La revolución del conocimiento: cómo la IA genérica está configurando el futuro de la inteligencia empresarial

La IA ha dejado de ser un capricho para convertirse en la piedra angular del crecimiento empresarial. A medida que transforma nuestra forma de trabajar, la adopción de un enfoque estratégico de la IA desbloquea posibilidades inteligentes para hoy y redefine el futuro del conocimiento.

Gestión del conocimiento y Gen AI

La evolución de la gestión del conocimiento ha llevado a las empresas a pasar de depósitos estáticos de documentos a ecosistemas dinámicos impulsados por la IA que mejoran la toma de decisiones y la innovación. Gen AI ha transformado significativamente la gestión del conocimiento al mejorar la forma en que las empresas capturan, organizan y utilizan sus activos de conocimiento. Tradicionalmente, la gestión del conocimiento se basaba en documentación manual y bases de datos aisladas, lo que dificultaba la extracción de información práctica. Gen AI elimina estos cuellos de botella automatizando la creación de conocimiento, sintetizando datos no estructurados y generando perspectivas contextuales. Permite la adaptabilidad en tiempo real, convirtiendo el conocimiento estático en un recurso vivo y en evolución.

A continuación se describen algunos aspectos clave en los que la IA Gen ha desempeñado un papel fundamental.

Adaptación del conocimiento en tiempo real

Permite que los sistemas de conocimiento evolucionen dinámicamente analizando e integrando continuamente nuevos datos procedentes de múltiples fuentes: correos electrónicos, informes, interacciones con clientes, noticias externas o tendencias del mercado.

Los sistemas tradicionales de gestión del conocimiento suelen requerir actualizaciones manuales, lo que da lugar a información obsoleta o fragmentada. Por el contrario, Gen AI automatiza este proceso, garantizando que los repositorios de conocimiento estén siempre actualizados, sean precisos y procesables.

Por ejemplo, un sistema de gestión de inventario impulsado por Gen AI actualiza las preguntas frecuentes sobre productos y las recomendaciones en función de los comentarios de los clientes y las tendencias de compra en tiempo real.

Personalización contextual a escala

A diferencia de los sistemas tradicionales, Gen AI adapta la entrega de conocimientos en función del contexto, las funciones o las necesidades específicas de los usuarios. Por ejemplo, puede generar información específica para ejecutivos, orientación operativa para el personal de primera línea o preguntas frecuentes dirigidas a los clientes, todo ello a partir del mismo conjunto de datos.

Esta precisión contextual mejora la toma de decisiones y el compromiso de los usuarios. En el sector manufacturero, por ejemplo, los técnicos acceden a guías de solución de problemas específicas para cada función, mientras que los directivos reciben resúmenes operativos de alto nivel.

Innovación acelerada mediante el descubrimiento de información

Gen AI destaca en el descubrimiento de patrones ocultos y en la generación de información práctica a partir de datos no estructurados. Al sintetizar el conocimiento entre silos, ayuda a las organizaciones a identificar nuevas oportunidades, resolver retos complejos y fomentar una cultura de la innovación.

En marketing, por ejemplo, una herramienta de Gen AI identifica las tendencias emergentes de los clientes analizando millones de publicaciones en redes sociales, encuestas y datos de ventas.

Cambie el enfoque a actividades de conocimiento de alto valor y eleve al usuario

Gen AI automatiza las tareas rutinarias y repetitivas, permitiendo a los empleados centrarse en actividades estratégicas de alto valor. Al mejorar la accesibilidad al conocimiento y adaptar la entrega de información, la IA también mejora la experiencia general del usuario, tanto para los empleados como para los clientes. Este cambio fomenta la creatividad, la innovación y el compromiso dentro de la organización y con los clientes.

En la atención al cliente, las bases de conocimiento potenciadas por la IA reducen los tiempos de respuesta, lo que permite a los equipos de asistencia gestionar interacciones más complejas y valiosas con los clientes.

Iniciativas de IA para la gestión del conocimiento en todos los sectores

Para aprovechar plenamente el potencial de la IA Gen en la gestión del conocimiento, es fundamental comprender sus aplicaciones prácticas. Esta sección explorará una serie de casos de uso específicos en varios sectores, demostrando cómo la IA puede transformar la gestión del conocimiento en las organizaciones.

