L'IA nella gestione della conoscenza: come sta cambiando il modo in cui le aziende utilizzano la conoscenza

Introduzione

Gli strumenti di intelligenza artificiale stanno rapidamente diventando la porta d'accesso alla conoscenza aziendale. Anziché perdere tempo a cercare una politica o una serie di appunti di riunione in numerosi sistemi, dipendenti e clienti possono semplicemente porre una domanda e ottenere una risposta.

Tuttavia, l’efficacia dell’IA nella gestione della conoscenza dipende dalla qualità delle informazioni su cui si basa. Può migliorare la ricerca, supportare la creazione di contenuti e aumentare l’efficienza operativa in tutte le funzioni aziendali, a condizione che le conoscenze su cui si fonda siano accurate, aggiornate e ben gestite.

Che cos’è l’intelligenza artificiale nella gestione della conoscenza?

L’IA nella gestione della conoscenza si riferisce all’uso dell’intelligenza artificiale per aiutare ad acquisire, organizzare, gestire, individuare, condividere e applicare la conoscenza di un’organizzazione.

I sistemi tradizionali di gestione della conoscenza aiutano già le aziende a raccogliere informazioni, a favorire la condivisione delle conoscenze e a rendere i contenuti disponibili a dipendenti, clienti, partner e altri destinatari. L’IA aggiunge un ulteriore livello, aiutando tali sistemi a comprendere i contenuti, automatizzare le attività ripetitive e rispondere in modo più intelligente agli obiettivi degli utenti.

A seconda del caso d’uso, ciò potrebbe comportare l’impiego di tecnologie quali:

• L'IA generativa per riassumere, redigere o trasformare i contenuti di conoscenza.
• L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere domande formulate nel modo in cui le persone parlano realmente.
• Apprendimento automatico per riconoscere schemi e migliorare i suggerimenti.
• Ricerca semantica per trovare informazioni in base al significato e al contesto piuttosto che a corrispondenze esatte di parole chiave.
• Generazione potenziata dal recupero (RAG) per fondare le risposte generate dall’IA su informazioni aziendali approvate.

L’obiettivo non è semplicemente aggiungere un chatbot basato sull’IA a una base di conoscenza. È rendere la conoscenza organizzativa più facile da gestire e più utile ovunque le persone ne abbiano bisogno, che si tratti di un portale self-service, di uno strumento interno o di una conversazione con un team di assistenza.

Perché l’IA sta diventando importante per la gestione della conoscenza?

Più un’organizzazione cresce, più può risultare difficile gestirne la conoscenza.

I contenuti possono essere sparsi tra intranet, unità condivise, portali clienti, sistemi di ticketing, wiki, blog, archivi di documenti e strumenti dipartimentali. Anche quando le informazioni giuste esistono, dipendenti e clienti potrebbero non sapere dove cercarle.

L’IA può aiutare ad affrontare diverse sfide comuni:

• Volumi crescenti di contenuti. Più informazioni significano più contenuti da organizzare, revisionare, aggiornare e archiviare.
• Fonti di conoscenza scollegate. Le informazioni importanti potrebbero essere distribuite su sistemi che non sono stati progettati per funzionare insieme.
• Difficoltà nel trovare risposte. Spesso gli utenti sanno cosa devono fare, ma non conoscono la terminologia esatta o la posizione del documento pertinente.
• Perdita di competenze istituzionali. Conoscenze preziose possono andare perdute quando dipendenti esperti lasciano l’azienda o cambiano ruolo.
• Gestione manuale dei contenuti. Classificare, etichettare, revisionare e mantenere migliaia di risorse di conoscenza può diventare difficile da gestire su larga scala.

Per i team che si occupano di conoscenza e contenuti, ciò comporta un difficile equilibrio. L’organizzazione deve rendere disponibili più informazioni senza complicare l’esperienza di chi cerca di utilizzarle né aumentare i costi operativi.

