Las organizaciones confían cada vez más en las bases de conocimiento para centralizar la información y aumentar la productividad.
Una base de conocimiento IA lleva esta idea un paso más allá: a través de tecnología avanzada, como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, facilita el hallazgo rápido y exacto de aquello que se busca, al tiempo que garantiza que los datos obtenidos resulten precisos y relevantes.
Según McKinsey, la inteligencia artificial generativa provocaría un crecimiento de la productividad laboral de entre 0,1% y 0,6% anual hasta 2040, dependiendo del ritmo de adopción de la herramienta. Por lo tanto, las organizaciones que construyen o actualizan su base de conocimiento deben considerar las capacidades de la IA, especialmente para mejorar la forma en que los equipos encuentran y utilizan la información.
El artículo profundiza sobre la definición de este tipo de base potenciada por IA, las razones clave para tenerla en cuenta y las formas de integrar la tecnología en las estrategias de Gestión del Conocimiento en general.
Una base de conocimiento IA es un sistema diseñado para organizar, recuperar y gestionar información, utilizando la inteligencia artificial para mejorar su funcionalidad.
En las bases tradicionales, los datos suelen almacenarse de forma estática, lo cual dificulta su búsqueda y actualización. En cambio, la IA mejora este punto al permitir la exploración inteligente, la creación rápida de artículos e incluso las sugerencias predictivas. Esto proporciona a los usuarios una experiencia fluida.
Para las empresas, una base de conocimiento IA no sólo les permite ahorrar tiempo, sino que también eleva la satisfacción de los clientes y empleados. En definitiva, este recurso existe para facilitarles la vida: ayuda a las personas a encontrar las respuestas que necesitan de forma rápida y sencilla.
Además, habrán menos preguntas repetitivas y menos tiempo perdido indagando las soluciones. Los usuarios, entonces, hallarán los datos justos cuando lo requieran.
Cómo crear una base de conocimiento desde cero: guía práctica + video tutorial
Para que una base de conocimiento IA resulte eficaz, hay que considerar los diferentes tipos de contenidos, capaces de almacenar y organizar, los cuales se dividen en tres tipos principales: estructurado, no estructurado y automatizado. Cada uno posee características únicas que determinan cómo se crea, guarda y accede a él. Veámoslos en detalle:
El contenido estructurado está muy organizado y formateado de manera que sea fácil de entender tanto para la IA como para los usuarios. Esto incluye preguntas frecuentes, guías paso a paso y otros formatos estandarizados que siguen un diseño predecible.
De esta forma, la inteligencia artificial puede analizarlo y recuperarlo rápidamente, lo cual es ideal para consultas comunes y directas. La categorización y etiquetado de la información con precisión permite el hallazgo fácil de la misma y el acceso a respuestas claras.
El contenido no estructurado contempla recursos que no siguen un formato estricto o una estructura predefinida, como artículos largos, información generada por el usuario, notas de reuniones y tickets de soporte.
En este caso, se requieren algoritmos de IA más sofisticados para analizar e interpretar los datos debido a su variedad de formatos e idiomas.
Las herramientas de inteligencia artificial son capaces de procesarlos con la extracción de palabras clave, el resumen de la información y la identificación de las respuestas relevantes a partir de textos más extensos, lo cual facilita el acceso al contenido sin necesidad de formatearlo nuevamente de manera manual.
El contenido automatizado se refiere a la información generada o actualizada por la propia IA, a menudo en tiempo real, que suele incluir resúmenes de artículos, respuestas instantáneas en interfaces conversacionales y traducciones.
La automatización permite que las bases de conocimiento sigan siendo relevantes y receptivas, adaptándose a medida que cambian las necesidades de los usuarios.
En resumen, cada uno de estos tipos de contenidos contribuye a crear una base de conocimiento completa y adaptable: el estructurado proporciona respuestas claras; el no estructurado, conocimientos en profundidad; y el automatizado mantiene los datos actualizados y relevantes. En conclusión, la base pasa a ser un recurso genuinamente dinámico.
Una base de conocimiento IA va más allá del almacenamiento tradicional de información, ya que impulsa la mejora activa de las interacciones de los usuarios y respalda la productividad en tiempo real.
He aquí por qué las organizaciones están recurriendo a soluciones de este tipo para gestionar de forma eficaz sus recursos de conocimiento:
La IA acelera la recuperación de información al identificar el contenido relevante al instante. En consecuencia, los usuarios encuentran las respuestas más rápido y es menos probable que se queden bloqueados esperando asistencia. Esto se traduce en tiempos de resolución más ágiles tanto para los clientes como para los empleados.
