Knowledge management: come trasformare la conoscenza aziendale in un vantaggio competitivo

Un vero peccato, perché il patrimonio informativo rappresenta una delle risorse più rilevanti per crescere e raggiungere nuovi obiettivi. 

Tuttavia, se questo patrimonio di dati non viene analizzato, organizzato e gestito, il suo potenziale va irrimediabilmente perso.  

Ed è qui che entrano in gioco le nuove tecnologie, come l’intelligenza artificiale, sempre più utilizzate per valorizzare il patrimonio informativo interno e mantenerlo aggiornato. 

In questo contesto, il Knowledge Management (KM) – la gestione della conoscenza – e i Knowledge Management System (KMS), ossia gli strumenti per gestire in modo efficace la conoscenza, diventano fondamentali per trasformare i dati in decisioni informate e rendere l’azienda più efficiente e competitiva. 

Cosa si intende per knowledge management e knowledge management system? 

KNOWLEDGE MANAGEMENT 

Per knowledge management (gestione della conoscenza) si intende il processo di organizzazione, gestione e condivisone della knowledge base interna. Ossia l’insieme di conoscenze, informazioni e documenti in possesso dell’attività o dell’ente. 

Il knowledge management ha l’obiettivo di semplificare e rendere i processi interni più efficienti, per prendere decisioni più informate, restare aggiornati e promuovere la crescita dell’impresa a tutti i livelli.  

In altre parole, è il “cervello collettivo” dell’organizzazione, che trasforma le informazioni sparse in un asset aziendale prezioso e facilmente accessibile. 

Per comprendere appieno il concetto di knowledge management, è importante specificare anche cosa si intende per knowledge base. 

Quest’ultima è l’insieme delle conoscenze, le informazioni e i dati in possesso dell’azienda. Sia i documenti e i file tangibili (conoscenza esplicita), che l’esperienza e il know-how dei dipendenti (conoscenza tacita).  

Mentre i sistemi di archiviazione tradizionali conservano le informazioni secondo logiche gerarchiche e silos separati, la knowledge base ingloba dati strutturati e non strutturati che possono essere navigati e cercati in modo più semplice e intuitivo grazie agli strumenti di knowledge management system. 

KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM 

Il knowledge management system (KMS) altro non è che la piattaforma o lo strumento che permette la gestione strategica ed efficace della knowledge base dell’azienda o dell’organizzazione. 

Potremmo paragonarlo a una biblioteca digitale evoluta che non si limita a conservare informazioni, ma le organizza, le collega tra loro e le rende facilmente accessibili a chi ne ha bisogno, quando ne ha bisogno. 

Come funziona il KMS? 

• Acquisizione della conoscenza: attraverso un processo di document management, sistemi di collaborazione e tecnologie di text mining, il sistema raccoglie informazioni da diverse fonti, sia strutturate che non. 

• Organizzazione intelligente: grazie a tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning, il sistema categorizza automaticamente le informazioni, crea collegamenti semantici e le arricchisce con metadati, rendendo la ricerca molto più efficace. 

• Distribuzione personalizzata: il sistema restituisce le informazioni rilevanti agli utenti tramite richieste in linguaggio naturale, sotto forma di chat o di motori di ricerca semantici. 

 Una delle caratteristiche più importanti di questi strumenti, è la capacità di migliorare le loro funzionalità nel tempo, poiché sono in grado di apprendere e ottimizzare le proprie risposte in base all’interazione con gli utenti finali. 

 Dotare un ente o un’azienda di questa tecnologia, offre una serie di benefici concreti di grande valore, ad esempio migliorare l’efficienza operativa, avere un supporto affidabile per prendere decisioni strategiche, evitare che il know-how aziendale vada disperso, migliorare l’assistenza ai clienti e la collaborazione interna tra team. 

Per supportare aziende e istituzioni che vogliano beneficiare al massimo della propria knowledge base, Almawave ha dato vita a Discovery Experience, un motore di ricerca enterprise che, grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI), raggiunge nuovi livelli di accuratezza, efficacia e pertinenza.  

Nelle soluzioni di enterprise search tradizionali, la ricerca tramite metodi basati su parole-chiave spesso non riesce a fornire risultati precisi e contestualizzati. 

