Gestão do conhecimento: como transformar o conhecimento empresarial numa vantagem competitiva

Um verdadeiro desperdício, porque o patrimônio informativo representa um dos recursos mais relevantes para crescer e alcançar novos objetivos.

No entanto, se esse patrimônio de dados não for analisado, organizado e gerenciado, seu potencial se perde irremediavelmente.

E é aqui que entram em jogo as novas tecnologias, como a inteligência artificial, cada vez mais utilizadas para valorizar o patrimônio informativo interno e mantê-lo atualizado.

Nesse contexto, o Knowledge Management (KM) – a gestão do conhecimento – e os Knowledge Management Systems (KMS), ou seja, as ferramentas para gerenciar de forma eficaz o conhecimento, tornam-se fundamentais para transformar dados em decisões informadas e tornar a empresa mais eficiente e competitiva.

O que se pretende com a gestão do conhecimento e o sistema de gestão do conhecimento?

GESTÃO DO CONHECIMENTO

Por knowledge management (gestão do conhecimento) entende-se o processo de organização, gestão e compartilhamento da knowledge base interna. Ou seja, o conjunto de conhecimentos, informações e documentos em posse da empresa ou instituição.

O knowledge management tem o objetivo de simplificar e tornar os processos internos mais eficientes, para tomar decisões mais informadas, manter-se atualizado e promover o crescimento da empresa em todos os níveis.

Em outras palavras, é o “cérebro coletivo” da organização, que transforma informações dispersas em um ativo empresarial valioso e de fácil acesso.

Para compreender plenamente o conceito de knowledge management, é importante especificar também o que se entende por knowledge base.

Esta última é o conjunto de conhecimentos, informações e dados em posse da empresa. Tanto os documentos e arquivos tangíveis (conhecimento explícito) quanto a experiência e o know-how dos funcionários (conhecimento tácito).

Enquanto os sistemas tradicionais de arquivamento armazenam informações segundo lógicas hierárquicas e silos separados, a knowledge base incorpora dados estruturados e não estruturados, que podem ser navegados e pesquisados de forma mais simples e intuitiva graças às ferramentas de knowledge management system.

SISTEMA DE GESTÃO DO CONHECIMENTO

O knowledge management system (KMS) nada mais é do que a plataforma ou ferramenta que permite a gestão estratégica e eficaz da knowledge base da empresa ou organização.

Podemos compará-lo a uma biblioteca digital avançada, que não se limita a armazenar informações, mas as organiza, conecta e torna facilmente acessíveis para quem precisa, no momento certo.

Como funciona o KMS?

• Aquisição do conhecimento: por meio de um processo de document management, sistemas de colaboração e tecnologias de text mining, o sistema coleta informações de diversas fontes, tanto estruturadas quanto não estruturadas.
• Organização inteligente: graças a tecnologias de inteligência artificial e machine learning, o sistema categoriza automaticamente as informações, cria conexões semânticas e as enriquece com metadados, tornando a pesquisa muito mais eficaz.
• Distribuição personalizada: o sistema fornece as informações relevantes aos usuários por meio de requisições em linguagem natural, seja através de chatbots ou motores de busca semânticos.

Uma das características mais importantes dessas ferramentas é a capacidade de melhorar suas funcionalidades ao longo do tempo, pois são capazes de aprender e otimizar suas respostas com base na interação com os usuários finais.

Equipar uma empresa ou organização com essa tecnologia oferece benefícios concretos e de grande valor, como melhorar a eficiência operacional, fornecer um suporte confiável para decisões estratégicas, evitar a dispersão do know-how empresarial, aprimorar o atendimento ao cliente e fortalecer a colaboração interna entre equipes.

Para apoiar empresas e instituições que desejam aproveitar ao máximo sua knowledge base, a Almawave criou o Discovery Experience, um motor de busca enterprise que, graças ao uso da inteligência artificial generativa (GenAI), atinge novos níveis de precisão, eficácia e relevância.

Nas soluções tradicionais de enterprise search, a pesquisa baseada em palavras-chave muitas vezes não consegue fornecer resultados precisos e contextualizados.