La búsqueda potenciada por inteligencia artificial puede utilizar el procesamiento del lenguaje natural para comprender las consultas y adaptarse a los patrones de las personas, haciendo que el proceso sea mucho más fluido que la exploración basada únicamente en palabras clave.
La IA no se limita a ofrecer respuestas, sino que aprende de las interacciones con los usuarios. En concreto, supervisa qué preguntas surgen con más frecuencia, dónde existen gaps de conocimiento y con qué eficacia las sugerencias satisfacen las necesidades de las personas.
Basándose en estos datos, es capaz de proponer actualizaciones del contenido de la base de conocimiento, es decir, proporciona un enfoque dinámico de la Gestión del Conocimiento que evoluciona con los requerimientos de los clientes.
Con la IA, las bases de conocimiento ofrecen una experiencia más personalizada, ya sea a través de chatbots que manejan preguntas comunes o recomendaciones de contenido basadas en búsquedas anteriores. Este enfoque mejora tanto la satisfacción, como también impulsa la productividad al minimizar el tiempo que los usuarios pasan buscando respuestas.
La inteligencia artificial potencia la base de conocimiento, convirtiéndola en un recurso más receptivo y perspicaz, al ocuparse de las siguientes tareas:
La mayor agilidad para generar artículos ayuda a mantener actualizada la base de conocimiento. Gracias a las sugerencias basadas en IA, tu equipo estará en condiciones de crear y etiquetar nuevos contenidos de forma eficiente.
Por ejemplo, en InvGate somos conscientes del esfuerzo que supone resolver cada solicitud de asistencia. Por eso, InvGate Service Management permite transformar los tickets solucionados en artículos de conocimiento.
Así, con la ayuda de la IA, es posible hacer crecer la base de manera natural, asegurando que el trabajo duro de tu equipo contribuya a un recurso para usar tantas veces como sea necesario.
La IA es capaz de convertir la base de conocimiento en una experiencia interactiva, haciendo que la información parezca parte de una conversación.
De este modo, una configuración conversacional transforma la base tradicional en un recurso receptivo y fácil de usar.
InvGate, por caso, aporta esta capacidad a Microsoft Teams con un Agente Virtual que facilita el acceso al conocimiento de forma tan natural como lo es charlar con un colega.
Los usuarios deben escribir sus preguntas directamente en el chat, donde el Agente Virtual las interpreta para ofrecer respuestas rápidas y pertinentes, sin requerir palabras clave específicas.
Los resúmenes de artículos de conocimiento realizados con IA constituyen una forma poderosa de facilitar la información más compleja sin abrumar a los usuarios.
La inteligencia artificial analiza el contenido con el procesamiento del lenguaje natural para comprender la estructura y los puntos principales de cada nota y luego genera resúmenes concisos. Esto significa que las personas obtienen datos rápidos y no deben leer documentos enteros.
El Agente Virtual para Equipos de InvGate lleva este concepto más allá: no sólo extrae un resumen de un artículo, sino que contextualiza la información basándose en la consulta específica del usuario. De este modo, interpreta la intención de cada pregunta.
Por caso, si una persona pregunta acerca de la solución de un problema específico, el Agente Virtual localiza y ofrece sólo las partes pertinentes del artículo de la base de conocimiento (o varios artículos) que abordan esa duda.
Las traducciones de la inteligencia artificial, impulsadas por sofisticados modelos de machine learning (aprendizaje automático) entrenados con conjuntos de datos multilingües, abren tu base de conocimiento a una audiencia global.
Mediante la traducción instantánea de los artículos, el contenido resulta accesible a los usuarios sin importar el idioma, por lo que la ayuda se encuentra siempre a mano.
Si bien la traducción automática constituye una herramienta potente, es recomendable la revisión manual, especialmente en el caso de las lenguas más solicitadas y de los artículos más populares. De este modo, se mantiene la calidad donde realmente importa.
La traducción automática te ofrece una base sólida desde la cual trabajar, en lugar de empezar desde cero para tus contenidos más relevantes, que más tarde serán revisados por personas. Y para los menos críticos, los usuarios pueden obtener de inmediato información útil en su propio idioma.
La IA profundiza en las consultas de los clientes para revelar temas comunes o problemas recurrentes. Estos datos contribuyen a detectar tendencias que podrían indicar la necesidad de una actualización del producto o poner de relieve gaps en los recursos disponibles.