L’IA può aiutare a colmare questo divario. I team di gestione della conoscenza vedono chiaramente questa opportunità. In un sondaggio condotto dall’APQC nel 2026, il 49% dei team di gestione della conoscenza ha indicato l’integrazione dell’IA e di altre tecnologie intelligenti come priorità assoluta, più di qualsiasi altra area di interesse.

In che modo l’IA può migliorare la gestione della conoscenza?

L’IA può supportare quasi ogni fase del ciclo di vita della conoscenza. Le applicazioni più utili tendono a ridurre il tempo necessario a chi ha una domanda per trovare informazioni accurate che vi rispondano.

Rendere più facile la ricerca delle conoscenze aziendali

La ricerca aziendale tradizionale dipende spesso in larga misura dall’inserimento delle parole chiave corrette da parte degli utenti. Ciò rappresenta un problema quando qualcuno conosce la domanda ma non sa come l’organizzazione classifichi la risposta.

La ricerca basata sull’IA è in grado di interpretare meglio le domande in linguaggio naturale, l’intento e il contesto. Anziché costringere l’utente a provare diverse varianti di un termine di ricerca, il sistema può aiutare a individuare l’articolo, il documento o la risposta più pertinente.

Ciò è particolarmente utile quando i dipendenti hanno bisogno di informazioni in tempi rapidi, quando gli addetti all’assistenza stanno risolvendo i problemi dei clienti in tempo reale o quando i clienti cercano di risolvere un problema autonomamente.

Aiuto nella creazione e nella manutenzione dei contenuti della knowledge base

Creare una base di conoscenza è una cosa. Mantenere utili nel tempo centinaia o migliaia di articoli è un’altra.

L’IA generativa può assistere i team di contenuti in attività quali:

• Redigere articoli della knowledge base a partire da materiale esistente.
• Sintetizzare documenti lunghi.
• Riscrivere informazioni tecniche per diversi tipi di pubblico.
• Creare versioni più concise dei contenuti esistenti.
• Suggerire titoli, descrizioni o classificazioni.
• Supportare gli aggiornamenti alle conoscenze esistenti.

Ciò non significa affidare la gestione dei contenuti all’IA. Gli esperti in materia devono comunque verificare i dettagli importanti e le organizzazioni hanno ancora bisogno di flussi di lavoro che controllino ciò che viene pubblicato.

Se utilizzata in modo appropriato, l’IA può ridurre parte del lavoro ripetitivo relativo ai contenuti, consentendo ai team di concentrarsi sul garantire che le conoscenze stesse siano accurate, aggiornate e di valore.

Organizzare e classificare le conoscenze su larga scala

L’IA può aiutare ad analizzare i contenuti e fornire assistenza nella categorizzazione, nell’assegnazione di tag e nell’identificazione delle relazioni tra le informazioni. Ciò può rendere più facile la gestione di grandi archivi di conoscenze senza richiedere ai team di classificare manualmente ogni risorsa partendo da zero.

Può anche aiutare a scoprire connessioni che non sono immediatamente evidenti. Un documento di supporto, una guida al prodotto e un articolo interno sulla risoluzione dei problemi, ad esempio, possono tutti affrontare diversi aspetti dello stesso problema.

Una struttura dei contenuti più chiara aiuta sia le persone che i sistemi di IA a comprendere quali informazioni sono disponibili e quando sono rilevanti.

Fornire conoscenze più pertinenti

Non tutti gli utenti hanno bisogno delle stesse informazioni presentate nello stesso modo. Un dipendente potrebbe aver bisogno di procedure interne di risoluzione dei problemi. Un cliente potrebbe aver bisogno di un articolo di assistenza semplificato. Gli sviluppatori potrebbero aver bisogno di documentazione tecnica, mentre un partner potrebbe aver bisogno di dettagli specifici sul prodotto o sul servizio.

L’IA può affiancare la personalizzazione per aiutare a far emergere le conoscenze in base a fattori quali:

• Ruolo dell’utente.
• Account o organizzazione.
• Segmento di pubblico.
• Comportamento precedente.
• Attività o contesto attuale.