Iniciativas de IA para la gestión del conocimiento: Un estudio de caso

Cómo una multinacional estadounidense transformó la gestión del conocimiento de su empresa con la IA

Una empresa líder con sede en EE.UU. quería mejorar sus herramientas de gestión del conocimiento empresarial para mejorar la calidad del contenido, la capacidad de búsqueda, la reutilización y la experiencia general del usuario.

Recurrieron a la IA para crear un sistema inteligente y con capacidad de respuesta que permitiera a los empleados acceder sin problemas al conocimiento adecuado en el momento oportuno. Nagarro colaboró con el cliente en la creación de soluciones de IA para la gestión del conocimiento. La solución permitía:

Descubrimiento de contenidos mediante el etiquetado de documentos con IA, búsqueda mejorada con técnicas de PNL y búsqueda de consultas activada por voz.

Recomendaciones de contenido personalizadas que se adaptaban a las necesidades de los usuarios en función de sus tareas actuales y su actividad reciente.

Búsqueda de PYMESactual mejorada con el motor de búsqueda de PYMES impulsado por Gen AI para ayudar a los usuarios a identificar rápidamente a los expertos internos pertinentes en función de diversos puntos de datos.

Contenido sin esfuerzo en su formato preferido y resúmenes fáciles de leer para un descubrimiento de contenido más rápido.

Herramienta de limpieza de contenidos para eliminar o redactar datos confidenciales de los documentos de conocimiento existentes.

Estas capacidades transformadoras de IA empoderaron a la fuerza de trabajo del cliente, fomentando una cultura de intercambio de conocimientos, reduciendo el tiempo dedicado a buscar información y desbloqueando nuevos niveles de productividad.

Cómo medir el éxito de las iniciativas de gestión del conocimiento con IA

Medir el éxito de estas iniciativas es esencial para garantizar que se alinean con los objetivos de la organización y aportan un valor tangible.

He aquí una lista de varias métricas y enfoques clave que pueden ayudar a medir el éxito de las iniciativas de KM Gen AI:

1. Relevancia contextual y personalización con métricas como puntuaciones de relevancia, puntuaciones de aceptación de recomendaciones, ahorro de tiempo de búsqueda, etc.
   Por ejemplo, en una consultora multinacional, los consultores a menudo se esfuerzan por encontrar estudios de casos relevantes para el sector de su cliente. Un consultor que trabaje en la estrategia de un cliente del sector minorista puede utilizar Gen AI para recibir estudios de casos, marcos y perspectivas adaptados al sector minorista. Esto reduciría el tiempo de búsqueda de contenidos y el tiempo de preparación de las reuniones con los clientes.
2. Análisis de la utilización del conocimiento con métricas como la tasa de adopción, las tasas de adherencia al producto, la frecuencia de uso, la satisfacción del usuario, etc.
   Pensemos en los agentes del servicio de atención al cliente que tratan de resolver las dudas de los clientes. Pueden utilizar la base de conocimientos potenciada por IA para resolver rápidamente las consultas de los clientes, donde una herramienta de IA puede sugerir soluciones basadas en las interacciones anteriores del cliente y el contexto de la consulta. Esto mejoraría la CSAT, la ESAT, los FCR (resolución en el primer contacto) y reduciría los AHT.
3. Eficiencia en la creación de conocimiento con métricas como la reducción del esfuerzo humano, el tiempo de publicación, el volumen de generación de contenido de calidad, etc.
   Por ejemplo, un equipo jurídico que utilice Gen AI para redactar contratos podría medir el éxito por la reducción del tiempo de redacción y el número de contratos aprobados sin revisiones significativas.
4. Identificación y reducción de lagunas de conocimiento con métricas como la identificación de conocimientos faltantes u obsoletos, la incorporación de comentarios, el tiempo de resolución de lagunas de conocimiento, etc.
   Una institución financiera, por ejemplo, puede utilizar la IA para actualizar su base de conocimientos con la normativa más reciente sobre detección de fraudes, lo que puede reducir los errores y mejorar la velocidad de toma de decisiones de los analistas.
5. Aceleración de la innovación con métricas como el tiempo entre la idea y la ejecución o la aceptación de propuestas generadas por IA. En el desarrollo de productos, medir el impacto de las sesiones de intercambio de ideas asistidas por IA en la reducción del tiempo de comercialización de nuevos productos.

