Puntos clave
- La IA puede ayudar a las empresas a crear, organizar, encontrar, mantener y difundir conocimientos de forma más eficiente.
- La búsqueda y el autoservicio basados en la IA pueden facilitar a los empleados y clientes la búsqueda de respuestas útiles sin tener que rebuscar en múltiples sistemas.
- La IA generativa puede ayudar en tareas como la síntesis, la creación de contenidos, la clasificación y la actualización de conocimientos.
- La IA funciona mejor cuando cuenta con el respaldo de contenido empresarial preciso, estructurado, regulado y con permisos adecuados.
- La supervisión humana sigue siendo importante para mantener la calidad, la seguridad, el cumplimiento normativo y la confianza.
Introducción
Las herramientas de IA se están convirtiendo rápidamente en la puerta de entrada al conocimiento empresarial. En lugar de perder tiempo buscando en numerosos sistemas una política o unas notas de una reunión, los empleados y los clientes pueden simplemente formular una pregunta y obtener una respuesta.
Sin embargo, la IA en la gestión del conocimiento solo es tan buena como la información de la que se nutre. Puede mejorar las búsquedas, facilitar la creación de contenidos y potenciar la eficiencia operativa en todas las funciones empresariales, siempre y cuando el conocimiento en el que se basa sea preciso, esté actualizado y esté bien gestionado.
¿Qué es la IA en la gestión del conocimiento?
La IA en la gestión del conocimiento se refiere al uso de la inteligencia artificial para ayudar a capturar, organizar, gestionar, localizar, compartir y aplicar el conocimiento de una organización.
Los sistemas
tradicionales de gestión del conocimiento
ya ayudan a las empresas a recopilar información, facilitar el intercambio de conocimientos y poner el contenido a disposición de empleados, clientes, socios y otros públicos. La IA añade una nueva dimensión al ayudar a esos sistemas a comprender el contenido, automatizar tareas repetitivas y responder de forma más inteligente a los objetivos de los usuarios.
Dependiendo del caso de uso, esto podría implicar tecnologías como:
- IA generativa para resumir, redactar o transformar contenidos de conocimiento.
- El procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comprender preguntas redactadas tal y como habla la gente en la vida real.
- Aprendizaje automático para reconocer patrones y mejorar las recomendaciones.
- Búsqueda semántica para encontrar información basada en el significado y el contexto, en lugar de coincidencias exactas de palabras clave.
- Generación aumentada por recuperación (RAG) para basar las respuestas generadas por IA en información corporativa validada.
El objetivo no es simplemente añadir un chatbot de IA a una base de conocimientos. Se trata de hacer que el conocimiento de la organización sea más fácil de gestionar y más útil allí donde las personas lo necesiten, ya sea en un portal de autoservicio, una herramienta interna o una conversación con un equipo de asistencia.
¿Por qué la IA está cobrando importancia en la gestión del conocimiento?
Cuanto más grande es una organización, más difícil puede resultar gestionar su conocimiento.
El contenido puede estar disperso por intranets, unidades compartidas, portales de clientes, sistemas de gestión de incidencias, wikis, blogs, repositorios de documentos y herramientas departamentales. Incluso cuando existe la información adecuada, es posible que los empleados y los clientes no sepan dónde buscarla.
La IA puede ayudar a abordar varios retos comunes:
- Volúmenes crecientes de contenido. Más información significa más contenido que organizar, revisar, actualizar y retirar.
- Fuentes de conocimiento desconectadas. La información importante puede estar repartida entre sistemas que no fueron diseñados para funcionar conjuntamente.
- Dificultad para encontrar respuestas. Los usuarios suelen saber lo que necesitan hacer sin conocer la terminología exacta o la ubicación del documento pertinente.
- Pérdida de experiencia institucional. Los conocimientos valiosos pueden desaparecer cuando los empleados con experiencia abandonan la empresa o cambian de puesto.
