AI trong quản lý tri thức: Cách tổ chức, tra cứu và khai thác thông tin

AI trong quản lý tri thức là việc dùng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ tổ chức thu thập, sắp xếp, tìm kiếm, duy trì và sử dụng tri thức. Công nghệ này giúp nhân viên làm việc với thông tin trong tài liệu và quy trình thuận tiện hơn, nhưng không bảo đảm câu trả lời luôn chính xác hoặc tri thức của công ty tự được cập nhật.

Ví dụ, nhân viên có thể hỏi bằng ngôn ngữ đời thường và nhận bản tóm tắt hướng dẫn liên quan thay vì tìm trong nhiều thư mục. Đây là một ứng dụng của AI trong quản lý tri thức, không phải toàn bộ quy trình.

AI trong quản lý tri thức là gì?

AI trong quản lý tri thức giúp mọi người tìm và sử dụng tri thức của tổ chức. Công nghệ này có thể hỗ trợ tìm kiếm tài liệu, nhóm nội dung liên quan, tóm tắt hướng dẫn và trả lời câu hỏi thường gặp. Đây là một nhóm hoạt động, không phải một loại công cụ duy nhất. eGain mô tả quản lý tri thức bằng AI là việc dùng AI để thu thập, sắp xếp, truy xuất và duy trì tri thức của tổ chức.

Kho tri thức thông thường lưu trữ tài liệu hoặc bài viết để mọi người duyệt xem và tìm kiếm. Công cụ có AI có thể cho phép người dùng đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ đời thường và nhận câu trả lời dựa trên tài liệu liên quan. Câu trả lời vẫn cần được kiểm tra, còn thông tin nền vẫn cần được quản lý.

Chatbot là một cách tương tác với thông tin của tổ chức. Quản lý tri thức còn bao gồm ghi nhận, sắp xếp, duy trì, chia sẻ và áp dụng thông tin đó.

AI tham gia vào quy trình quản lý tri thức như thế nào?

Quản lý tri thức là quá trình liên tục biến thông tin và chuyên môn thành nội dung mà mọi người có thể tìm thấy và áp dụng. Quá trình này có thể gồm xác định tri thức hữu ích, ghi lại, sắp xếp và lưu trữ, chia sẻ, sử dụng rồi cập nhật khi hoàn cảnh thay đổi. Tổng quan về quản lý tri thức của LeewayHertz mô tả các hoạt động này như một vòng đời liên tục.

Ví dụ, một nhóm hỗ trợ khách hàng có thể chuyển câu trả lời đã được xem xét cho câu hỏi thường gặp thành bài hướng dẫn, xếp bài đó cùng các hướng dẫn liên quan và chia sẻ với đồng nghiệp. AI có thể hỗ trợ sắp xếp hoặc tìm lại bài viết. Người phụ trách vẫn cần xác nhận nội dung chính xác và cập nhật khi quy trình thay đổi.

Quy trình có thể gồm các bước sau:

1. Xác định và ghi nhận: Chọn thông tin hoặc chuyên môn hữu ích cần lưu lại, chẳng hạn quy trình đã được phê duyệt, phần giải thích về sản phẩm hoặc cách xử lý vấn đề hỗ trợ thường gặp.
2. Sắp xếp và lưu trữ: Lưu tài liệu ở nơi mọi người có thể tìm thấy, rồi nhóm hoặc gắn nhãn theo cách hữu ích. AI có thể gợi ý phân loại; tổ chức nên xem xét các gợi ý đó.
3. Tìm kiếm và chia sẻ: Giúp nhân viên tìm và hiểu tài liệu khi cần thông qua tìm kiếm, tóm tắt hoặc giao diện hỏi đáp.
4. Áp dụng và duy trì: Dùng thông tin trong công việc và xem xét lại khi chính sách, sản phẩm hoặc quy trình thay đổi.

AI có thể hỗ trợ nhiều bước, nhưng không tự động ghi nhận mọi điều nhân viên biết, hoàn thiện kho tài liệu còn thiếu hoặc bảo đảm tài liệu luôn được cập nhật.

AI có thể làm gì với tri thức của tổ chức?

