របៀបដែល AI ជំនាន់ថ្មីកំពុងធ្វើបដិវត្តន៍ការគ្រប់គ្រងចំណេះដឹង

Share to:

ការភ័យខ្លាចរបស់មនុស្សចំពោះម៉ាស៊ីនឆ្លាតវៃដែលកំពុងកាន់កាប់ពិភពលោកគឺជាប្រធានបទដ៏ពេញនិយមជាយូរមកហើយនៅក្នុងរឿងប្រឌិតបែបវិទ្យាសាស្ត្រ។ Neuromancer, Blade Runner, Westworld និង The Matrix គ្រាន់តែជាខ្សែភាពយន្ត កម្មវិធីទូរទស្សន៍ និងសៀវភៅមួយចំនួនដែលបានទាក់ទាញទស្សនិកជនជាមួយនឹងការបង្ហាញអំពី dystopias ដែលជំរុញដោយ AI

ជាមួយនឹងពន្លឺរបស់ AI ឥឡូវនេះកើនឡើងយ៉ាងឆាប់រហ័សជាងអ្វីដែលអ្នកគិតថាអាចធ្វើទៅបាន វាបានក្លាយទៅជាកម្លាំងដ៏មានឥទ្ធិពលក្នុងការជំរុញការច្នៃប្រឌិត និងការផ្លាស់ប្តូរឧស្សាហកម្ម។ ប៉ុន្តែវាមិនមែនជាកន្លែងណាដែលប្រកៀកនឹងការកាន់កាប់ពិភពលោកទេ ហើយទំនងជានឹងមិនដែលមាន។ ហេតុអ្វី?

ដោយសារតែខណៈពេលដែល AI មានភាពអាថ៌កំបាំង គួរឱ្យរំភើប និងរីករាយ វាជាឧបករណ៍ដែលជួយ និងពង្រីកសមត្ថភាពរបស់មនុស្សជាចម្បង។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ដំណោះស្រាយដូចជា AI ជំនាន់ថ្មី មិនមែនជំនួសបុគ្គលិកទេ ហើយក៏មិនមែនជាការគំរាមកំហែងដល់អាយុជីវិត ដូចដែលយើងដឹងដែរ។ ស្ថាប័នដែលទទួលយក AI ជំនួសឱ្យការបំភិតបំភ័យដោយវានឹងរកឃើញថាវាបើកនូវពិភពនៃឱកាសសម្រាប់ប្រសិទ្ធភាព កំណើន និងបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់កាន់តែប្រសើរឡើង។

ពីទិន្នន័យទៅជាប្រាជ្ញា៖ របៀបដែល AI ជំនាន់ថ្មីកំពុងធ្វើបដិវត្តការគ្រប់គ្រងចំណេះដឹង (KM)

វាមិនមែនជារឿងចម្លែកទេដែលមនុស្សគិតថា AI ជំនាន់ថ្មី និងកម្មវិធីគ្រប់គ្រងចំណេះដឹងគឺជារឿងដូចគ្នា។ ហេតុផលសម្រាប់ការយល់ខុសនេះ មានចាប់ពីការមិនយល់ពីសមត្ថភាពរបស់ AI រហូតដល់ការបំភាន់ AI និងការត្រួតលើគ្នានៅក្នុងតំបន់និងកម្មវិធីមួយចំនួន។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដំណោះស្រាយទាំងពីរមានគោលបំណង និងមុខងារតែមួយគត់ដែលកំណត់ពួកវាដាច់ពីគ្នា។

1.    Purpose and objectives: Generative AI បង្កើតមាតិកាថ្មីដូចជា អត្ថបទ រូបភាព និងវីដេអូ ដោយផ្អែកលើព័ត៌មានដែលបានរៀនពីសំណុំទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល។ ផ្ទុយទៅវិញ ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងចំណេះដឹងចាប់យក រៀបចំ រក្សាទុក និងចែករំលែកចំណេះដឹង ផ្តល់លទ្ធភាពទទួលបានចំណេះដឹងច្បាស់លាស់ ដែលគាំទ្រដល់ការសម្រេចចិត្ត និងការដោះស្រាយបញ្ហា។

2.    Knowledge organization vs. content generation: Generative AI ផ្តោតលើខ្លឹមសារដែលបានបង្កើតដោយប្រើលំនាំដែលវាបានរៀន។ វាមិនរៀបចំ ឬគ្រប់គ្រងចំណេះដឹងដែលមានស្រាប់នោះទេ។ ព័ត៌មានរចនាសម្ព័ន្ធប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងចំណេះដឹង បង្កើតការចាត់ថ្នាក់ និងសម្របសម្រួលការស្វែងរក និងការទាញយកចំណេះដឹងសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់។

3.    Learning and training: Generative AI ត្រូវការការបណ្តុះបណ្តាលយ៉ាងទូលំទូលាយលើសំណុំទិន្នន័យធំៗ ដើម្បីរៀនលំនាំ និងបង្កើតខ្លឹមសារ។ ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងចំណេះដឹងអាចប្រើ AI ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការស្វែងរក និងទាញយកទិន្នន័យ ប៉ុន្តែការផ្តោតសំខាន់គឺលើការរៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធ និងការរៀបចំចំណេះដឹង។