Multimodalidad y flujos de trabajo agénticos que revolucionan la gestión de conocimientos empresarial

Con la multimodalidad, los sistemas pueden crear resultados más completos, contextualizados y atractivos aprovechando medios como texto, imágenes, audio y vídeo. Así lo demuestra el auge de la IA agéntica, que realiza tareas y toma decisiones de forma autónoma, dinámica y adaptable. Algunas de las características de estos sistemas agénticos son:

• Acceso mejorado a la información para aumentar la precisión y la productividad.
• Creación eficiente de contenidos, reduciendo la carga de trabajo al resumir documentos extensos, crear infografías a partir de datos, producir contenidos de vídeo/audio, etc.
• Mejora de la colaboración con contenidos multimodales como informes, imágenes y explicaciones grabadas. Esto ayuda a obtener información y a tomar decisiones basadas en datos.

La IA agenética tiene implicaciones en todos los sectores y ámbitos:

• Marketing: Imagine un equipo de marketing trabajando en una nueva campaña. El agente de IA puede recopilar y analizar de forma autónoma datos de estudios de mercado, generar un informe completo y sugerir estrategias basadas en el rendimiento histórico de la campaña.
  Los miembros del equipo reciben contenidos personalizados, como artículos y casos prácticos relevantes, adaptados a sus funciones específicas. A medida que avanza la campaña, el agente de IA supervisa las métricas de rendimiento y proporciona información y recomendaciones en tiempo real para optimizar el éxito de la campaña.
• Gestión de recursos humanos: Los agentes de IA pueden automatizar la selección de currículos para identificar candidatos cualificados, programar entrevistas, acelerar la contratación y reducir los sesgos. Durante la incorporación, estos agentes pueden funcionar como guías interactivos que ayuden a los nuevos empleados a navegar por la formación, respondiendo a preguntas comunes. La gestión del rendimiento puede proporcionar comentarios personalizados y planes de desarrollo basados en datos en tiempo real.
• Gestión de proyectos: Esta área depende a menudo de actualizaciones y comunicaciones manuales, lo que provoca desajustes y retrasos. Los flujos de trabajo Agentic pueden automatizar las tareas de gestión de proyectos, como la supervisión del progreso en tiempo real, las actualizaciones de hitos, las alertas de posibles cuellos de botella y la reasignación de tareas para equilibrar la carga de trabajo. Esto permite a los gestores de proyectos centrarse en decisiones estratégicas y no en tareas administrativas.
• Atención al cliente: Los agentes de IA pueden gestionar consultas rutinarias, ayudar a los agentes de servicio, gestionar tareas comunes como el seguimiento de pedidos y responder a preguntas frecuentes. Para cuestiones complejas, se puede escalar a agentes humanos y garantizar una asistencia adecuada, mejorando la calidad del servicio y los tiempos de respuesta.
• Finanzas: Los agentes de IA pueden identificar tendencias, acceder a riesgos y fundamentar decisiones financieras analizando datos históricos, condiciones actuales y cambios del mercado. En las negociaciones de descuentos a proveedores, los agentes de IA pueden revisar acuerdos y tendencias, comparar condiciones y recomendar acciones.
  Contra el fraude corporativo y los errores financieros, los agentes de IA pueden comprobar el cumplimiento de las transacciones, generar informes de auditoría y notificar a las partes interesadas. Los agentes de IA pueden optimizar los impuestos mediante la comprensión de las leyes fiscales, la predicción de responsabilidades y la planificación de estrategias.
• Procesamiento de facturas: Los agentes de IA pueden ayudar a automatizar la entrada de datos, verificar facturas, crear solicitudes de pago, recomendar aprobaciones, ejecutar pagos (a través de agentes de pago) y actualizar los sistemas. Esto mejora la eficiencia, la precisión y la comunicación con las partes interesadas en las operaciones financieras.

El uso creciente de flujos de trabajo de IA pone de relieve la necesidad de prácticas y gobernanza éticas de la IA. Las organizaciones deben establecer marcos que garanticen que la IA funciona de forma ética y transparente y cumple la normativa, con responsabilidad y supervisión.

Posibilitar la adopción satisfactoria de la IA con grupos de especialistas interfuncionales

El éxito de la adopción de la IA requiere un esfuerzo interfuncional en el que cada grupo de especialistas desempeñe un papel vital en el apoyo y la capacitación de los demás. Este enfoque colaborativo garantiza que las iniciativas de IA estén alineadas con los objetivos empresariales, se desarrollen de forma responsable y, en última instancia, ofrezcan el máximo valor para la organización y los usuarios.