Il risultato è un'esperienza di conoscenza che sembra meno una ricerca in un archivio e più l'ottenimento di informazioni applicabili alla situazione specifica.

Ampliare il self-service per dipendenti e clienti

Una delle applicazioni più immediate dell’IA nella gestione della conoscenza è quella di semplificare il self-service. I dipendenti potrebbero utilizzare un portale interno per trovare politiche delle risorse umane, istruzioni IT, materiali di formazione o procedure operative. I clienti potrebbero aver bisogno di documentazione sui prodotti, guide alla risoluzione dei problemi o risposte a domande relative al proprio account.

Quando tali informazioni sono facili da cercare e consultare, gli utenti possono ottenere risposte immediate a domande di routine, invece di dover ricorrere al team di assistenza per ogni singola richiesta.

Esistono già prove del valore di un self-service efficace, anche prima che l’IA entri in gioco. In un caso di studio, Airbus ha utilizzato un portale self-service basato su Liferay per 100.000 utenti e ha ridotto gli incidenti gestiti dal Service Desk del 30%. La scoperta delle conoscenze basata sull’IA può basarsi sullo stesso principio, rendendo il percorso dalla domanda alla risposta ancora più diretto.

Conservare e riutilizzare la conoscenza istituzionale

Parte della conoscenza più preziosa di un’organizzazione potrebbe non essere mai riportata in un documento formale. Può risiedere nell’esperienza dei dipendenti di lunga data, nelle discussioni tra i team, nella cronologia delle chat, nei vecchi file di progetto o nelle risposte che il personale di supporto fornisce ripetutamente. Gran parte di quella conoscenza è a rischio. Secondo l’APQC , solo l’8% delle organizzazioni acquisisce in modo sistematico le conoscenze dei dipendenti che vanno in pensione, mentre il 16% non tenta affatto di farlo.

L’intelligenza artificiale può aiutare i team a trasformare una maggiore quantità di tali informazioni in conoscenze riutilizzabili, riassumendo il materiale di partenza, strutturando i contenuti disorganizzati e rendendo più facile il recupero delle informazioni esistenti.

Ciò può rivelarsi particolarmente utile per l’inserimento dei nuovi assunti, la pianificazione della successione, la collaborazione tra team e la riduzione della dipendenza da un numero ristretto di esperti in materia.

Quali sono i vantaggi della gestione della conoscenza basata sull’IA?

Il vero valore dell’IA non è la tecnologia in sé, ma ciò che accade quando le persone riescono a sfruttare al meglio le conoscenze già presenti in un’organizzazione.

Tra i potenziali vantaggi figurano:

• Accesso più rapido alle informazioni. I dipendenti impiegano meno tempo a cercare nei vari sistemi il documento o la risposta giusta.
• Maggiore produttività. I team possono ridurre il lavoro ripetitivo legato alla ricerca, all’organizzazione, alla sintesi e alla gestione delle conoscenze.
• Migliore self-service. Clienti e dipendenti possono risolvere più domande senza dover attendere l’assistenza diretta, il che può anche migliorare la soddisfazione dei clienti.
• Esperienze più coerenti. Canali e destinatari diversi possono attingere alla stessa fonte di conoscenze gestita in modo controllato, creando un’unica fonte di verità.
• Migliore conservazione delle conoscenze. Le competenze istituzionali diventano più facili da acquisire, conservare e riutilizzare.
• Informazioni più pertinenti. La personalizzazione e la ricerca intelligente possono ridurre la quantità di contenuti non pertinenti che gli utenti devono vagliare.

L’impatto non si limita alle interazioni con i clienti. Materion, ad esempio, ha messo a disposizione di 2.600 dipendenti politiche aziendali, guide di riferimento e altra documentazione fondamentale attraverso un’esperienza di conoscenza riprogettata. L’azienda ha registrato un aumento del 47% delle visualizzazioni di pagina e del 18% delle sessioni.

Perché l’IA ha ancora bisogno di una solida base di conoscenza

Si è tentati di pensare che l’IA possa risolvere da sola un ambiente di conoscenza disordinato. In realtà, può rendere più evidenti i punti deboli di quell’ambiente.