- Gestión manual de contenidos. Clasificar, etiquetar, revisar y mantener miles de activos de conocimiento puede resultar difícil de escalar.
Para los equipos de conocimiento y contenidos, esto supone un ejercicio de equilibrio. La organización necesita poner a disposición más información sin complicar la experiencia de quienes intentan utilizarla ni aumentar los costes operativos.
La IA puede ayudar a cerrar esa brecha. Los equipos de gestión del conocimiento ven claramente la oportunidad. En una encuesta realizada en 2026 por APQC
, el 49 % de los equipos de gestión del conocimiento señalaron que la incorporación de la IA y otras tecnologías inteligentes era una prioridad máxima, por encima de cualquier otra área de interés.
¿Cómo puede la IA mejorar la gestión del conocimiento?
La IA puede apoyar prácticamente todas las etapas del ciclo de vida del conocimiento. Las aplicaciones más útiles suelen acortar la distancia entre el momento en que alguien tiene una pregunta y el momento en que encuentra información precisa que la responda.
Facilitar la búsqueda de conocimiento corporativo
La búsqueda empresarial tradicional suele depender en gran medida de que los usuarios introduzcan las palabras clave adecuadas. Esto supone un problema cuando alguien sabe cuál es la pregunta, pero desconoce cómo clasifica la organización la respuesta.
La búsqueda basada en IA puede interpretar mejor las preguntas en lenguaje natural, la intención y el contexto. En lugar de obligar a alguien a probar varias variaciones de un término de búsqueda, el sistema puede ayudar a mostrar el artículo, el documento o la respuesta más relevante.
Esto resulta especialmente útil cuando los empleados necesitan información rápidamente, cuando los agentes de atención al cliente resuelven incidencias en tiempo real o cuando los clientes intentan resolver un problema por su cuenta.
Ayuda a crear y mantener el contenido de la base de conocimientos
Crear una base de conocimientos
es una cosa. Mantener la utilidad de cientos o miles de artículos a lo largo del tiempo es otra muy distinta.
La IA generativa puede ayudar a los equipos de contenido en tareas como:
- Redactar artículos de conocimiento a partir de material existente.
- Resumir documentos largos.
- Reescribir información técnica para diferentes públicos.
- Crear versiones más breves de contenidos ya existentes.
- Sugerir títulos, descripciones o clasificaciones.
- Apoyar las actualizaciones del conocimiento existente.
Esto no significa delegar la gestión de contenidos a la IA. Los expertos en la materia siguen teniendo que verificar los detalles importantes, y las organizaciones siguen necesitando flujos de trabajo que controlen lo que se publica.
Si se utiliza adecuadamente, la IA puede reducir parte del trabajo repetitivo relacionado con los contenidos, de modo que los equipos puedan centrarse en garantizar que el conocimiento en sí sea preciso, esté actualizado y resulte valioso.
Organizar y clasificar el conocimiento a gran escala
La IA puede ayudar a analizar el contenido y facilitar la categorización, el etiquetado y la identificación de relaciones entre la información. Esto puede facilitar la gestión de grandes repositorios de conocimiento sin que los equipos tengan que clasificar manualmente cada elemento desde cero.
También puede ayudar a descubrir conexiones que no resultan evidentes a primera vista. Un documento de soporte, una guía de producto y un artículo interno de resolución de problemas, por ejemplo, pueden abordar diferentes aspectos del mismo problema.
Una estructura de contenido más clara ayuda tanto a las personas como a los sistemas de IA a comprender qué información está disponible y cuándo es relevante.
Ofrecer conocimientos más relevantes
No todos los usuarios necesitan que se les presente la misma información de la misma manera. Un empleado puede necesitar pasos internos para la resolución de problemas. Un cliente puede necesitar un artículo de ayuda simplificado. Los desarrolladores pueden necesitar documentación técnica, mientras que un socio puede necesitar detalles específicos sobre un producto o servicio.