Ao integrar os modelos de linguagem de grande escala (LLM) no Discovery Experience, é possível desenvolver assistentes de pesquisa capazes de compreender nuances semânticas das consultas em linguagem natural, identificar informações relevantes em fontes diversas e, ao mesmo tempo, sintetizar respostas concisas e contextualizadas.

O Discovery Experience se configura, portanto, como uma experiência de pesquisa imersiva, que vai além dos paradigmas tradicionais. Graças à GenAI, permite acessar as informações mais relevantes e, ao mesmo tempo, expandir a análise e descobrir correlações inéditas entre os dados:

• Filtra automaticamente os resultados de forma inteligente
• Organiza os resultados por similaridade semântica
• Sintetiza os resultados para um acesso mais rápido às informações
• Gera conversas para obter insights mais aprofundados
• Exibe resultados adicionais mais específicos a partir de um único documento ou subconjunto de documentos
• Módulo de relatórios: ferramenta específica para redação e edição de relatórios diretamente na interface

Essas funcionalidades oferecem diversos benefícios para funcionários, colaboradores e clientes:

• Pesquisa rápida e intuitiva de qualquer informação relevante em dados estruturados e não estruturados
• Acesso a toda a knowledge base a partir de um único ponto de entrada, sem a necessidade de navegar por diferentes aplicativos ou repositórios
• Seleção inteligente dos resultados mais relevantes, graças à alta capacidade de compreensão da linguagem natural
• Extração rápida de informações detalhadas e específicas dentro dos conjuntos de resultados
• Navegação facilitada entre os resultados, descobrindo novas informações inesperadas
• Criação automática de resumos
• Suporte na elaboração de relatórios e comunicados de imprensa

A implementação do Discovery Experience por entidades e empresas é realmente muito simples.

A organização pode carregar toda a sua knowledge base no sistema, que é capaz de analisar e codificar qualquer tipo de arquivo e dado, tanto estruturado quanto não estruturado.

Por meio de uma barra de navegação potencializada pela GenAI, é possível realizar pesquisas dentro da knowledge base utilizando linguagem natural, além de fazer perguntas específicas, tanto sobre os resultados quanto sobre tópicos fora de seu domínio de conhecimento, com acesso direto à web. Além disso, estão disponíveis comandos predefinidos para explorar os conjuntos de resultados obtidos.

Uma série de filtros inteligentes e comandos ativáveis pela barra de interação permite encontrar mais rapidamente as informações mais relevantes.

O Discovery Experience combina pesquisa e produção de conteúdo. Em particular, o módulo de relatórios apoia na criação e redação de relatórios, aproveitando os resultados das pesquisas e conversas realizadas, diretamente dentro da interface do DE, sem a necessidade de alternar para outras aplicações.

Discovery Experience é uma aplicação que pode ser aproveitada para criar soluções personalizadas adequadas a contextos muito específicos, combinando sistemas de pesquisa avançados com inteligência artificial generativa. Ao desenvolver e adicionar módulos adicionais com base nas necessidades e desafios de diferentes setores, o Discovery Experience pode ser adaptado em múltiplas soluções personalizadas para cada domínio vertical.

Para entender a grande versatilidade do Discovery Experience, vejamos alguns exemplos de casos de uso e funcionalidades que podem ser potencialmente integrados em processos de negócios verticais:

• Open Intelligence
• Treinamento
• Conversações e interações
• Gestão de Contratos

1 – Open Intelligence

Gerenciar e analisar grandes quantidades de dados é um desafio que caracteriza muitas organizações hoje em dia. Dados fragmentados que são difíceis de integrar, a falta de ferramentas sofisticadas para entender as conexões entre diferentes conjuntos de dados e a dificuldade de expandir e enriquecer os conjuntos de dados internos são apenas alguns dos problemas que definem esse cenário. Nesse contexto, o Discovery Experience representa o núcleo central de soluções personalizadas que, na fase de projeto, podem integrar módulos especializados desenvolvidos especificamente para tarefas como:

• Web Scraper personalizável para baixar e indexar conteúdo de sites selecionados, adquirindo novas informações valiosas.
• Link Analysis para explorar relacionamentos entre entidades por meio de uma interface gráfica e destacar padrões ocultos.
• Watchlist para notificar quando novos dados relevantes surgirem sobre entidades monitoradas.