Se i contenuti di origine sono obsoleti, duplicati, mal strutturati o imprecisi, l’IA non li rende improvvisamente affidabili. Un sistema potrebbe semplicemente trovare o generare una risposta basata su informazioni errate in modo più efficiente.

Ecco perché la gestione della conoscenza aziendale necessita ancora di elementi fondamentali quali:

• Chiara attribuzione della proprietà dei contenuti.
• Modelli e struttura coerenti.
• Tassonomie e metadati.
• Flussi di lavoro di revisione e approvazione.
• Autorizzazioni definite.
• Processi per l'aggiornamento e la rimozione dei contenuti.
• Collegamenti tra fonti di conoscenza rilevanti.

L'IA e la gestione della conoscenza funzionano al meglio se considerate come una relazione bidirezionale. Una migliore conoscenza fornisce all'IA informazioni più affidabili su cui lavorare, mentre l'IA può rendere tale conoscenza più facile da mantenere e utilizzare.

Per i team responsabili delle iniziative di IA aziendale , la qualità della conoscenza è una questione tanto tecnologica quanto di contenuto. L'affidabilità delle esperienze di conoscenza basate sull'IA dipende interamente dall'affidabilità dei contenuti su cui si fondano.

Quali sono i rischi legati all’uso dell’IA nella gestione della conoscenza?

L’IA può eliminare gli attriti nella gestione della conoscenza, ma introduce anche nuove questioni, ed è importante riconoscerle tempestivamente.

Prima di ampliarne l’uso, le organizzazioni dovrebbero tenere conto di diversi rischi.

Risposte imprecise generate dall’IA

L’IA generativa può produrre risposte che sembrano convincenti anche quando sono inesatte. Basare le risposte su conoscenze aziendali approvate può ridurre tale rischio, ma le informazioni critiche dovrebbero comunque essere sottoposte a un’adeguata supervisione umana per garantirne l’accuratezza.

Contenuti obsoleti o di scarsa qualità

Un sistema di IA non è in grado di distinguere in modo affidabile le conoscenze aziendali valide dai contenuti di scarsa qualità, a meno che non siano in atto i processi e i controlli adeguati.

Politiche obsolete, articoli duplicati e istruzioni contraddittorie possono compromettere la qualità dell’esperienza risultante.

Sicurezza e autorizzazioni

Trovare la risposta giusta non serve a nulla se il sistema espone le informazioni alla persona sbagliata.

Le esperienze di conoscenza basate sull’IA dovrebbero seguire gli stessi controlli di accesso dei contenuti sottostanti, in particolare quando le organizzazioni gestiscono informazioni riservate relative a dipendenti, clienti, dati finanziari o informazioni proprietarie.

Privacy e conformità

Settori e regioni diversi possono imporre requisiti specifici su come i dati possono essere archiviati, elaborati, consultati e utilizzati con l’IA.

I team di gestione della conoscenza e IT dovrebbero comprendere a quali informazioni un sistema di IA può accedere, stabilire una governance adeguata ai propri requisiti normativi e mantenere la capacità di verificare come tali informazioni vengono utilizzate.

Eccessiva dipendenza dall’automazione

L’IA può fornire supporto nel lavoro di gestione della conoscenza, ma i dipendenti continuano a garantire giudizio, competenza e responsabilità.

Man mano che l’IA si fa carico di compiti più ripetitivi, il ruolo umano si sposta verso la revisione, la governance, il miglioramento e la definizione delle modalità di utilizzo della conoscenza organizzativa.

Come preparare la propria strategia di gestione della conoscenza per l’IA

Le organizzazioni non devono applicare l’IA a ogni singolo elemento della conoscenza aziendale in una sola volta. Le organizzazioni leader adottano spesso un approccio più pratico: partono da un problema ben definito e si espandono da lì.

1. Iniziare dal problema relativo alla conoscenza

Identifica quali sono le difficoltà attuali degli utenti.

