Меньше времени на поиск, больше времени на работу
Как когнитивные системы могут трансформировать управление знаниями и продуктивность сотрудников
Помогать сотрудникам находить нужную информацию, когда она им нужна, представляет собой серьезную проблему для бизнеса. Информационный работник тратит два часа в день на поиск информации. Помимо очевидного потенциального разочарования сотрудника, на карту поставлена и реальная ценность для бизнеса: недавнее исследование показывает, что сотрудники могли бы быть на 30% эффективнее, если бы они были вооружены знаниями, необходимыми для выполнения работы.
Когнитивные вычисления могут оказать здесь реальное влияние, говорят Карла О’Делл и Лорен Триз в статье в KM World:
«Мы находимся на пороге смены парадигмы, включающей фундаментальные человеческие процессы, которые направляют открытие информации, извлечение информации, решение проблем и принятие решений».
Они отмечают, что такие разные отрасли, как здравоохранение, программное обеспечение, финансовые услуги и разведка нефти и газа, уже начинают видеть результаты от обращения к когнитивным технологиям. Возможность обрабатывать огромные объемы данных, как структурированных, так и неструктурированных, для предоставления «персонализированных, интуитивно понятных ответов» открывает большие перспективы для области управления знаниями.
Когнитивные системы открывают возможность ответить на вопросы, которые раньше требовали вмешательства человека:
«Традиционно компьютеры преуспели в запросах с четко определенными правильными и неправильными ответами. За последние два десятилетия программное обеспечение стало намного сложнее, и современные когнитивные системы и приложения машинного обучения решают вопросы более динамично. Это позволяет им решать более сложные проблемы, уточнять свои ответы на основе притока новой информации и находить лучшие варианты среди множества жизнеспособных возможностей. Эти возможности могут в конечном итоге позволить когнитивным системам отвечать на многогранные, контекстно-зависимые запросы, обычно предназначенные для человеческого интеллекта ».
Итак, каковы движущие силы, которые помогут создать следующее поколение систем управления когнитивными знаниями?
Во-первых, это растущая масса данных, связанных с бизнес-процессами, которая продолжает расти по мере того, как все больше и больше процессов переводятся в цифровую форму. «Когнитивные системы необходимы для того, чтобы организации могли использовать большие данные и выявлять закономерности и идеи в хаосе», - заявляют О’Делл и Трес. Второй фактор - это улучшения, произошедшие в компьютерных технологиях, особенно в машинном обучении. Наконец, необходимо учитывать стоимость интеллектуального труда. Это значительные расходы для многих предприятий, поэтому любые улучшения, которые могут произойти, могут дать реальную выгоду для бизнеса.
Здесь есть потенциал для систем, которые могут учитывать то, над чем работает сотрудник, и адаптировать рекомендации, которые будут персонализированы и актуальны для текущего контекста. Выгода?
«Есть надежда, что сотрудники смогут тратить меньше времени на поиск знаний и больше времени на обучение и использование их. »
Одним из примеров в нефтегазовой отрасли является Woodside Energy, крупнейшая независимая энергетическая компания Австралии. Компания использовала IBM Watson для приема миллионов страниц инженерных отчетов о предыдущих буровых работах и предлагает рекомендации инженерам на платформах с помощью диалогового интерфейса, к которому они могут получить доступ на iPad.
Организация разрабатывает собственное внутреннее когнитивное подразделение, чтобы продолжить изучение потенциала машинного обучения для операций компании.
Учитывая огромный потенциал когнитивных систем в трансформации управления знаниями, ожидайте дальнейших инвестиций и новых разработок в этой сфере.
