В нашем выступлении мы обсудим, как большие языковые модели (LLM) трансформируют управление знаниями на уровне компаний и индивидуальных пользователей. В условиях стремительно увеличивающихся объемов данных, создаваемых пользователями и генерируемых ИИ, существующие подходы к управлению знаниями становятся менее эффективными, особенно в IT-подразделениях, где изменения происходят быстрее всего. Особое внимание будет уделено вопросам девальвации информации и инфляции знаний: парадоксу, когда доступ к информации стал легче, но истинные знания, обладающие высокой ценностью, стали труднодоступнее.

Мы обсудим, как определить, какие знания и навыки имеют долгосрочную ценность и как их эффективно передавать. Мы рассмотрим как выбрать подходящие инструменты, каковы ограничения ИИ в передаче неявных знаний (tacit knowledge) и как оценивать эффективность использования ИИ в управлении знаниями.

И поделимся своим опытом использования AI-ассистентов для автоматизации наполнения базы знаний. И как можно упростить вытягивание знаний из экспертов для последующего совместного исследования.