Por ejemplo, si varios usuarios preguntan “cómo exportar datos a Excel”, el sistema marca esta tendencia, lo cual ayuda al equipo de dos formas: facilita la función de exportación y crea una guía detallada sobre esta tarea.
Lo más importante es que abordará estas preguntas comunes con antelación y reducirá las futuras solicitudes de asistencia. Esto conlleva a una mayor satisfacción por parte de los clientes, ya que responderá incluso antes de pedir asistencia.
InvGate AI Hub: nuevas capacidades de IA para los equipos de IT
La selección de un software de base de conocimiento IA adecuado marcará la diferencia. Para ello, debe tener las siguientes capacidades:
Al tener en cuenta estos factores es posible construir una base sólida para la Gestión del Conocimiento, garantizando que la solución que elijas seguirá satisfaciendo las necesidades cambiantes.
Una base de conocimiento IA combina tecnología avanzada y gestión inteligente de los datos para ofrecer interacciones más precisas y fáciles de usar que las bases tradicionales.
A continuación analizamos en profundidad los componentes de la base de conocimiento IA.
En el núcleo de una base de conocimiento IA se encuentran los modelos de machine learning, que procesan y aprenden de las interacciones de los usuarios y clientes para mejorar la precisión y la relevancia.
Su metodología consiste en analizar continuamente los patrones de consulta, el uso de los contenidos y los datos de interacción para perfeccionar los algoritmos de búsqueda y hacer recomendaciones más precisas.
Por ejemplo, si un gran número de personas busca información sobre una actualización de software específica, el modelo puede sugerir automáticamente artículos relacionados.
El aprendizaje automático también permite obtener información predictiva, lo cual ayuda a identificar los puntos débiles más comunes de los consultantes y sugerir actualizaciones de los contenidos para solucionarlos.
El procesamiento del lenguaje natural facilita a la base de conocimiento la interpretación y respuesta a las preguntas de los usuarios. Lo hace a través de la descomposición de las frases en elementos (como entidades e intenciones) para comprender la pregunta real.
Por caso, si una persona escribe: “¿Cómo puedo restablecer mi contraseña?” Esta tecnología ayuda al sistema a reconocer “restablecer contraseña” como la intención principal y a desplegar el artículo pertinente.
Incluso el procesamiento del lenguaje natural avanzado es capaz de manejar varias estructuras de preguntas y sinónimos, de modo que si un usuario formula la consulta como: “Olvidé mi nombre de usuario”, el sistema proporcionará las instrucciones de restablecimiento adecuadas.
En definitiva, esta herramienta hace que la base de conocimiento resulte más flexible, permitiendo una gama más amplia de interacciones con el usuario.
El repositorio de datos es el principal almacén de contenidos de la base de conocimiento, que organiza una mezcla de contenidos estructurados (preguntas frecuentes, manuales) y no estructurados (hilos de discusión, correos electrónicos) y los hace accesibles para el análisis de la inteligencia artificial. A la vez, se integra con fuentes de datos externas, como sistemas CRM o help desk, lo cual permite a la IA extraer información precisa y relevante basada en perfiles de usuario o historiales de casos.
Por ejemplo, si un cliente que envió recientemente una solicitud de servicio pregunta por el estado de su ticket, la base de conocimiento recupera la información actualizada del help desk y ofrece una respuesta directa. Esta integración no sólo agiliza el acceso, sino que permite a la IA adaptar las respuestas en función del contexto específico del usuario.
Si estás considerando incorporar una base de conocimiento IA en tu organización, sabrás que los beneficios van mucho más allá del simple almacenamiento de los datos. Como vimos en este artículo, aporta desde una entrega de contenidos más inteligente hasta un mayor compromiso por parte de los usuarios.
Si bien la inteligencia artificial parece una herramienta compleja en la Gestión del Conocimiento, constituye una solución práctica que transforma la forma de acceder y utilizar la información.
Si llegaste hasta aquí, probablemente ya estés sopesando cuál será el siguiente paso adecuado para ti. Por lo pronto, esperamos que estas ideas te hayan facilitado la tarea de evaluar si el enfoque de la Gestión del Conocimiento impulsado por la IA representa una iniciativa que valga la pena para tu empresa. Para terminar de ayudarte en la decisión, accede a una prueba gratuita de 30 días de InvGate Service Management, que ofrece el poder de la inteligencia artificial para optimizar tus esfuerzos de ITSM y ESM.