I dipendenti non riescono a trovare le politiche aziendali? I clienti aprono ticket di assistenza per domande già documentate? I team che si occupano dei contenuti sono sopraffatti dagli aggiornamenti? È difficile preservare le competenze critiche?

Un problema specifico rende più facile scegliere un caso d’uso dell’IA e sviluppare una soluzione che fornisca un valore misurabile.

2. Identificare le fonti di conoscenza

Mappa dove si trovano attualmente le informazioni importanti.

Ciò potrebbe includere basi di conoscenza, intranet, wiki, sistemi di ticketing, unità condivise, documentazione sui prodotti, portali clienti e altre applicazioni aziendali.

Non è necessario spostare tutto in un unico repository. È invece necessario comprendere quali informazioni esistono, chi dovrebbe avervi accesso e come i sistemi si collegheranno tra loro.

3. Migliorare la qualità e la struttura dei contenuti

L’IA è un ottimo motivo per affrontare eventuali carenze di conoscenza esistenti.

Esamina le informazioni obsolete, elimina i duplicati superflui, stabilisci strutture coerenti e chiarisci chi è il responsabile dei contenuti importanti.

Questi miglioramenti aiutano le persone oggi, creando al contempo una base più solida per l’IA in futuro.

4. Definire la governance e le autorizzazioni

Stabilire chi può creare, approvare, aggiornare, accedere e ritirare i diversi tipi di conoscenza.

La stessa governance dovrebbe estendersi all’IA . I team devono comprendere quali fonti l’IA possa utilizzare, come vengano riviste le informazioni generate e quali contenuti i diversi utenti siano autorizzati a visualizzare.

Scopri come Liferay può aiutare le organizzazioni a utilizzare l’IA per rendere la conoscenza aziendale più facile da trovare e utilizzare.

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5. Iniziare con casi d’uso dell’IA ad alto valore aggiunto

Cerca le aree in cui l’IA può eliminare ostacoli significativi senza richiedere che l’intero ambiente di conoscenza cambi tutto in una volta.

Alcuni buoni punti di partenza potrebbero essere:

• Ricerca aziendale basata sull’IA.
• Sintesi degli articoli della knowledge base.
• Creazione di contenuti assistita dall’IA.
• Consigli sui contenuti.
• Self-service per i dipendenti.
• Self-service per i clienti.

Una volta che i team riescono a dimostrare il valore in un'area, possono estendere l'uso dell'IA ad altri flussi di lavoro relativi alla base di conoscenza, lasciando spazio all'innovazione senza assumersi un carico eccessivo in una sola volta.

6. Misurare i miglioramenti

L’adozione dell’IA non è fine a se stessa.

Verifica se l’esperienza migliora effettivamente attraverso indicatori quali il successo delle ricerche, la risoluzione tramite self-service, il volume dei ticket di assistenza, l’adozione da parte dei dipendenti, il coinvolgimento nei contenuti e le lacune ricorrenti nella conoscenza. Nel loro insieme, questi indicatori mostrano la reale efficacia delle tue soluzioni di IA.

Queste informazioni possono anche rivelare dove la strategia di gestione della conoscenza sottostante necessita di ulteriori miglioramenti.

Unire l’IA e la conoscenza aziendale con Liferay DXP

L’IA può rendere la conoscenza più facile da trovare e utilizzare, ma le aziende hanno comunque bisogno di un modo per creare, gestire, collegare e fornire tale conoscenza attraverso diverse esperienze.

Liferay DXP riunisce queste funzionalità su un’unica piattaforma, consentendo alle organizzazioni di gestire la conoscenza insieme ai portali, alle intranet e alle esperienze digitali in cui dipendenti, clienti e partner già operano.