Integrando i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in Discovery Experience, si possono invece sviluppare assistenti di ricerca in grado di comprendere le sfumature semantiche delle richieste in linguaggio naturale, identificare informazioni rilevanti in fonti disparate e, allo stesso tempo, sintetizzare risposte concise e appropriate al contesto. 

Discovery Experience si configura quindi come un’esperienza di ricerca immersiva che va oltre i tradizionali paradigmi di ricerca. Grazie alla GenAI, permette di ottenere le informazioni più rilevanti e, allo stesso tempo, espandere la propria analisi e scoprire correlazioni nuove e non previste tra i dati: 

• filtra i risultati in modo automatico e intelligente 

• organizza i risultati per similarità semantica 

• sintetizza i risultati per accedere più rapidamente alle informazioni 

• genera conversazioni per ottenere maggiori insight 

• mostra risultati ulteriori più specifici a partire da un singolo documento o sottogruppo di documenti 

• modulo report: tool specifico di supporto per scrivere report ed editarli direttamente nell’interfaccia
   

Queste funzionalità offrono molteplici vantaggi a dipendenti, collaboratori e clienti: 

• Ricerca semplice e veloce di qualsiasi tipo di informazione rilevante all’interno di dati strutturati e non. 

• Accesso a tutta la knowledge base da un unico entry point, senza dover utilizzare diverse applicazioni o repository 

• Selezione dei risultati di ricerca più rilevanti grazie alle elevate capacità di comprensione del linguaggio naturale 

• Estrazione rapida delle informazioni specifiche e dettagliate dai set di risultati 

• Facile navigazione tra i risultati, scoprendo informazioni nuove e non previste 

• Creazione di riassunti 

• Supporto nella stesura di report o comunicati stampa  

L’implementazione di Discovery Experience da parte di enti e aziende è davvero molto semplice.  

L’organizzazione può infatti caricare tutta la sua knowledge base sul sistema, che è in grado di analizzare e codificare qualsiasi tipo di file e di dato, strutturato e non. 

Tramite una barra di navigazione potenziata dalla GenAI, è possibile effettuare ricerche all’interno della knowledge base utilizzando il linguaggio naturale, ma anche fare domande specifiche, sia sui risultati che su argomenti esterni al proprio dominio di conoscenza, accedendo direttamente al web. Inoltre, sono disponibili dei comandi predefiniti per esplorare i set di risultati ottenuti. 

Una serie di filtri intelligenti e comandi attivabili dalla barra di interazione, permette di individuare più velocemente le informazioni più rilevanti. 

Discovery Experience unisce alla ricerca anche la produzione di contenuti. In particolare, il modulo report supporta nella creazione e scrittura di report sfruttando i risultati delle ricerche e le conversazioni effettuate, direttamente all’interno dell’interfaccia di DE senza necessità di spostarsi su altre applicazioni.  

Discovery Experience è una applicazione che può essere sfruttata per creare delle soluzioni personalizzate adatte a contesti molto specifici, combinando sistemi di ricerca avanzati con l’intelligenza artificiale generativa.

Sviluppando e aggiungendo moduli aggiuntivi in base alle esigenze e alle sfide dei diversi settori, Discovery Experience può essere dunque declinata in molteplici soluzioni personalizzate per ciascun ambito verticale.

Per capire la grande versatilità di Discovery Experience, vediamo insieme alcuni esempi di use case e funzionalità che possono essere potenzialmente integrate in processi di business verticali:

• Open Intelligence

• Formazione

• Conversazioni e interazioni

• Gestione dei contratti

1 – Open Intelligence

Gestire e analizzare grandi quantità di dati è una sfida che caratterizza gran parte delle organizzazioni oggi.

Dati frammentati che difficilmente si integrano, la mancanza di strumenti sofisticati per comprendere le connessioni tra dataset diversi, la difficoltà nell’ampliare e arricchire i dataset interni, sono solo alcune delle problematiche che contraddistinguono questo scenario.

In questo contesto, Discovery Experience rappresenta il nucleo centrale di soluzioni personalizzate che, in fase progettuale, possono integrare moduli specializzati sviluppati ad hoc, come ad esempio:

• Web Scraper personalizzabile per scaricare e indicizzare contenuti provenienti da siti web selezionati, per acquisire nuove informazioni di valore.

• Link Analysis per esplorare relazioni tra entità tramite un’interfaccia grafica ed evidenziare pattern nascosti.

