Op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) draait succes niet alleen om algoritmen en gegevens, maar ook om kennis. Dit artikel gaat in op het fundamentele verband tussen kennismanagement en AI. Ontdek hoe de integratie van een robuust kennisbeheerplatform de nauwkeurigheid van AI kan verbeteren, fouten kan beperken en de efficiëntie van de organisatie kan vergroten.

Het potentieel van AI ontsluiten: Een holistische benadering

Hoewel AI wordt geroemd om zijn mogelijkheden, is het belangrijk om de beperkingen ervan te erkennen. Generatieve AI, zoals grote taalmodellen (LLM’s), gedijt op de gegevens die worden aangeleverd. Accurate, goed georganiseerde en up-to-date informatie is de brandstof voor AI-succes. Wanneer LLM’s geïntegreerd zijn met een kennisbank, leveren ze meestal nauwkeurigere en relevantere antwoorden, waardoor er minder misleidende resultaten of “hallucinaties” voorkomen.

Kwaliteitsinputs leveren kwaliteitsoutputs op:

Het oude gezegde “garbage in, garbage out” geldt in de wereld van generatieve AI. Verouderde, onvolledige of slecht gestructureerde informatie kan leiden tot onnauwkeurigheden en onbetrouwbare antwoorden. Ondermaatse trainingsgegevens leveren ondermaatse resultaten op, waardoor verkeerde informatie ontstaat die een kettingreactie teweeg kan brengen in de hele organisatie.

De rol van kennismanagement: AI-nauwkeurigheid versterken

In tegenstelling tot de veronderstelling dat AI de noodzaak van kennismanagement wegneemt, wordt het belang ervan juist vergroot. Een kennismanagementaanpak die samenwerking en discussie aanmoedigt, verbetert de kwaliteit van de kennisbank. Deze collectieve inspanning helpt bij het doorlichten van AI-gegenereerde antwoorden en het verfijnen van promptstructuren, wat bijdraagt aan een grotere nauwkeurigheid.

De juiste vragen stellen: Structureren voor succes

Bij grote taalmodellen is de manier waarop je je vragen formuleert van grote invloed op de kwaliteit van de antwoorden. Prompt engineering – een kunst waarbij query’s worden gemaakt voor optimale AI-prestaties – wordt steeds meer een kritieke vaardigheid. De juiste structuur zorgt ervoor dat AI de context begrijpt en relevante antwoorden geeft.

Centraliseren van kennisdeling met AI

Het delen van kennis vormt de kern van een bloeiende kennismanagement organisatie. AI-tools maken het mogelijk om kennis vast te leggen, inhoud te verrijken en AI-ondersteuning te centraliseren. Door deze integratie worden leer- en kennisdelingspraktijken geïntegreerd in de dagelijkse workflows en wordt een cultuur van voortdurende verbetering gestimuleerd.

AI en menselijke expertise inzetten

AI is een krachtig hulpmiddel, maar stuit op een “complexiteitsklif” waar menselijk inzicht essentieel wordt. LLM’s blinken uit in het verbeteren van de capaciteiten van ontwikkelaars, maar ze zijn geen vervanging voor menselijke expertise. De nuances, onderlinge afhankelijkheden en volledige context van problemen en oplossingen vereisen het genuanceerde oordeel dat alleen mensen kunnen geven.