IA na gestão do conhecimento: como a IA está mudando a forma como as empresas utilizam o conhecimento

Introdução

As ferramentas de IA estão se tornando rapidamente a porta de entrada para o conhecimento corporativo. Em vez de perder tempo vasculhando diversos sistemas em busca de uma política ou de um conjunto de notas de reunião, funcionários e clientes podem simplesmente fazer uma pergunta e obter uma resposta.

Mas a IA na gestão do conhecimento só é tão boa quanto as informações das quais se alimenta. Ela pode aprimorar a pesquisa, apoiar a criação de conteúdo e aumentar a eficiência operacional em todas as funções de negócios, desde que o conhecimento por trás dela seja preciso, atualizado e bem gerenciado.

O que é IA na gestão do conhecimento?

A IA na gestão do conhecimento refere-se ao uso da inteligência artificial para ajudar a capturar, organizar, gerenciar, localizar, compartilhar e aplicar o conhecimento de uma organização.

Os sistemas tradicionais de gestão do conhecimento já ajudam as empresas a coletar informações, apoiar o compartilhamento de conhecimento e disponibilizar conteúdo para funcionários, clientes, parceiros e outros públicos. A IA acrescenta outra camada, ajudando esses sistemas a compreender o conteúdo, automatizar tarefas repetitivas e responder de forma mais inteligente aos objetivos dos usuários.

Dependendo do caso de uso, isso pode envolver tecnologias como:

• IA generativa para resumir, redigir ou transformar conteúdo de conhecimento.
• Processamento de linguagem natural (NLP) para compreender perguntas escritas da maneira como as pessoas realmente falam.
• Aprendizado de máquina para reconhecer padrões e aprimorar recomendações.
• Busca semântica para encontrar informações com base no significado e no contexto, em vez de correspondências exatas de palavras-chave.
• Geração aumentada por recuperação (RAG) para fundamentar respostas geradas por IA em informações corporativas aprovadas.

O objetivo não é simplesmente adicionar um chatbot de IA a uma base de conhecimento. É tornar o conhecimento organizacional mais fácil de gerenciar e mais útil onde quer que as pessoas precisem dele, seja em um portal de autoatendimento, em uma ferramenta interna ou em uma conversa com uma equipe de suporte.

Por que a IA está se tornando importante para a gestão do conhecimento?

Quanto maior uma organização se torna, mais difícil pode ser gerenciar seu conhecimento.

O conteúdo pode estar espalhado por intranets, unidades compartilhadas, portais de clientes, sistemas de tickets, wikis, blogs, repositórios de documentos e ferramentas departamentais. Mesmo quando a informação correta existe, funcionários e clientes podem não saber onde procurá-la.

A IA pode ajudar a resolver vários desafios comuns:

• Volumes crescentes de conteúdo. Mais informações significam mais conteúdo para organizar, revisar, atualizar e desativar.
• Fontes de conhecimento desconectadas. Informações importantes podem estar espalhadas por sistemas que não foram projetados para funcionar em conjunto.
• Dificuldade em encontrar respostas. Os usuários geralmente sabem o que precisam realizar, mas não conhecem a terminologia exata ou a localização do documento relevante.
• Perda de conhecimento institucional. Conhecimentos valiosos podem desaparecer quando funcionários experientes saem da empresa ou mudam de função.
• Gerenciamento manual de conteúdo. Categorizar, marcar, revisar e manter milhares de ativos de conhecimento pode se tornar difícil de escalar.

Para as equipes de conhecimento e conteúdo, isso cria um desafio de equilíbrio. A organização precisa disponibilizar mais informações sem complicar a experiência das pessoas que tentam usá-las nem aumentar os custos operacionais.

A IA pode ajudar a preencher essa lacuna. As equipes de gestão do conhecimento enxergam claramente essa oportunidade. Em uma pesquisa realizada pela APQC em 2026, 49% das equipes de gestão do conhecimento citaram a incorporação de IA e outras tecnologias inteligentes como prioridade máxima, mais do que qualquer outra área de foco.

Como a IA pode melhorar a gestão do conhecimento?

A IA pode apoiar praticamente todas as etapas do ciclo de vida do conhecimento. As aplicações mais úteis tendem a reduzir o tempo entre o momento em que alguém tem uma dúvida e o momento em que encontra informações precisas que a respondem.