La IA puede complementarse con la personalización para ayudar a mostrar el conocimiento basándose en factores como:
- El rol del usuario.
- Cuenta u organización.
- Segmento de público.
- Comportamiento anterior.
- Tarea o contexto actual.
El resultado es una experiencia de conocimiento que se parece menos a buscar en un archivo y más a obtener información que se adapta a la situación concreta.
Ampliar el autoservicio para empleados y clientes
Una de las aplicaciones más inmediatas de la IA en la gestión del conocimiento es facilitar el autoservicio. Los empleados pueden utilizar un portal interno para encontrar políticas de RR. HH., instrucciones de TI, materiales de formación o procedimientos operativos. Los clientes pueden necesitar documentación sobre productos, guías de resolución de problemas o respuestas a preguntas sobre sus cuentas.
Cuando ese conocimiento es fácil de buscar y consultar, los usuarios pueden obtener respuestas inmediatas a preguntas rutinarias en lugar de tener que recurrir al equipo de asistencia para cada una de ellas.
Ya hay pruebas del valor de un autoservicio sólido, incluso antes de que la IA entre en escena. En un caso práctico, Airbus
utilizó un portal de autoservicio basado en Liferay para 100 000 usuarios y redujo las incidencias del servicio de asistencia en un 30 %. El descubrimiento de conocimientos impulsado por la IA puede basarse en ese mismo principio, haciendo que el camino de la pregunta a la respuesta sea aún más directo.
Conservar y reutilizar el conocimiento institucional
Es posible que parte del conocimiento más valioso de una organización nunca llegue a plasmarse en un documento formal. Puede residir en la experiencia de los empleados con más antigüedad, en las conversaciones entre equipos, en el historial de chats, en antiguos archivos de proyectos o en las respuestas que el personal de asistencia proporciona una y otra vez. Gran parte de ese conocimiento está en peligro. Según APQC
, solo el 8 % de las organizaciones recopila de forma sistemática los conocimientos de los empleados que se jubilan, mientras que el 16 % ni siquiera intenta hacerlo.
La IA puede ayudar a los equipos a convertir una mayor parte de esa información en conocimiento reutilizable, resumiendo el material original, estructurando el contenido desorganizado y facilitando la recuperación de la información existente.
Esto puede resultar especialmente útil para la incorporación de nuevos empleados, la planificación de la sucesión, la colaboración entre equipos y la reducción de la dependencia de un número reducido de expertos en la materia.
¿Cuáles son las ventajas de la gestión del conocimiento impulsada por la IA?
El verdadero valor de la IA no reside en la tecnología en sí misma, sino en lo que ocurre cuando las personas pueden aprovechar mejor el conocimiento que ya posee una organización.
Entre las ventajas potenciales se incluyen:
- Acceso más rápido a la información. Los empleados dedican menos tiempo a buscar en los distintos sistemas el documento o la respuesta adecuados.
- Mayor productividad. Los equipos pueden reducir el trabajo repetitivo que supone buscar, organizar, resumir y mantener el conocimiento.
- Mejor autoservicio. Los clientes y los empleados pueden resolver más dudas sin tener que esperar a recibir asistencia directa, lo que también puede mejorar la satisfacción del cliente.
- Experiencias más coherentes. Los distintos canales y públicos pueden recurrir a la misma fuente de conocimiento regulada, creando una única fuente de verdad.
- Mejor retención del conocimiento. Resulta más fácil capturar, conservar y reutilizar los conocimientos especializados de la organización.
- Información más relevante. La personalización y la búsqueda inteligente pueden reducir la cantidad de contenido no relevante que los usuarios tienen que examinar.
El impacto no se limita a las interacciones con los clientes. Materion, por ejemplo, puso a disposición de 2.600 empleados políticas, guías de referencia y otra documentación esencial a través de una experiencia de conocimiento rediseñada. La empresa registró un aumento del 47 % en las visitas a la página y del 18 % en las sesiones.
