Met de opkomst van generatieve AI-technologieën, in het bijzonder ‘co-pilots’, is de vraag voor bedrijven: staan deze innovaties op het punt om traditionele kennismanagementmethoden te verdringen? Veel experts zien een trend van gestructureerde kennisbanken naar steeds geavanceerdere AI-tools. Toch staan AI en kennismanagement niet tegenover elkaar. Integendeel, ze vullen elkaar aan en vormen een krachtige synergie.
De traditionele rol van kennismanagement
Al tientallen jaren speelt kennismanagement een centrale rol in operationele uitmuntendheidsstrategieën. Het is een discipline die zich richt op het vastleggen, organiseren, valideren en delen van kennis om de efficiëntie van teams en de kwaliteit van de besluitvorming te verbeteren.
Deze behoefte is vooral cruciaal voor de klantenservice, waar adviseurs snel toegang moeten hebben tot informatie om te voldoen aan de toenemende eisen van klanten op het gebied van directheid en kwaliteit. Een goed ontworpen kennisbeheersysteem maakt het mogelijk om nauwkeurige antwoorden vanaf de eerste interactie te geven, terwijl de werkomstandigheden voor medewerkers worden verbeterd.
AI en kennismanagement: een winnende alliantie
In plaats van AI als een bedreiging voor kennismanagement te zien, is het verstandiger om het te zien als een middel om het te versterken.
Kennismanagement: een versneller voor AI-projecten
Co-pilot oplossingen vertrouwen op de kennis, die in klantenservice tools beschikbaar is. Als deze kennisbank niet goed wordt onderhouden, kan deze onvolledig of verouderd raken, waardoor de effectiviteit van AI in gevaar komt.
Dankzij tools zoals verouderingswaarschuwingen, validatiecycli en contentbeheertabellen garanderen kennisbanken de kwaliteit en de actualisering van informatie. Ze vormen een tussenlaag tussen traditionele tools (zoals intranetten of schijven) en generatieve AI en bieden een betrouwbare bron waaruit AI kan putten.
“Tegenwoordig kan AI weliswaar direct reageren op de klant via een chatbot, maar het vertrouwt op de artikelen en de beslisbomen in onze kennisbank, die up-to-date moeten zijn om een kwaliteitsservice te garanderen” legt Cédric Blum uit, directeur Customer Support Frankrijk bij Doctolib.
AI: een versneller voor kennismanagement
AI speelt ook een belangrijke rol bij het onderhouden en het bijwerken van kennisbanken. Een bedrijf dat AI gebruikt om zijn data te analyseren en te structureren, kan de zoektijd met 30% verkorten en de nauwkeurigheid van antwoorden met 20% verhogen (McKinsey & Company).
Door gebruik te maken van machine learning-algoritmen kan AI verouderde informatie identificeren en updates in realtime voorstellen. Het detecteert ook hiaten in de kennisbank en stelt voor om content te ontwikkelen, waardoor de relevantie en betrouwbaarheid worden verbeterd. AI helpt ook om bestaande content te optimaliseren.
“Dankzij AI kunnen we onze content automatisch vertalen, de toon ervan aanpassen en complexe informatie samenvatten in de vorm van samenvattingen of stappen” legt Cédric Blum uit.
De risico’s van het loslaten van kennismanagement
Hoewel generatieve AI onmiskenbare voordelen biedt, zoals het automatiseren van bepaalde taken en het direct geven van antwoorden, brengt het gebruik ervan zonder gedegen kennismanagement grote risico’s met zich mee.
Kennisbanken vormen de ruggengraat van de klantenservice. Ze brengen kritieke informatie samen: procedures, veelgestelde vragen, geschiedenis van klantinteracties, etc. Zonder kennisbanken bestaat het risico dat informatie verouderd raakt of verloren gaat, waardoor de efficiëntie van adviseurs in gevaar komt.
Bovendien is generatieve AI afhankelijk van bestaande data. Als deze data niet regelmatig worden bijgewerkt en gestructureerd, kan de AI foutieve of inconsistente antwoorden geven, wat de geloofwaardigheid van de klantenservice en de gebruikerstevredenheid schaadt.
Kennisbanken spelen ook een fundamentele rol in de training van nieuwe vertegenwoordigers en de voortdurende ontwikkeling van teamvaardigheden. Zonder deze middelen missen vertegenwoordigers de belangrijke informatie die ze nodig hebben om klantinteracties effectief te beheren, wat kan leiden tot een daling van de servicekwaliteit.
Bij complexe zaken, die diepgaande kennis vereisen, kan AI zonder een solide kennisbank falen, waardoor kostbare en tijdrovende menselijke interventie nodig is.
Te veel vertrouwen op AI zonder een rigoureuze kennismanagementstrategie stelt bedrijven ook bloot aan technische risico’s. Als AI faalt, is een goed gestructureerde kennisbank essentieel om de continuïteit van de dienstverlening te waarborgen.
Kennisbank: de basis voor AI
Om ten volle te kunnen profiteren van AI met behoud van de fundamenten van kennismanagement, moeten bedrijven eerst een solide kennisbasis en bijbehorende strategie opzetten. Alleen dan kunnen ze AI toepassen om kennisbeheer te versnellen en het gebruik ervan door teams en klanten te vergemakkelijken.
Bedrijven als Doctolib geven het goede voorbeeld: door AI en kennismanagement te combineren, verkorten ze de tijd die nodig is om informatie te zoeken, verhogen ze de kwaliteit van antwoorden en verbeteren ze de algehele klantervaring.
In plaats van de doodsklok voor kennismanagement te luiden, biedt AI een unieke kans om het te transformeren en effectiever te maken. Samen blijken AI en kennismanagement ideale partners in de zoektocht naar operationele uitmuntendheid. Investeren in robuuste kennisbanken en vervolgens AI gebruiken om deze optimaal te benutten, garandeert duurzame prestaties en een uitzonderlijke klanttevredenheid.