Liferay DXP è in grado di supportare la gestione della conoscenza basata sull’IA attraverso funzionalità quali:

• Ricerca della conoscenza basata sull’IA. Liferay AI Hub è in grado di elaborare i contenuti di conoscenza per rispondere alle domande e fornire informazioni pertinenti agli utenti.
• Gestione dei contenuti assistita dall’IA. I team responsabili dei contenuti possono avvalersi dell’assistenza dell’IA durante la redazione e l’aggiornamento degli articoli di conoscenza.
• Ricerca controllata e basata sui permessi. I risultati della ricerca rispettano i ruoli e i permessi esistenti, contribuendo a garantire che gli utenti vedano solo le informazioni a cui sono autorizzati ad accedere.
• Contenuti strutturati e flussi di lavoro. I modelli e i flussi di lavoro di approvazione contribuiscono a mantenere la coerenza delle conoscenze e garantiscono che queste vengano riviste prima della pubblicazione.
• Integrazioni aziendali. Connettori nativi, API e il framework di integrazione di Liferay consentono di importare le conoscenze da sistemi quali piattaforme di ticketing, wiki e unità condivise.
• Esperienze di conoscenza personalizzate. I contenuti possono adattarsi in base a fattori quali ruolo, account, segmento o comportamento.
• Esperienze multiple da un’unica base. La stessa piattaforma può supportare intranet per i dipendenti, portali self-service per i clienti, hub di conoscenza per i partner e strumenti di supporto interno.

L’intelligenza artificiale cambia ciò che è possibile fare con la conoscenza aziendale, ma l’obiettivo rimane lo stesso: fornire alle persone informazioni affidabili quando e dove ne hanno bisogno.

Esplora le funzionalità di gestione della conoscenza di Liferay DXP per scoprire come trasformare le informazioni aziendali disperse in esperienze di conoscenza interconnesse e pronte per l’intelligenza artificiale.

Domande frequenti

In che modo l'IA viene utilizzata nella gestione della conoscenza?

L'IA può supportare la gestione della conoscenza migliorando la ricerca, generando e riassumendo i contenuti, organizzando le informazioni, consigliando risorse pertinenti, supportando il self-service e aiutando i team a gestire in modo più efficiente grandi archivi di conoscenza.

Che cos'è un sistema di gestione della conoscenza basato sull'intelligenza artificiale?

Un sistema di gestione della conoscenza basato sull’IA combina le funzionalità tradizionali di acquisizione, organizzazione, governance e condivisione della conoscenza aziendale con funzionalità di IA quali la ricerca in linguaggio naturale, la generazione di contenuti, i consigli intelligenti e l’automazione.

L’IA può sostituire la gestione della conoscenza tradizionale?

No. L’IA può automatizzare e migliorare molte attività di gestione della conoscenza, ma le organizzazioni hanno comunque bisogno di contenuti accurati, governance, autorizzazioni, flussi di lavoro e competenze umane. L’IA è più efficace quando si basa su solide fondamenta di gestione della conoscenza.

Quali sono alcuni esempi di utilizzo dell’IA nella gestione della conoscenza?

Tra gli esempi figurano la ricerca aziendale basata sull’IA, il self-service conversazionale, la sintesi automatica dei documenti, la classificazione dei contenuti, i consigli sugli articoli, la redazione assistita dall’IA e gli strumenti che aiutano a identificare o aggiornare le conoscenze obsolete.

In che modo l’IA generativa migliora la gestione della conoscenza?

L’IA generativa può aiutare i dipendenti a creare, riassumere, riscrivere e adattare i contenuti di conoscenza. Può inoltre generare risposte alle domande degli utenti quando è collegata a fonti di conoscenza aziendali affidabili.

Quali sono i rischi legati all’uso dell’IA nella gestione della conoscenza?

I rischi più comuni includono risposte imprecise, materiale di riferimento obsoleto, problemi di privacy, accesso non autorizzato a informazioni riservate, questioni normative e un eccessivo affidamento sui risultati automatizzati senza revisione umana.

L’IA può migliorare la ricerca aziendale?

Sì. L’IA può aiutare la ricerca aziendale a comprendere le domande in linguaggio naturale, l’intento e il contesto, anziché affidarsi esclusivamente alla corrispondenza esatta delle parole chiave. Se collegata a una base di conoscenze ben strutturata e ben gestita, ciò può aiutare gli utenti a trovare più rapidamente le informazioni pertinenti.