Por qué la IA sigue necesitando una base de conocimiento sólida
Resulta tentador pensar que la IA puede resolver por sí sola un entorno de conocimiento desorganizado. En realidad, puede hacer que las debilidades de ese entorno sean más visibles.
Si el contenido original está desactualizado, duplicado, mal estructurado o es inexacto, la IA no lo convierte de repente en fiable. Un sistema puede simplemente encontrar o generar una respuesta basada en información errónea de forma más eficiente.
Por eso, la gestión del conocimiento empresarial sigue necesitando fundamentos como:
- Una propiedad clara del contenido.
- Plantillas y estructura coherentes.
- Taxonomías y metadatos.
- Flujos de trabajo de revisión y aprobación.
- Permisos definidos.
- Procesos para actualizar y retirar contenidos.
- Conexiones entre fuentes de conocimiento relevantes.
La IA y la gestión del conocimiento funcionan mejor como una relación bidireccional. Un mejor conocimiento proporciona a la IA información más fiable con la que trabajar, mientras que la IA puede facilitar el mantenimiento y el uso de ese conocimiento.
Para los equipos responsables de las iniciativas de IA empresarial
, la calidad del conocimiento es tanto una cuestión tecnológica como de contenido. La fiabilidad de las experiencias de conocimiento basadas en IA depende directamente de la calidad del contenido en el que se basan.
¿Cuáles son los riesgos de utilizar la IA en la gestión del conocimiento?
La IA puede eliminar las fricciones en la gestión del conocimiento, pero también plantea nuevas cuestiones, y es importante reconocerlas desde el principio.
Antes de ampliar su uso, las organizaciones deben tener en cuenta varios riesgos.
Respuestas inexactas generadas por la IA
La IA generativa puede producir respuestas que suenen convincentes incluso cuando son inexactas. Basar las respuestas en el conocimiento empresarial aprobado puede reducir ese riesgo, pero la información crítica debe seguir contando con la supervisión humana adecuada para garantizar su precisión.
Contenido obsoleto o de baja calidad
Un sistema de IA no puede distinguir de forma fiable el buen conocimiento de la organización del contenido de mala calidad a menos que se cuente con los procesos y controles adecuados.
Las políticas antiguas, los artículos duplicados y las instrucciones contradictorias pueden socavar la calidad de la experiencia resultante.
Seguridad y permisos
Encontrar la respuesta correcta no sirve de nada si el sistema expone la información a la persona equivocada.
Las experiencias de conocimiento basadas en IA deben seguir los mismos controles de acceso que el contenido subyacente, especialmente cuando las organizaciones gestionan información confidencial sobre empleados, clientes, datos financieros o información privada.
Privacidad y cumplimiento normativo
Los distintos sectores y regiones pueden imponer requisitos específicos sobre cómo se pueden almacenar, procesar, consultar y utilizar los datos con la IA.
Los equipos de gestión del conocimiento y de TI deben comprender a qué información puede acceder un sistema de IA, establecer una gobernanza adecuada a sus requisitos normativos y mantener la capacidad de auditar cómo se utiliza dicha información.
Demasiada dependencia de la automatización
La IA puede ayudar en el trabajo de conocimiento, pero los empleados siguen aportando criterio, experiencia y responsabilidad.
A medida que la IA asume tareas más repetitivas, el papel humano se reorienta hacia la revisión, la gobernanza, la mejora y la toma de decisiones sobre cómo debe utilizarse el conocimiento de la organización.
Cómo preparar tu estrategia de gestión del conocimiento para la IA
Las organizaciones no necesitan aplicar la IA a todo el conocimiento empresarial de una sola vez. Las organizaciones líderes suelen adoptar un enfoque más práctico: empezar por un problema claro y ampliarlo a partir de ahí.
1. Empieza por el problema relacionado con el conocimiento
Identifica cuáles son las dificultades actuales de los usuarios.