AI có thể giúp tìm tài liệu liên quan, sắp xếp hoặc phân loại nội dung, tóm tắt tài liệu và gợi ý nội dung cần cập nhật. Những khả năng này có thể giảm khối lượng tìm kiếm và xử lý thủ công; gợi ý của hệ thống vẫn cần được kiểm tra. LeewayHertz mô tả việc AI hỗ trợ sắp xếp và truy xuất tri thức, cải thiện tìm kiếm, cũng như hỗ trợ tạo và tuyển chọn nội dung.

Chẳng hạn, công ty có thể có nhiều quy trình nội bộ liên quan đến yêu cầu tương tự của khách hàng. Công cụ AI có thể nhóm các trang đó, tìm mục có vẻ phù hợp và soạn bản tóm tắt cho nhân viên. Trước khi hành động, nhân viên nên kiểm tra hướng dẫn gốc, nhất là khi quy trình ảnh hưởng đến khách hàng hoặc hoạt động chịu sự quản lý.

AI giúp làm việc với thông tin dễ hơn; con người vẫn phải xác định thông tin có liên quan, còn hiệu lực và phù hợp với công việc hay không.

Các ứng dụng thực tế tại nơi làm việc

AI trong quản lý tri thức có thể hữu ích khi nhân viên thường xuyên cần tìm hoặc áp dụng thông tin tổ chức đã ghi lại. Các ví dụ sau mô tả những công việc có thể hỗ trợ, không phải kết quả được bảo đảm.

• Hướng dẫn nhân viên mới: Nhân viên mới có thể hỏi nơi tìm quy trình hoặc cách thực hiện công việc nội bộ thường lệ. Công cụ có thể dẫn đến tài liệu hướng dẫn phù hợp để họ xem lại.
• Hỗ trợ bán hàng: Nhân viên có thể cần thông tin sản phẩm đã được phê duyệt hoặc hướng dẫn trả lời câu hỏi thường gặp. AI có thể tìm tài liệu liên quan; giá hiện hành và cam kết cần được đối chiếu với nguồn được phê duyệt.
• Tài liệu sản phẩm và kỹ thuật: Thành viên nhóm có thể tìm yêu cầu sản phẩm, ghi chú kỹ thuật hoặc quyết định trước đây. Hệ thống có thể tìm tài liệu liên quan, nhưng không xác nhận tài liệu đó áp dụng cho phiên bản hoặc dự án hiện tại.
• Nhân sự và bộ phận hỗ trợ nội bộ: Nhân viên có thể hỏi về quy trình tại nơi làm việc. Công cụ có thể tìm chính sách hoặc hướng dẫn áp dụng; trường hợp nhạy cảm hoặc bất thường có thể cần người đủ chuyên môn xem xét.
• Hỗ trợ khách hàng: Nhân viên có thể tra cứu quy trình trả hàng và dùng hướng dẫn liên quan để soạn câu trả lời. Họ nên kiểm tra nội dung trước khi gửi.

eGain liệt kê hướng dẫn nhân viên mới, hỗ trợ bán hàng, tài liệu sản phẩm và kỹ thuật, cùng câu hỏi cho bộ phận nhân sự hoặc hỗ trợ nội bộ là những lĩnh vực có thể ứng dụng. Công việc và thông tin khác nhau giữa các tổ chức; cần điều chỉnh ví dụ theo quy trình và cách rà soát tại từng nơi.

Tìm kiếm bằng AI và câu trả lời dựa trên tài liệu nội bộ

Một số hệ thống AI tìm trong tài liệu của tổ chức rồi dùng các đoạn liên quan để hỗ trợ soạn câu trả lời. Retrieval-Augmented Generation (RAG, tạo sinh có tăng cường truy xuất) là phương pháp tìm thông tin liên quan đến câu hỏi và cung cấp thông tin đó làm ngữ cảnh cho mô hình tạo sinh. Không phải công cụ quản lý tri thức bằng AI nào cũng dùng RAG; việc tìm được tài liệu cũng không bảo đảm câu trả lời phản ánh chính xác nội dung tài liệu.

Ví dụ, nhân viên dịch vụ khách hàng có thể hỏi về quy trình trả hàng. Hệ thống tìm hướng dẫn nội bộ liên quan và soạn câu trả lời. Trước khi gửi, nhân viên nên mở tài liệu được trích dẫn hoặc hiển thị, xác nhận tài liệu còn hiệu lực và áp dụng cho trường hợp đó, rồi chỉnh sửa bản nháp nếu cần. IBM mô tả việc dùng Retrieval-Augmented Generation để tìm thông tin trong tài liệu của tổ chức, qua đó hỗ trợ soạn câu trả lời phù hợp hơn cho khách hàng.

