3 באוגוסט. מפגש 19 בקורס ניהול ידע ובינה מלאכותית מטעם KMGN, ארגון שיתופי הפעולה בין מדינות בתחום ניהול הידע.
ד״ר ארט מוריי מדבר על יישום ותחזוק הידע הארגוני עסקי שנלמד מהמכונה והאנשים.
אני מבקשת להתמקד בפוסט זה בנושא הסיכונים, בהקשר של ניהול ידע ופרוייקטי בינה מלאכותית.
ישנן מספר דרכים בהם אנו, מנהלי הידע, יכולים לסייע בצמצום והקלת הסיכונים בפרוייקטי בינה מלאכותית:
אנחנו יכולים לפשט את רשת החוקים העסקיים בארגון. כתוצאה מפישוט כזה, נפשט תהליכים, נתונים, קבלת החלטות, וכמובן גם את הסיכונים הקשורים. תהליך הנדסת הידע (knowledge engineering) ייצא אף הוא נשגר, והסיכוי ללמידה איכותית יותר על ידי המכונות יגדל.
אנחנו יכולים גם, בשלב האימון של המכונות, להוסיף לתהליך מומחי תוכן נוספים. במבט ראשון, יתכן ונראה שיש כאן השקעה מיותרת שיכולה גם לייצר בלבול בהנחיות, אך ההיפך הוא הנכון. הוספת מומחי תוכן יכולה לסייע משמעותית לתהליך האימון של המכונה, שכן ההטיות שלנו כבני אדם הופכות אותנו לא אחת לעיוורים. מגוון הדעות וההבנות של מומחים היא דרך טובה להקל על הסיכון.
אבל- הלמידה המרכזית שלי, היא שהסיוע לניהול הסיכונים הוא הדדי. ניהול ידע יכול לעזור לפרוייקטי בינה מלאכותית, אך פרוייקטי בינה מלאכותית יכולים לסייע גם לניהול הידע.
יישום של אנליטיקות תוכן ונתונים, המבוססים על מקורות מידע חיצוניים ופנימיים לארגון, יכולה לסייע לנו להיות מודעים לאותם איתותים חלשים בדבר בעיה מתקרבת, ולנטר את הסיכונים בדרך טובה הרבה יותר.
מי אמר שחיים הם לא משעשים לפעמים?