¿Los empleados no consiguen encontrar las políticas? ¿Los clientes abren tickets de asistencia para preguntas que ya están documentadas? ¿Los equipos de contenido se ven desbordados por las actualizaciones? ¿Resulta difícil conservar los conocimientos especializados críticos?
Un problema específico facilita la elección de un caso de uso de la IA y el desarrollo de una solución que aporte un valor cuantificable.
2. Identifica tus fuentes de conocimiento
Localiza dónde se encuentra actualmente la información importante.
Esto podría incluir bases de conocimiento, intranets, wikis, sistemas de tickets, unidades compartidas, documentación de productos, portales de clientes y otras aplicaciones empresariales.
No es necesario trasladar todo a un único repositorio. Lo que sí es necesario es comprender qué información existe, quién debe tener acceso a ella y cómo se conectarán los sistemas.
3. Mejora la calidad y la estructura del contenido
La IA es una buena razón para abordar cualquier déficit de conocimiento existente.
Revisa la información obsoleta, elimina duplicados innecesarios, establece estructuras coherentes y aclara quién es el responsable de los contenidos importantes.
Estas mejoras ayudan a las personas hoy en día, al tiempo que crean una base más sólida para la IA en el futuro.
4. Establece la gobernanza y los permisos
Determina quién puede crear, aprobar, actualizar, acceder y retirar los diferentes tipos de conocimiento.
Esa misma gobernanza debe extenderse a la IA
. Los equipos deben comprender qué fuentes puede utilizar la IA, cómo se revisa la información generada y qué contenido pueden ver los distintos usuarios.
Descubre cómo Liferay puede ayudar a las organizaciones a utilizar la IA para que el conocimiento empresarial sea más fácil de encontrar y utilizar.
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5. Empieza con casos de uso de IA de alto valor
Busca áreas en las que la IA pueda eliminar fricciones significativas sin que sea necesario cambiar todo el entorno de conocimiento de una sola vez.
Algunos buenos puntos de partida podrían ser:
- Búsqueda empresarial impulsada por IA.
- Resumen de artículos de conocimiento.
- Redacción asistida por IA.
- Recomendaciones de contenido.
- Autoservicio para empleados.
- Autoservicio para clientes.
Una vez que los equipos puedan demostrar el valor en un área, podrán ampliar el uso de la IA a otros flujos de trabajo de la base de conocimientos, dejando margen para la innovación sin asumir demasiado de una sola vez.
6. Mide lo que mejora
La adopción de la IA no es un objetivo en sí mismo.
Haz un seguimiento de si la experiencia mejora realmente a través de indicadores como el éxito de las búsquedas, la resolución mediante autoservicio, el volumen de tickets de asistencia, la adopción por parte de los empleados, la interacción con el contenido y las lagunas de conocimiento recurrentes. En conjunto, estos indicadores muestran la eficacia real de tus soluciones de IA.
Esta información también puede revelar en qué aspectos hay que trabajar más en la estrategia de conocimiento subyacente.
Combina la IA y el conocimiento empresarial con Liferay DXP
La IA puede facilitar la búsqueda y el uso del conocimiento, pero las empresas siguen necesitando una forma de crear, gestionar, conectar y distribuir ese conocimiento a través de diferentes experiencias.
Liferay DXP aúna estas capacidades en una única plataforma, lo que permite a las organizaciones gestionar el conocimiento junto con los portales, las intranets y las experiencias digitales en las que ya trabajan los empleados, los clientes y los socios.
Liferay DXP puede facilitar la gestión del conocimiento basada en la IA a través de capacidades que incluyen:
- Descubrimiento de conocimientos impulsado por IA. Liferay AI Hub puede trabajar con contenidos de conocimiento para responder a preguntas y mostrar información relevante a los usuarios.
- Gestión de contenidos asistida por IA. Los equipos de contenidos pueden utilizar la asistencia de la IA a la hora de redactar y actualizar artículos de conocimiento.