Hãy xem câu trả lời AI như con đường dẫn đến tri thức liên quan, không phải vật thay thế tri thức đó. Với quyết định có hệ quả đáng kể, nhân viên cần kiểm tra tài liệu nguồn làm cơ sở cho câu trả lời.

Điều gì giúp câu trả lời về tri thức đáng tin cậy hơn?

Câu trả lời có AI hỗ trợ hữu ích hơn khi dựa trên thông tin phù hợp, đáng tin cậy và được duy trì. eGain nhấn mạnh rằng cần có nền tảng tri thức đáng tin cậy để hỗ trợ câu trả lời chính xác, hữu dụng, tuân thủ và nhất quán. Nguồn đáng tin cậy không bảo đảm mọi câu trả lời đều đúng, nhưng chất lượng tri thức hiện có là điều kiện quan trọng để tạo câu trả lời hữu ích.

Tài liệu lỗi thời hoặc mâu thuẫn khiến nhân viên khó xác định hướng dẫn cần áp dụng. Ví dụ, một quy trình trả hàng cũ vẫn có thể nằm cạnh phiên bản mới. Công cụ có thể hiển thị một tài liệu, cả hai hoặc bản tóm tắt không rõ ràng. Nhân viên nên kiểm tra nguồn hiện hành đã được phê duyệt; tổ chức nên gỡ bỏ hoặc đánh dấu rõ tài liệu hết hiệu lực.

Với câu hỏi quan trọng, nhân viên có thể rà soát theo các bước sau:

1. Kiểm tra câu trả lời có dẫn đến tài liệu nguồn liên quan hay không.
2. Xác nhận tài liệu còn hiệu lực và áp dụng cho trường hợp cụ thể.
3. Đối chiếu câu trả lời với nguồn, không chỉ dựa vào bản tóm tắt trôi chảy.
4. Nhờ người phù hợp xem xét quyết định nếu hậu quả đáng kể hoặc hướng dẫn chưa rõ.

Cách chọn trường hợp sử dụng đầu tiên hợp lý

Hãy bắt đầu với vấn đề tìm thông tin lặp lại, có nhóm tài liệu liên quan rõ ràng và đã được phê duyệt. Phạm vi hẹp giúp đánh giá công cụ có ích và câu trả lời có phù hợp hay không. Đây là cách thử nghiệm thực tế, không phải tiêu chuẩn triển khai cho mọi tổ chức.

Có thể bắt đầu theo trình tự sau:

1. Nêu rõ vấn đề: Chẳng hạn, nhân viên thường hỏi tìm quy trình thường lệ ở đâu hoặc quy trình đã được phê duyệt nào cần áp dụng.
2. Chọn nhóm nguồn có phạm vi rõ ràng: Bắt đầu với tài liệu hỗ trợ trực tiếp cho công việc đó, thay vì đưa mọi tệp của công ty vào hệ thống.
3. Kiểm tra tài liệu: Xác nhận nguồn được duy trì, dễ hiểu và phù hợp với mục đích sử dụng.
4. Xác định kết quả cần có: Quyết định công cụ nên tìm đoạn tài liệu, tạo bản tóm tắt ngắn hay soạn câu trả lời để người dùng rà soát.
5. Quy định cách rà soát: Xác định câu trả lời nào có thể dùng làm điểm khởi đầu và câu trả lời nào cần được con người xác minh hoặc phê duyệt.
6. Đánh giá kết quả: Tìm câu trả lời chưa rõ, nguồn còn thiếu, trang lỗi thời hoặc câu hỏi tài liệu không thể trả lời. Dùng kết quả này để cải thiện kho tri thức và quy trình.

Ví dụ, một nhóm có thể thử với các câu hỏi thường gặp về quy trình nội bộ, dựa trên một nhóm nhỏ tài liệu hướng dẫn đã được phê duyệt. Phạm vi này dễ kiểm tra hơn việc cố gắng bao quát mọi phòng ban, loại tệp và quyết định ngay từ đầu.