4.    Use cases and applications: Generative AI អាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់ជំនួយការនិម្មិត chatbots និងបង្កើតការក្លែងធ្វើជាក់ស្តែង។ កម្មវិធីគ្រប់គ្រងចំណេះដឹងធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវការចែករំលែកចំណេះដឹង កិច្ចសហការ និងការសម្រេចចិត្ត ជាពិសេសក្នុងការគាំទ្រអតិថិជន និងការបណ្តុះបណ្តាលបុគ្គលិក។

5.    Human interaction: Generative AI ឆ្លើយតបទៅកាន់អ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងលក្ខណៈដូចមនុស្ស ហើយថែមទាំងអាចក្លែងធ្វើការសន្ទនាទៀតផង។ ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងចំណេះដឹងផ្តល់នូវយន្តការស្វែងរក និងការទាញយកប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ប៉ុន្តែកុំចូលរួមជាមួយអ្នកប្រើប្រាស់ចុងក្រោយ។ ប្រើប្រាស់បានយ៉ាងត្រឹមត្រូវ AI ជំនាន់ថ្មីបង្កើនបទពិសោធន៍របស់អ្នកប្រើប្រាស់ជាមួយប្រព័ន្ធ KM ។ ប៉ុន្តែវាជាប្រព័ន្ធ KM ខ្លួនវាផ្ទាល់ដែលមានលក្ខណៈពិសេសមួយឈុតនៃមុខងារយ៉ាងទូលំទូលាយក្នុងការរៀបចំ គ្រប់គ្រង និងផ្តល់ចំណេះដឹងដែលជំរុញឱ្យមានការសម្រេចចិត្តដែលមានព័ត៌មានឆ្លងកាត់ដែនផ្សេងៗ។

AI ក៏កំពុងធ្វើបដិវត្តការគ្រប់គ្រងចំណេះដឹងតាមវិធីសំខាន់ៗផ្សេងទៀត។ ជាឧទាហរណ៍ Gartner ព្យាករណ៍ថា AI សន្ទនានឹង កាត់បន្ថយថ្លៃពលកម្មភ្នាក់ងារទំនាក់ទំនង ចំនួន 80 ពាន់លានដុល្លារក្នុងឆ្នាំ 2026។ នេះអាចជាអត្ថប្រយោជន៍ដល់ស្ថាប័នដែលប្រឈមនឹងកង្វះកម្លាំងពលកម្ម និងតម្រូវការក្នុងការគ្រប់គ្រងការចំណាយកម្លាំងពលកម្ម ដែលច្រើនតែលើសពី 90% នៃថ្លៃដើមនៃមជ្ឈមណ្ឌលទំនាក់ទំនង។ ដំណោះស្រាយដែលមានមូលដ្ឋានលើ AI ធ្វើឱ្យភ្នាក់ងារកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព និងមានប្រសិទ្ធភាព ខណៈពេលដែលការកែលម្អបទពិសោធន៍របស់អតិថិជនផងដែរ។

Generative AI៖ ដោះសោសក្តានុពលពេញលេញនៃទិន្នន័យនៅក្នុងបរិយាកាសសហគ្រាស

អត្ថប្រយោជន៍ដ៏អស្ចារ្យបំផុតរបស់ AI គឺសមត្ថភាពក្នុងការកាត់បន្ថយពេលវេលាសម្រាប់ចំណេះដឹង។ ហេតុអ្វីបានជាវាសំខាន់? អតិថិជនដែលមានការចូលប្រើប្រាស់ចំណេះដឹងដែលពាក់ព័ន្ធ និងជាប់លាប់ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែងគឺសប្បាយចិត្តជាងអ្នកដែលមិនមានវា។

អ្នកប្រើប្រាស់សព្វថ្ងៃនេះរំពឹងថានឹងមានការឆ្លើយតបរហ័ស និងត្រឹមត្រូវចំពោះសំណួរ និងបញ្ហារបស់ពួកគេ។ ការចូលប្រើប្រាស់ចំណេះដឹងក្នុងពេលជាក់ស្តែងផ្តល់អំណាចដល់ក្រុមគាំទ្រក្នុងការផ្តល់ដំណោះស្រាយទាន់ពេលវេលា និងដំណោះស្រាយដែលជំរុញដោយ AI ដូចជា ការកំណត់ផ្លូវឆ្លាតវៃ និងជំនួយភ្នាក់ងារជួយអាជីវកម្មកែលម្អបទពិសោធន៍របស់អតិថិជន ដែលនាំឱ្យមានការពេញចិត្ត និងភាពស្មោះត្រង់។