- Búsqueda regulada y con control de permisos. Los resultados de la búsqueda se ajustan a los roles y permisos existentes, lo que ayuda a garantizar que los usuarios solo vean la información a la que están autorizados a acceder.
- Contenido estructurado y flujos de trabajo. Las plantillas y los flujos de trabajo de aprobación ayudan a mantener la coherencia del conocimiento y garantizan que se revise antes de su publicación.
- Integraciones empresariales. Los conectores nativos, las API y el marco de integración de Liferay permiten incorporar conocimientos procedentes de sistemas como plataformas de gestión de incidencias, wikis y unidades compartidas.
- Experiencias de conocimiento personalizadas. El contenido puede adaptarse en función de factores como el rol, la cuenta, el segmento o el comportamiento.
- Múltiples experiencias a partir de una misma base. La misma plataforma puede dar soporte a intranets para empleados, portales de autoservicio para clientes, centros de conocimiento para socios y herramientas de soporte interno.
La IA cambia lo que es posible con el conocimiento empresarial, pero el objetivo sigue siendo el mismo: proporcionar a las personas información fiable cuando y donde la necesiten.
Explora las capacidades de gestión del conocimiento
de Liferay DXP para descubrir cómo puedes convertir la información empresarial dispersa en experiencias de conocimiento conectadas y preparadas para la IA.
Preguntas frecuentes
¿Cómo se utiliza la IA en la gestión del conocimiento?
La IA puede facilitar la gestión del conocimiento mejorando la búsqueda, generando y resumiendo contenidos, organizando la información, recomendando recursos relevantes, facilitando el autoservicio y ayudando a los equipos a mantener grandes repositorios de conocimiento de forma más eficiente.
¿Qué es un sistema de gestión del conocimiento basado en la IA?
Un sistema de gestión del conocimiento basado en IA combina las capacidades tradicionales de captura, organización, control y puesta en común del conocimiento de la organización con capacidades de IA como la búsqueda en lenguaje natural, la generación de contenidos, las recomendaciones inteligentes y la automatización.
¿Puede la IA sustituir a la gestión del conocimiento tradicional?
No. La IA puede automatizar y mejorar muchas tareas de gestión del conocimiento, pero las organizaciones siguen necesitando contenido preciso, gobernanza, permisos, flujos de trabajo y experiencia humana. La IA es más eficaz cuando se asienta sobre una base sólida de gestión del conocimiento.
¿Qué ejemplos hay de IA en la gestión del conocimiento?
Algunos ejemplos son la búsqueda empresarial basada en IA, el autoservicio conversacional, el resumen automático de documentos, la clasificación de contenidos, las recomendaciones de artículos, la redacción asistida por IA y las herramientas que ayudan a identificar o actualizar conocimientos obsoletos.
¿Cómo mejora la IA generativa la gestión del conocimiento?
La IA generativa puede ayudar a los empleados a crear, resumir, reescribir y adaptar contenidos de conocimiento. También puede generar respuestas a las preguntas de los usuarios cuando se conecta a fuentes de conocimiento corporativas fiables.
¿Cuáles son los riesgos de utilizar la IA para la gestión del conocimiento?
Entre los riesgos habituales se incluyen las respuestas inexactas, el material de origen desactualizado, las preocupaciones sobre la privacidad, el acceso no autorizado a información restringida, los problemas normativos y la dependencia excesiva de los resultados automatizados sin revisión humana.
¿Puede la IA mejorar la búsqueda empresarial?
Sí. La IA puede ayudar a la búsqueda empresarial a comprender las preguntas en lenguaje natural, la intención y el contexto, en lugar de basarse exclusivamente en coincidencias exactas de palabras clave. Cuando se conecta a un conocimiento bien estructurado y bien gestionado, esto puede ayudar a los usuarios a encontrar información relevante más rápidamente.