Những điều cần kiểm tra trước khi dùng AI với thông tin của tổ chức

Trước khi dùng thông tin nội bộ với hệ thống AI, hãy kiểm tra chính sách của tổ chức và cách hệ thống được chọn xử lý thông tin. Không nên cho rằng mọi công cụ tại nơi làm việc có cùng điều khoản sử dụng, cài đặt quyền truy cập, cách lưu giữ dữ liệu hoặc biện pháp bảo vệ quyền riêng tư.

Điều này đặc biệt quan trọng với hồ sơ nhân sự, dữ liệu khách hàng, hợp đồng, thông tin tài chính, mã nguồn riêng tư, mật khẩu, API key và thông tin nhạy cảm khác. Hãy tuân theo chính sách của tổ chức, đồng thời xác nhận yêu cầu áp dụng với người phụ trách an ninh, quyền riêng tư, pháp lý hoặc rà soát mua sắm. Kiểm tra ai có thể truy cập thông tin đã gửi và câu trả lời được tạo ra; xác nhận điều khoản hiện hành đáp ứng yêu cầu của tổ chức cho mục đích sử dụng dự kiến.

Cần phân biệt hai câu hỏi: Nhà cung cấp có thể dùng dữ liệu đã gửi để huấn luyện hoặc cải thiện mô hình không? Và nhà cung cấp lưu giữ hoặc ghi nhật ký dữ liệu như thế nào? Câu trả lời cho câu hỏi thứ nhất không tự động giải đáp câu hỏi thứ hai. Yêu cầu có thể khác nhau theo sản phẩm, cấu hình, hợp đồng và khu vực pháp lý. Hãy xác minh trong tài liệu có thẩm quyền, còn hiệu lực thay vì giả định mọi công cụ hoạt động giống nhau.

Bài viết này không xác lập cách xử lý dữ liệu của từng sản phẩm cụ thể và không đưa ra tư vấn pháp lý cho Hoa Kỳ hoặc Liên minh châu Âu. Khi triển khai, hãy theo quy trình rà soát của tổ chức và xác nhận yêu cầu áp dụng với công cụ cùng loại thông tin dự định sử dụng.

Quản lý tri thức bằng AI không chỉ là chatbot

Chatbot là một giao diện tiện lợi để đặt câu hỏi, nhưng chỉ là một cách sử dụng công cụ. Quản lý tri thức còn gồm việc quyết định cần ghi nhận tri thức nào, sắp xếp và duy trì tri thức, giúp mọi người tìm thấy và áp dụng thông tin. Vòng đời quản lý tri thức do LeewayHertz mô tả bao gồm nhiều hoạt động hơn việc trả lời câu hỏi trong cửa sổ trò chuyện.

Giao diện trò chuyện không bảo đảm quy trình đầy đủ, còn hiệu lực hoặc đã được phê duyệt. Nhân viên có thể nhận câu trả lời mạch lạc nhưng dựa trên trang đã lỗi thời. Vì vậy, cần duy trì tài liệu nguồn và kiểm tra câu trả lời có hệ quả đáng kể.

Cách nhìn thực tế về AI trong quản lý tri thức

AI trong quản lý tri thức có thể hỗ trợ tìm, sắp xếp, tóm tắt và sử dụng tri thức đã được ghi lại của tổ chức. Mức độ hữu ích phụ thuộc vào thông tin hiện có và cách duy trì thông tin; câu trả lời nghe có vẻ thuyết phục không chứng minh rằng nó chính xác.

Hãy chọn một vấn đề tìm thông tin lặp lại, dùng nhóm nguồn phù hợp có phạm vi rõ ràng và bố trí người kiểm tra câu trả lời quan trọng. Cách làm này giúp nhân viên tiếp cận tri thức hữu ích mà vẫn giữ các bước kiểm tra cần thiết để có thể dựa vào thông tin đó.

Đọc thêm trong chuyên đề Học tập và Nghiên cứu với AI:

• Kiến thức nền tảng: AI hỗ trợ động não để tạo và phát triển ý tưởng
• Chuyên sâu cùng chủ đề: Cách dùng AI để giải thích chủ đề phức tạp
• Hướng dẫn thực hành & Mẫu Prompt: Cách sử dụng Google NotebookLM để nghiên cứu tài liệu và quản trị tri thức
• Khám phá toàn bộ chuyên mục: Nghiên cứu, Học tập & Quản trị tri thức