2 – Treinamento

O setor educacional também enfrenta desafios complexos. Hoje mais do que nunca, os caminhos educacionais devem ser ajustados e personalizados com base nas características de cada aluno. Ao mesmo tempo, os educadores precisam de ferramentas inovadoras para pesquisa, construção de programas dinâmicos e preparação de testes e avaliações. Ao fornecer ferramentas inovadoras para gestão e personalização da aprendizagem, o Discovery Experience pode apoiar programas educacionais em contextos acadêmicos, corporativos e de entidades certificadoras, entre outros. Para esse propósito, o Discovery Experience foi especializado em Discovery Experience for Education, graças à integração de várias funcionalidades:

• Painel de monitoramento para fornecer uma visão completa do progresso educacional.
• Resumos automatizados das aulas para geração automática de resumos.
• Criação automática de quizzes e testes de avaliação.
• Pesquisa avançada em materiais educacionais.
• Assistentes virtuais baseados em GenAI, personalizados para atender às necessidades de alunos e professores.

O Discovery Experience for Education está disponível no modo “microfront-end” para integrar essas funcionalidades dentro do contexto das plataformas de e-learning utilizadas nas organizações educacionais.

3 – Interaction Analytics

Coletar e processar as grandes quantidades de dados produzidos pelos call centers é uma das chaves para o sucesso das empresas e equipes de atendimento ao cliente. As chamadas telefônicas representam 72% de todas as interações, gerando uma combinação única de dados estruturados e não estruturados de grande valor. Quando processados por meio de inteligência artificial, esses dados podem se transformar em um recurso valioso para aumentar a satisfação dos clientes e melhorar os produtos e serviços fornecidos. Interaction Analytics é o software de Speech Analytics projetado para transformar os contact centers em um ativo estratégico. Graças às tecnologias avançadas de Speech-to-Text e Natural Language Understanding, ele permite a análise das chamadas telefônicas e fornece insights valiosos para melhorar os processos internos e a experiência do cliente. Principais funcionalidades:

• Transcrição e análise avançada: marcação, classificação de eventos complexos e relatórios automatizados.
• Painéis e relatórios prontos para uso: monitoramento da qualidade do serviço, conteúdo e desempenho.
• Análise de sentimento: identifica ineficiências e otimiza o treinamento dos operadores.
• Segurança e conformidade: funções de anonimização e morphing para garantir a conformidade com o GDPR.
• Pesquisa avançada: técnicas de pesquisa semântica que permitem encontrar conteúdo específico dentro das chamadas telefônicas para uma análise mais precisa.

4 – Gestão de Contratos

Criar novos contratos para clientes, parceiros e fornecedores é um processo complexo e cheio de riscos. Embora já existam sistemas de Contract Life Management (CLM) para otimizar o ciclo de vida dos contratos — desde a criação e negociação até o renovamento e monitoramento da conformidade — ainda há grandes oportunidades para melhorar esses sistemas. Por meio da IA, as ferramentas de CLM podem automatizar a análise de contratos, identificar cláusulas-chave e prever riscos com maior precisão. Integrando as funcionalidades do Discovery Experience com outros componentes específicos, é possível simplificar os processos de Contract Lifecycle Management, ao mesmo tempo que se obtém insights mais inteligentes e baseados em dados. A IA generativa pode apoiar a gestão de contratos por meio do desenvolvimento de funcionalidades como:

• Biblioteca de modelos para verificar se não há contradições na linguagem contratual, sugerir textos relevantes e recomendar combinações ideais.
• Revisão, aprovação, execução e operacionalidade do contrato para detectar inconsistências, rastrear o progresso, enviar lembretes e automatizar fluxos de aprovação.
• Notificações automáticas para sinalizar quando operações-chave precisam ser realizadas, como expiração ou renovação.

Gerenciar e aproveitar os ativos de informação de maneira eficiente com inteligência artificial é o primeiro passo para ganhar uma vantagem competitiva em 2025. Sua empresa está aproveitando isso?

Descubra as soluções da Almawave.