Grupo de estrategia y visión de la gestión del conocimiento: Garantiza que las iniciativas de IA en la gestión del conocimiento estén alineadas estratégicamente con objetivos empresariales más amplios, permitiendo el desarrollo de sistemas que mejoren la accesibilidad, retención y utilización del conocimiento.

• Establece objetivos como el aumento de la productividad de los empleados, la mejora de la experiencia del usuario y la mejora de la reutilización de contenidos para los esfuerzos de gestión del conocimiento, todo ello contribuyendo a objetivos empresariales más amplios como el impulso de la innovación, el aumento de la eficiencia, la promoción de la colaboración y el apoyo a las decisiones basadas en datos.
• Garantizar que las iniciativas de gestión del conocimiento impulsadas por la IA estén alineadas con los objetivos anteriores para, por ejemplo, implementar la búsqueda semántica impulsada por la IA o las recomendaciones predictivas de conocimiento/contenido, el bot de chat de conocimiento asistivo, etc.
• Defina los resultados clave (como la velocidad de recuperación del conocimiento, la precisión o las puntuaciones de satisfacción de los empleados), alinéelos entre los equipos y realice un seguimiento regular de su progreso.

Cuando Netflix se propuso mejorar su motor de recomendaciones mediante la IA, el grupo de estrategia y visión de la IA desempeñó un papel fundamental a la hora de alinear las iniciativas de IA con los principales objetivos empresariales de la empresa de mejorar la participación de los usuarios y el descubrimiento de contenidos.

Las recomendaciones personalizadas representan ahora más del 80% de los contenidos vistos en Netflix, lo que contribuye directamente a la satisfacción y el crecimiento de sus clientes. La visión estratégica del grupo de IA garantizó que la tecnología se alineara con los objetivos a largo plazo de Netflix de mejorar la experiencia del usuario y retener a los abonados.

Grupo de gestión del cambio y comunicaciones: La adopción de la IA en la gestión del cambio a menudo implica transformar la forma en que los empleados interactúan y contribuyen al conocimiento de la organización. Este grupo impulsa el cambio cultural con estrategias de comunicación y adopción adecuadas para remodelar los flujos de trabajo, ayudando en diversas actividades como:

• Creación de estrategias de lanzamiento para diversos grupos de usuarios y regiones.
• Desarrollo de comunicaciones de lanzamiento por correo electrónico, incentivos y vídeos de presentación para crear conciencia y generar interés o curiosidad.
• Ayudar a los usuarios a familiarizarse con la herramienta mediante guías de productos y preguntas frecuentes.
• Creación de artículos de la base de conocimientos para potenciar las funciones de soporte de servicios para la gestión de consultas.

Cuando Microsoft comenzó a integrar la IA en su oferta de productos, en particular con las funciones potenciadas por IA de Microsoft 365 (como la búsqueda inteligente, el resumen automatizado y el análisis de datos), el grupo de comunicación de cambios desempeñó un papel clave para garantizar una adopción sin problemas.

Crearon una estrategia de comunicación, materiales de formación y abordaron las preocupaciones sobre el impacto de la IA en los flujos de trabajo y las funciones laborales a través de reuniones internas y sesiones de preguntas y respuestas.

Grupo de gobernanza de datos y cumplimiento: Los sistemas de gestión del conocimiento dependen de datos precisos, seguros y conformes para funcionar con eficacia. Este grupo establece protocolos para la calidad de los datos, la gobernanza y el uso ético, garantizando que las soluciones de gestión del conocimiento basadas en IA sigan siendo fiables y que los empleados puedan utilizarlas sin preocuparse por la integridad de los datos, las violaciones de la privacidad o las infracciones normativas.