• Watchlist per segnalare quando emergono nuovi dati rilevanti sulle entità monitorate.

2 – Formazione

Anche il settore formativo non è esente da sfide complesse. Oggi più che mai i percorsi educativi dovrebbero essere calibrati e personalizzati sulla base delle caratteristiche di ogni studente.

Allo stesso tempo, i docenti avrebbero bisogno di strumenti innovativi per fare ricerca, costruire programmi dinamici e preparare test e valutazioni.

Fornendo strumenti innovativi per la gestione e personalizzazione dell’apprendimento, Discovery Experience può supportare percorsi formativi in ambito accademico, aziendale, per enti certificatori, ecc.

Per questo scopo, Discovery Experience è stata specializzata in Discovery Experience for Education, grazie all’integrazione di una serie di funzionalità:

• Dashboard di monitoraggio per avere una visione completa sui progressi formativi

• Sintesi automatizzate delle lezioni per la generazione automatica di riassunti

• Creazione automatica di quiz e test di valutazione

• Ricerca avanzata nei materiali didattici

• Assistenti virtuali basati su GenAI, personalizzati in base alle esigenze di studenti e docenti

Discovery Experience for Education è disponibile in modalità “microfront-end” allo scopo di integrare queste funzionalità all’interno e nel contesto delle piattaforme di e-learning in uso nelle organizzazioni di education.

3 – Interaction Analytics

Raccogliere ed elaborare le grandi quantità di dati prodotte dai call center è una delle chiavi del successo di aziende e team di customer care.

Le telefonate costituiscono il 72% di tutte le interazioni, generando una combinazione unica di dati strutturati e non di grande valore. Se elaborati tramite l’intelligenza artificiale, questi dati possono trasformarsi in un’ottima risorsa per aumentare la soddisfazione dei clienti, migliorare i prodotti e i servizi forniti.

Interaction Analytics è il software di Speech Analytics progettato per trasformare i contact center in un asset strategico. Grazie alle tecnologie avanzate di Speech-to-Text e Natural Language Understanding, permette di analizzare le chiamate telefoniche e ottenere preziosi insight per migliorare i processi interni e l’esperienza del cliente.

Funzionalità principali:

• Trascrizione e analisi avanzata: tagging, classificazione di eventi complessi e reportistica automatizzata.

• Dashboard e report pronti all’uso: monitoraggio della qualità del servizio, dei contenuti e delle performance.

• Analisi del sentiment: identifica inefficienze e ottimizza la formazione degli operatori.

• Sicurezza e conformità: funzioni di anonimizzazione e morphing per garantire la conformità al GDPR.

• Ricerca avanzata: tecniche di ricerca semantica che consentono di trovare contenuti specifici all’interno delle chiamate telefoniche per un’analisi più accurata.

4 – Contract Management

Creare nuovi contratti per clienti, partner e fornitori, è un processo complesso e non privo di rischi.

Sebbene esistano già sistemi di Contract Life Management (CLM) per ottimizzare il ciclo di vita dei contratti — dalla creazione e negoziazione fino al rinnovo e al monitoraggio della conformità — ci sono ampi spazi di miglioramento di questi sistemi.

Attraverso l’IA, gli strumenti di CLM possono automatizzare l’analisi dei contratti, identificare clausole chiave e prevedere i rischi con maggiore precisione.

Integrando le funzionalità di Discovery Experience con altre componenti specifiche è possibile semplificare i processi di Contract Lifecycle Management e, allo stesso tempo, ottenere insight più intelligenti e basati sui dati.

L’AI generativa può supportare la gestione dei contratti attraverso lo sviluppo di funzionalità quali:

• Template library per controllare che non ci siano contraddizioni nel linguaggio contrattuale, suggerire testi pertinenti e raccomandare combinazioni ottimali.

• Revisione, approvazione, esecuzione e operatività del contratto per rilevare incoerenze, tracciare i progressi, inviare promemoria e automatizzare i flussi di approvazione

• Notifiche automatiche per segnalare quando operazioni chiave devono essere eseguite, come la scadenza o il rinnovo

Gestire e mettere a frutto il patrimonio informativo in modo efficiente grazie all’intelligenza artificiale è il primo passo per guadagnare un vantaggio competitivo nel 2025. E la tua azienda ne sta approfittando?

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