Facilitar a localização do conhecimento corporativo

A pesquisa corporativa tradicional geralmente depende muito de que os usuários digitem as palavras-chave corretas. Isso é um problema quando alguém sabe qual é a pergunta, mas não sabe como a organização categoriza a resposta.

A pesquisa baseada em IA consegue interpretar melhor as perguntas em linguagem natural, a intenção e o contexto. Em vez de forçar alguém a tentar várias variações de um termo de busca, o sistema pode ajudar a apresentar o artigo, documento ou resposta mais relevante.

Isso é especialmente útil quando os funcionários precisam de informações rapidamente, quando os agentes de suporte estão lidando com problemas dos clientes em tempo real ou quando os clientes estão tentando resolver um problema por conta própria.

Ajudar a criar e manter o conteúdo de conhecimento

Criar uma base de conhecimento é uma coisa. Manter centenas ou milhares de artigos úteis ao longo do tempo é outra.

A IA generativa pode auxiliar as equipes de conteúdo em tarefas como:

• Elaborar artigos de conhecimento a partir de material existente.
• Resumir documentos longos.
• Reescrever informações técnicas para diferentes públicos.
• Criar versões mais curtas de conteúdos existentes.
• Sugerir títulos, descrições ou classificações.
• Apoiar atualizações do conhecimento existente.

Isso não significa delegar o gerenciamento de conteúdo à IA. Os especialistas no assunto ainda precisam verificar detalhes importantes, e as organizações ainda precisam de fluxos de trabalho que controlem o que é publicado.

Quando usada de forma adequada, a IA pode reduzir parte do trabalho repetitivo relacionado ao conteúdo, para que as equipes possam se concentrar em garantir que o próprio conhecimento seja preciso, atualizado e valioso.

Organizar e classificar o conhecimento em escala

A IA pode ajudar a analisar o conteúdo e auxiliar na categorização, marcação e identificação de relações entre as informações. Isso pode facilitar o gerenciamento de grandes repositórios de conhecimento, sem exigir que as equipes classifiquem manualmente cada recurso do zero.

Também pode ajudar a descobrir conexões que não são imediatamente óbvias. Um documento de suporte, um guia de produto e um artigo interno de solução de problemas, por exemplo, podem abordar diferentes aspectos do mesmo problema.

Uma estrutura de conteúdo mais clara ajuda tanto as pessoas quanto os sistemas de IA a entender quais informações estão disponíveis e quando são relevantes.

Oferecer conhecimento mais relevante

Nem todo usuário precisa das mesmas informações apresentadas da mesma maneira. Um funcionário pode precisar de etapas internas de solução de problemas. Um cliente pode precisar de um artigo de ajuda simplificado. Desenvolvedores podem precisar de documentação técnica, enquanto um parceiro pode precisar de detalhes específicos sobre um produto ou serviço.

A IA pode atuar em conjunto com a personalização para ajudar a destacar o conhecimento com base em fatores como:

• Função do usuário.
• Conta ou organização.
• Segmento de público.
• Comportamento anterior.
• Tarefa ou contexto atual.

O resultado é uma experiência de conhecimento que parece menos uma busca em um arquivo e mais a obtenção de informações aplicáveis à situação em questão.

Ampliar o autoatendimento para funcionários e clientes

Uma das aplicações mais imediatas da IA na gestão do conhecimento é facilitar o autoatendimento. Os funcionários podem usar um portal interno para encontrar políticas de RH, instruções de TI, materiais de treinamento ou procedimentos operacionais. Os clientes podem precisar de documentação de produtos, orientações para solução de problemas ou respostas a dúvidas sobre contas.

Quando esse conhecimento é fácil de pesquisar e navegar, os usuários podem obter respostas instantâneas para perguntas rotineiras, em vez de ter que recorrer a uma equipe de suporte para cada uma delas.

Já há evidências do valor de um autoatendimento robusto, mesmo antes da IA entrar em cena. Em um estudo de caso, a Airbus utilizou um portal de autoatendimento desenvolvido com a Liferay para 100 mil usuários e reduziu os incidentes no Service Desk em 30%. A descoberta de conhecimento impulsionada pela IA pode se basear nesse mesmo princípio, tornando o caminho da pergunta à resposta ainda mais direto.

Preservar e reutilizar o conhecimento institucional

Parte do conhecimento mais valioso de uma organização pode nunca chegar a ser registrado em um documento formal. Ele pode estar presente na experiência de funcionários antigos, em discussões entre equipes, no histórico de bate-papos, em arquivos de projetos antigos ou nas respostas que a equipe de suporte fornece repetidamente. Grande parte desse conhecimento está em risco. De acordo com a APQC , apenas 8% das organizações capturam consistentemente o conhecimento de funcionários que se aposentam, enquanto 16% nem sequer tentam capturá-lo.