ស្ថាប័នអាចប្រើប្រាស់ AI ជំនាន់ដើម ដើម្បីបង្កើនការគាំទ្រអតិថិជនតាមវិធីជាច្រើន៖

·         Smarter and more accurate searches: Generative AI ប្រើប្រាស់ Advanced Natural Language Processing (NLP) ដើម្បីយល់អំពីរចនាសម្ព័ន្ធភាសាស្មុគស្មាញ ការនិយាយរួម និងបរិបទ ដោយធានាបាននូវការឆ្លើយតបត្រឹមត្រូវ និងពាក់ព័ន្ធតាមបរិបទ ដែលនាំទៅរកអន្តរកម្មរបស់អតិថិជនកាន់តែប្រសើរ។

·         Create article summaries: NLP ក៏ជួយបង្កើត AI បង្កើតការសង្ខេបអត្ថបទដោយប្រើប្រាស់ដំណើរការដែលរួមមានការសម្អាត និងការដាក់និមិត្តសញ្ញាអត្ថបទ ទាញយកលក្ខណៈពិសេសអត្ថបទសំខាន់ៗ និងបច្ចេកទេសសិក្សាស៊ីជម្រៅដើម្បីរៀនគំរូ។

·         Generate FAQs: ដូចជាវាធ្វើសម្រាប់សេចក្តីសង្ខេបអត្ថបទ AI បង្កើតអាចបង្កើនការគ្រប់គ្រងចំណេះដឹងដោយបង្កើតដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវ FAQs ដោយគូរលើចំណេះដឹងជាក់ស្តែងរបស់ស្ថាប័នដែលត្រូវបានផ្ទៀងផ្ទាត់ថាត្រឹមត្រូវ និងពាក់ព័ន្ធ។

·         Reduced wait times: ការប្រើប្រាស់ AI ទូទៅដើម្បីដោះស្រាយការសាកសួរជាប្រចាំ និងដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិធានាថាអតិថិជនត្រូវរង់ចាំរយៈពេលខ្លីជាងមុន ដែលនាំទៅដល់ការដោះស្រាយបញ្ហាកាន់តែរហ័ស និងធ្វើឱ្យការពេញចិត្តរបស់អតិថិជនកាន់តែប្រសើរឡើង។

ភាគច្រើនត្រូវបានសរសេរអំពី “ឥទ្ធិពលនៃការយល់ច្រលំ” របស់ AI ឬភាពមិនត្រឹមត្រូវ។ នេះអាចជាបញ្ហាសំខាន់នៅក្នុងស្ថាប័នដែលទទួលយកអ្វីគ្រប់យ៉ាងដែល AI បង្កើតដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ អាជីវកម្មអាចសម្រេចបាននូវប្រសិទ្ធភាពដោយមិនចាំបាច់លះបង់ភាពត្រឹមត្រូវ និងភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាដោយការអនុវត្តយន្តការធានាគុណភាព រួមទាំងការត្រួតពិនិត្យមនុស្សនៅក្នុងដំណើរការ AI ជំនាន់។ មតិកែលម្អជាបន្តបន្ទាប់ និងការកែសម្រួលគំរូ AI ដោយផ្អែកលើការអនុវត្តជាក់ស្តែង ធានាថាឧបករណ៍ដ៏មានតម្លៃនេះរក្សាបាននូវស្តង់ដារភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់នៅក្នុងដំណើរការគ្រប់គ្រងចំណេះដឹង។

ធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវប្រសិទ្ធភាព និងបង្កើនបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ជាមួយនឹង AI ជំនាន់ថ្មី

វាមានសុវត្ថិភាពក្នុងការសន្មត់ថាតម្រូវការអតិថិជន និងនិយោជិតសម្រាប់បច្ចេកវិទ្យាដែលលឿនជាងមុនមិនទំនងនឹងថយចុះនាពេលអនាគតដ៏ខ្លីខាងមុខនោះទេ។ កត្តាដែលរួមចំណែកដល់ការជំរុញអចិន្ត្រៃយ៍សម្រាប់ល្បឿន និងប្រសិទ្ធភាពរួមមានការកើនឡើងនៃការផ្លាស់ប្តូរឌីជីថល ទិន្នន័យស្មុគស្មាញ ការរំពឹងទុកកាន់តែច្រើននៃការពេញចិត្តភ្លាមៗ និងសម្ពាធប្រកួតប្រជែង។

ទោះបីជាការស្វែងរកដំណោះស្រាយដែលលឿនជាងមុននេះហាក់ដូចជាមិនស៊ីសង្វាក់គ្នាក៏ដោយ វាក៏ជំរុញឱ្យមានការបង្កើតថ្មី និងការកែលម្អនៅក្នុងស្ថាប័នដែលប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាទាំងនេះ ដើម្បីរក្សាការប្រកួតប្រជែង បំពេញតម្រូវការអតិថិជន និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការ។ ជំនួសឱ្យការមើលឃើញ AI ទូទៅជាឧបសគ្គ ឬការគំរាមកំហែង ស្ថាប័នគួរតែចាត់ទុកវាជាឧបករណ៍ដ៏គួរឱ្យរំភើបសម្រាប់ការជំរុញព្រំដែន បើកលទ្ធភាពថ្មីៗ និងបង្កើតអនាគតនៃការគ្រប់គ្រងចំណេះដឹងប្រកបដោយថាមពល។

Leave a Reply