’enterprise search?

A prima vista, le applicazioni di enterprise search funzionano come i noti motori di ricerca: dopo aver inserito una richiesta di ricerca, le informazioni desiderate vengono emesse in un elenco di risultati. Ci sono, tuttavia, anche delle nette differenze. L’enterprise search fornisce risultati a partire da dati interni, che può integrare con informazioni provenienti da fonti esterne. È però importante considerare anche i diritti di accesso. Un collaboratore non può ad esempio accedere a dati aziendali sensibili, che normalmente solo la direzione può visionare.

Grazie all’uso dell’intelligenza artificiale è inoltre possibile importare e interpretare dati in diversi formati (Word, Excel, immagini, video, messaggi vocali...). Un grafico aggiunto come immagine in una presentazione Power Point può essere letto tanto quanto una call registrata su Teams o Zoom combinata con semplici file di testo.

A cosa servono i chatbot?

Soprattutto dopo l’introduzione e il clamore generatosi attorno al chatbot ChatGPT, sempre più spesso vengono utilizzate chat per inserire richieste di ricerca. Anziché immettere semplici parole chiave, vengono poste domande concrete. La risposta può essere seguita da un’altra domanda, ad esempio per ottenere maggiori dettagli su un determinato argomento o anche per chiedere quale sia la fonte dell’informazione fornita.

Che ne è della protezione dei dati?

Una questione che ci si dovrebbe porre è il tema della protezione dei dati. Chatbot come ChatGPT acquisiscono dalle informazioni dei dati importati, nonché dalle domande già inserite e dalla loro valutazione. Se ad esempio voglio avere informazioni su un determinato cliente, ma non sono soddisfatto della risposta, posso comunicarlo al chatbot. In questo modo prende nota del feedback e apprende da questa interazione.

Se un chatbot viene utilizzato per la gestione interna della conoscenza, è fondamentale fare in modo che non vengano divulgati all’esterno dati sensibili, come ad esempio dati che si trovano sul proprio server o su un cloud privato.

Applicazione pratica

Per rendere tutto questo un po’ più tangibile, ecco un esempio concreto di come l’IA potrebbe essere applicata all’interno della vostra azienda. Un nuovo dipendente viene assunto in sostituzione di un collega che sarà assente per un periodo di tempo prolungato. Questi ha salvato informazioni sui clienti sia nel CRM esistente sia in call su Teams, e-mail o altri appunti. Per il neoassunto è difficile raccogliere tutte queste informazioni. Con l’aiuto di un’enterprise search sotto forma di un chatbot può ad esempio formulare la seguente richiesta: “Forniscimi tutte le informazioni sul cliente X”. Se il nuovo collaboratore vuole avere informazioni più specifiche, può porre una domanda più dettagliata oppure farsi dare le fonti precise, come ad esempio lo scambio di e-mail del giorno X.

Un altro esempio potrebbe essere il seguente: “Forniscimi un elenco di tutte le riunioni cui ha partecipato la direzione ed è stato discusso di un nuovo ERP”. In questo caso, una ricerca manuale potrebbe essere molto dispendiosa, specie se non è stato redatto un verbale delle riunioni, i dati sono stati inviati via e-mail o su Teams/Zoom dopo la riunione ed eventualmente si deve tenere conto di informazioni da registrazioni audio e video.

Il principale vantaggio di enterprise search è, dunque, la possibilità di reperire informazioni con maggiore efficienza, indipendentemente da dove e in che forma esse siano state memorizzate. Includendo diverse fonti nella ricerca e mettendo insieme le informazioni ottenute si potranno prendere decisioni e intervenire più rapidamente, il che può a sua volta tradursi in vantaggi sulla concorrenza.

In che modo IDM può essere d’aiuto?

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