A IA pode ajudar as equipes a transformar mais dessas informações em conhecimento reutilizável, resumindo o material de origem, estruturando conteúdos desorganizados e facilitando a recuperação das informações existentes.

Isso pode ser especialmente útil para integração de novos funcionários, planejamento de sucessão, colaboração entre equipes e redução da dependência de um pequeno número de especialistas no assunto.

Quais são os benefícios da gestão do conhecimento impulsionada pela IA?

O verdadeiro valor da IA não é a tecnologia em si. É o que acontece quando as pessoas conseguem fazer melhor uso do conhecimento que a organização já possui.

Os benefícios potenciais incluem:

• Acesso mais rápido às informações. Os funcionários gastam menos tempo procurando nos sistemas pelo documento ou pela resposta certa.
• Maior produtividade. As equipes podem reduzir o trabalho repetitivo envolvido em localizar, organizar, resumir e manter o conhecimento.
• Melhor autoatendimento. Clientes e funcionários podem resolver mais dúvidas sem esperar pelo suporte direto, o que também pode melhorar a satisfação do cliente.
• Experiências mais consistentes. Diferentes canais e públicos-alvo podem recorrer à mesma fonte de conhecimento controlada, criando uma única fonte de verdade.
• Melhor retenção de conhecimento. O conhecimento especializado da instituição torna-se mais fácil de capturar, preservar e reutilizar.
• Informações mais relevantes. A personalização e a busca inteligente podem reduzir a quantidade de conteúdo irrelevante que os usuários precisam filtrar.

O impacto não se limita às interações com os clientes. A Materion, por exemplo, conectou 2.600 funcionários a políticas, guias de referência e outra documentação essencial por meio de uma experiência de conhecimento redesenhada. A empresa observou um aumento de 47% nas visualizações de página e de 18% nas sessões.

Por que a IA ainda precisa de uma base de conhecimento sólida

É tentador pensar que a IA pode resolver sozinha um ambiente de conhecimento desorganizado. Na realidade, ela pode tornar as fraquezas desse ambiente ainda mais visíveis.

Se o conteúdo de origem estiver desatualizado, duplicado, mal estruturado ou impreciso, a IA não o torna confiável de repente. Um sistema pode simplesmente encontrar ou gerar uma resposta com base em informações erradas de forma mais eficiente.

É por isso que a gestão do conhecimento corporativo ainda precisa de fundamentos como:

• Propriedade clara do conteúdo.
• Modelos e estrutura consistentes.
• Taxonomias e metadados.
• Fluxos de trabalho de revisão e aprovação.
• Permissões definidas.
• Processos para atualização e retirada de conteúdo.
• Conexões entre fontes de conhecimento relevantes.

A IA e a gestão do conhecimento funcionam melhor como uma relação bidirecional. Um conhecimento de melhor qualidade fornece à IA informações mais confiáveis para trabalhar, enquanto a IA pode tornar esse conhecimento mais fácil de manter e utilizar.

Para as equipes responsáveis por iniciativas de IA corporativa , a qualidade do conhecimento é tanto uma questão tecnológica quanto uma questão de conteúdo. A confiabilidade das experiências de conhecimento com IA depende diretamente da qualidade do conteúdo subjacente.

Quais são os riscos de usar IA na gestão do conhecimento?

A IA pode eliminar atritos na gestão do conhecimento, mas também levanta novas questões, e é importante reconhecê-las desde o início.

Antes de ampliar seu uso, as organizações devem levar em conta vários riscos.

Respostas imprecisas geradas pela IA

A IA generativa pode produzir respostas que parecem convincentes mesmo quando são imprecisas. Basear as respostas no conhecimento corporativo aprovado pode reduzir esse risco, mas as informações críticas ainda devem passar por supervisão humana adequada para garantir a precisão.

Conteúdo desatualizado ou de baixa qualidade

Um sistema de IA não consegue distinguir de forma confiável o bom conhecimento organizacional do conteúdo inadequado, a menos que os processos e controles corretos estejam em vigor.

Políticas antigas, artigos duplicados e instruções conflitantes podem comprometer a qualidade da experiência resultante.

Segurança e permissões

Encontrar a resposta certa não adianta nada se o sistema expuser informações à pessoa errada.