Las organizaciones pueden garantizar la gobernanza y el cumplimiento de los datos mediante la creación de políticas para abordar:

• Resultados sesgados mediante la auditoría periódica y la implementación de mecanismos para señalar y corregir los resultados sesgados.
• Los derechos de propiedad intelectual, estableciendo directrices claras para la gestión de los derechos de propiedad intelectual en los sistemas de gestión de conocimientos, garantizando que las herramientas de IA sólo accedan a los datos con los permisos adecuados y que haya una supervisión adecuada de su uso.
• Exactitud de los resultados mediante la aplicación de procesos sólidos de validación de datos, la supervisión continua, el mantenimiento de la supervisión humana y la actualización de los conjuntos de datos de formación.
• Exposición de datos sensibles mediante la adhesión a estrictas regulaciones de privacidad de datos (por ejemplo, GDPR, HIPAA) y la implementación de políticas sólidas de cifrado y control de acceso

Esto ayuda a establecer un grupo central de gobernanza de IA responsable con marcos de evaluación de RAI para guiar e impulsar iniciativas de IA de manera responsable en toda la empresa.

Por ejemplo, la plataforma de KM basada en IA de Pfizer para I+D se basaba en gran medida en una sólida gobernanza de datos. El grupo de gobernanza garantizó el cumplimiento de las normativas del sector, como GDPR e HIPAA, al tiempo que permitía el acceso seguro a datos de investigación confidenciales. Al establecer procesos automatizados para marcar y gestionar las discrepancias de datos, el grupo mantuvo la integridad de la base de conocimientos y mejoró la confianza en las perspectivas generadas por la IA.

Grupo de aprendizaje y desarrollo: El uso eficaz de la IA en la gestión del conocimiento depende de una plantilla capacitada para navegar por las nuevas herramientas y procesos. Este grupo crea programas de formación para fomentar la confianza de los empleados a la hora de aprovechar las plataformas de gestión del conocimiento basadas en IA.

Los equipos de L&D pueden lograr esto mediante:

• Realización de clases magistrales de Gen AI para los empleados
• Creación de micrositios educativos
• Asignando campeones de Gen AI en todas las oficinas, ubicaciones, zonas, etc. para que los empleados puedan contactar y consultar libremente.
• Integrando la IA en los planes de formación y en el kit de incorporación de los nuevos empleados.

En EY, el Grupo de Aprendizaje y Desarrollo puso en marcha un programa de formación a medida para familiarizar a los empleados con su portal de gestión de conocimientos basado en IA. Esta iniciativa incluía talleres prácticos sobre el uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN) para la recuperación de información y el aprovechamiento de los conocimientos basados en IA para la consultoría de clientes. Como resultado, los empleados se adaptaron rápidamente al nuevo sistema, mejorando significativamente la eficiencia del intercambio interno de conocimientos.

Grupo de experiencia de usuario (UX): Para que los sistemas de gestión del conocimiento sean eficaces, deben ser intuitivos y ser ampliamente adoptados. El grupo de UX se asegura de que las herramientas de gestión del conocimiento basadas en IA estén diseñadas para descubrir el conocimiento sin problemas, garantizando que todos los empleados puedan acceder fácilmente y contribuir o utilizar la base de conocimientos. Esto se hace investigando en áreas como:

• Comportamiento actual del usuario y expectativas de la IA para mapear los flujos de trabajo en los que la IA puede añadir valor.
• Prototipo de retroalimentación y aprendizajes de uso en tiempo real
• Resumir la investigación con información sobre los beneficios, las dificultades y las motivaciones para alinear los esfuerzos de desarrollo con los objetivos centrados en el usuario.

En Spotify, el grupo de experiencia de usuario desempeñó un papel decisivo en el diseño y perfeccionamiento del motor de recomendación basado en IA que personaliza las sugerencias musicales para los usuarios. El equipo trabajó en estrecha colaboración con científicos de datos y gestores de productos para garantizar que las recomendaciones de la IA no sólo fueran precisas, sino que también se presentaran de una manera fluida y agradable para que los usuarios interactuaran con ellas. Al centrarse en una interfaz muy intuitiva y en la personalización, el equipo de UX ayudó a mejorar el compromiso de los usuarios, lo que se tradujo en mayores tasas de retención y satisfacción.

La revolución del conocimiento impulsada por Gen AI está redefiniendo la inteligencia empresarial al transformar la forma en que las organizaciones gestionan, acceden y utilizan sus conocimientos. Al romper los silos, permitir la adaptabilidad en tiempo real y fomentar la innovación a través de perspectivas contextuales, la IA ha desplazado el foco de atención de las tareas rutinarias a las actividades estratégicas de alto valor. Desde la revolución de los flujos de trabajo con capacidades multimodales hasta la potenciación de las industrias con aplicaciones de IA agéntica, las empresas están ahora equipadas para innovar y colaborar a niveles sin precedentes.

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