As experiências de conhecimento baseadas em IA devem seguir os mesmos controles de acesso do conteúdo subjacente, especialmente quando as organizações gerenciam informações confidenciais de funcionários, clientes, financeiras ou proprietárias.

Privacidade e conformidade

Diferentes setores e regiões podem impor requisitos específicos sobre como os dados podem ser armazenados, processados, acessados e utilizados com IA.

As equipes de gestão do conhecimento e de TI devem compreender quais informações um sistema de IA pode acessar, estabelecer uma governança adequada aos seus requisitos regulatórios e manter a capacidade de auditar como essas informações são utilizadas.

Dependência excessiva da automação

A IA pode auxiliar no trabalho de conhecimento, mas os funcionários ainda fornecem julgamento, expertise e responsabilidade.

À medida que a IA assume tarefas mais repetitivas, o papel humano se volta para a revisão, a governança, o aprimoramento e a decisão sobre como o conhecimento organizacional deve ser utilizado.

Como preparar sua estratégia de gestão do conhecimento para a IA

As organizações não precisam aplicar a IA a todo o conhecimento corporativo de uma só vez. As organizações líderes costumam adotar uma abordagem mais prática: começar com um problema claro e expandir a partir daí.

1. Comece com o problema de conhecimento

Identifique com o que os usuários estão tendo dificuldade atualmente.

Os funcionários não conseguem encontrar políticas? Os clientes estão abrindo tickets de suporte para perguntas que já estão documentadas? As equipes de conteúdo estão sobrecarregadas com atualizações? É difícil preservar conhecimentos especializados essenciais?

Um problema específico facilita a escolha de um caso de uso da IA e o desenvolvimento de uma solução que ofereça valor mensurável.

2. Identifique suas fontes de conhecimento

Mapeie onde as informações importantes estão armazenadas atualmente.

Isso pode incluir bases de conhecimento, intranets, wikis, sistemas de tickets, unidades compartilhadas, documentação de produtos, portais de clientes e outros aplicativos corporativos.

Você não precisa necessariamente transferir tudo para um único repositório. É preciso, sim, entender quais informações existem, quem deve ter acesso a elas e como os sistemas se conectarão.

3. Melhore a qualidade e a estrutura do conteúdo

A IA é um bom motivo para resolver qualquer lacuna de conhecimento existente.

Revise informações desatualizadas, remova duplicatas desnecessárias, estabeleça estruturas consistentes e esclareça quem é o responsável por conteúdos importantes.

Essas melhorias ajudam as pessoas hoje, ao mesmo tempo em que criam uma base mais sólida para a IA no futuro.

4. Estabeleça governança e permissões

Determine quem pode criar, aprovar, atualizar, acessar e desativar diferentes tipos de conhecimento.

Essa mesma governança deve se estender à IA . As equipes precisam entender quais fontes a IA pode usar, como as informações geradas são revisadas e quais conteúdos os diferentes usuários têm permissão para ver.

Veja como a Liferay pode ajudar as organizações a usar a IA para tornar o conhecimento corporativo mais fácil de encontrar e usar.

Assista ao vídeo →

5. Comece com casos de uso de IA de alto valor

Procure áreas em que a IA possa eliminar atritos significativos sem exigir que todo o ambiente de conhecimento mude de uma só vez.

Bons pontos de partida podem incluir:

• Pesquisa corporativa impulsionada por IA.
• Resumo de artigos de conhecimento.
• Criação de conteúdo assistida por IA.
• Recomendações de conteúdo.
• Autoatendimento para funcionários.
• Autoatendimento ao cliente.

Assim que as equipes conseguirem demonstrar valor em uma área, elas poderão expandir o uso da IA para outros fluxos de trabalho de conhecimento, abrindo espaço para inovação sem assumir muitas tarefas de uma só vez.

6. Avalie o que melhora

A adoção da IA não é o objetivo em si.

Acompanhe se a experiência realmente melhora por meio de indicadores como sucesso nas buscas, resolução por autoatendimento, volume de tickets de suporte, adoção pelos funcionários, engajamento com o conteúdo e lacunas recorrentes de conhecimento. Juntos, esses indicadores mostram a verdadeira eficácia de suas soluções de IA.

Essas informações também podem revelar onde a estratégia de conhecimento subjacente precisa de mais trabalho.

Una a IA e o conhecimento corporativo com o Liferay DXP

A IA pode tornar o conhecimento mais fácil de encontrar e usar, mas as empresas ainda precisam de uma maneira de criar, governar, conectar e disponibilizar esse conhecimento em diferentes experiências.

O Liferay DXP reúne esses recursos em uma única plataforma, permitindo que as organizações gerenciem o conhecimento junto com os portais, intranets e experiências digitais onde funcionários, clientes e parceiros já atuam.

O Liferay DXP oferece suporte ao gerenciamento de conhecimento com IA por meio de recursos que incluem:

• Descoberta de conhecimento impulsionada por IA. O Liferay AI Hub pode trabalhar com conteúdo de conhecimento para responder a perguntas e apresentar informações relevantes aos usuários.
• Gerenciamento de conteúdo assistido por IA. As equipes de conteúdo podem usar a assistência da IA ao redigir e atualizar artigos de conhecimento.
• Pesquisa controlada e baseada em permissões. Os resultados da pesquisa seguem as funções e permissões existentes, ajudando a garantir que os usuários vejam apenas as informações às quais têm acesso autorizado.
• Conteúdo estruturado e fluxos de trabalho. Modelos e fluxos de trabalho de aprovação ajudam a manter o conhecimento consistente e garantem que ele seja revisado antes da publicação.
• Integrações corporativas. Conectores nativos, APIs e a estrutura de integração da Liferay podem importar conhecimento de sistemas como plataformas de tickets, wikis e unidades compartilhadas.
• Experiências de conhecimento personalizadas. O conteúdo pode se adaptar com base em fatores como função, conta, segmento ou comportamento.
• Várias experiências a partir de uma única base. A mesma plataforma pode dar suporte a intranets de funcionários, portais de autoatendimento para clientes, centros de conhecimento para parceiros e ferramentas de suporte interno.

A IA muda o que é possível com o conhecimento corporativo, mas o objetivo continua o mesmo: fornecer às pessoas informações confiáveis quando e onde elas precisarem.

Explore os recursos de gestão do conhecimento do Liferay DXP para ver como você pode transformar informações corporativas dispersas em experiências de conhecimento conectadas e preparadas para a IA.

Perguntas frequentes

Como a IA é utilizada na gestão do conhecimento?

A IA pode apoiar a gestão do conhecimento ao aprimorar a pesquisa, gerar e resumir conteúdo, organizar informações, recomendar recursos relevantes, oferecer suporte ao autoatendimento e ajudar as equipes a manter grandes repositórios de conhecimento de forma mais eficiente.

O que é um sistema de gestão do conhecimento baseado em IA?

Um sistema de gestão do conhecimento baseado em IA combina recursos tradicionais para capturar, organizar, governar e compartilhar o conhecimento organizacional com recursos de IA, como pesquisa em linguagem natural, geração de conteúdo, recomendações inteligentes e automação.

A IA pode substituir a gestão de conhecimento tradicional?

Não. A IA pode automatizar e aprimorar muitas tarefas de gestão do conhecimento, mas as organizações ainda precisam de conteúdo preciso, governança, permissões, fluxos de trabalho e conhecimento humano. A IA é mais eficaz quando se baseia em uma sólida estrutura de gestão do conhecimento.

Quais são os exemplos de IA na gestão do conhecimento?

Exemplos incluem pesquisa corporativa baseada em IA, autoatendimento conversacional, resumo automático de documentos, classificação de conteúdo, recomendações de artigos, criação de conteúdo assistida por IA e ferramentas que ajudam a identificar ou atualizar conhecimento desatualizado.

Como a IA generativa aprimora a gestão do conhecimento?

A IA generativa pode ajudar os funcionários a criar, resumir, reescrever e adaptar conteúdos de conhecimento. Ela também pode gerar respostas às perguntas dos usuários quando conectada a fontes confiáveis de conhecimento corporativo.

Quais são os riscos de usar IA para a gestão do conhecimento?

Os riscos comuns incluem respostas imprecisas, material de origem desatualizado, questões de privacidade, acesso não autorizado a informações restritas, questões regulatórias e dependência excessiva de resultados automatizados sem revisão humana.

A IA pode melhorar a pesquisa corporativa?

Sim. A IA pode ajudar a pesquisa corporativa a compreender perguntas em linguagem natural, a intenção e o contexto, em vez de depender inteiramente de correspondências exatas de palavras-chave. Quando conectada a um conhecimento bem estruturado e bem gerenciado, isso pode ajudar os usuários a encontrar informações relevantes mais rapidamente.