In iedere organisatie is veel kennis aanwezig. Een belangrijk deel hiervan zit in het hoofd van de medewerkers. Als iemand met pensioen gaat, neemt hij deze kennis mee en ben je als organisatie de kennis kwijt. Zonde en helemaal niet nodig. Door deze kennis slim te borgen, zorg je ervoor dat de kennis behouden blijft.
Traditionele aanpak
Van oudsher haalden we door middel van taakanalyses, interviews en observaties kennis uit de hoofden van medewerkers en borgden dit in bijvoorbeeld opleidingen of werkinstructies. Deze traditionele manier van kennisborging werkt op zich wel, maar heeft twee nadelen:
- Het kost de expert veel tijd
- Veel documenten worden uiteindelijk niet meer gebruikt
Met AI: 4 stappen naar effectieve kennisborging
Stap 1. Het AI-model trainen
AI begint met data. Elke organisatie beschikt over een schat aan data: rapporten, klantinteracties en projectdocumentatie. Deze data bevat expliciete en impliciete kennis die gebruikt kan worden om een AI-model te trainen.
Stap 2. Een goede prompt opstellen
Met alleen een getraind AI-model ben je er nog niet. De kwaliteit van de prompt bepaalt de kwaliteit van de output. Hiervoor is de kennis van de expert essentieel.
Stap 3. De output controleren en verbeteren
Dit proces resulteert in een model op beginnersniveau. Door experts de output te laten controleren en verbeteren, voeg je ervaringskennis toe en wordt het model steeds beter.
Stap 4. Model gericht verbeteren
Wanneer bepaalde kennisgebieden onvoldoende presteren, kan je gericht aanvullende data verzamelen om het model verder te optimaliseren.
Conclusie
Met AI kan je in één proces kennis uit data en de hoofden van experts halen en borgen in een AI-model. Het trainen van AI kost tijd en de menselijke expert is onmisbaar. Begin op tijd met kennisborging voordat experts vertrekken.
Neem contact op met Learning Adventures voor meer informatie over kennisborging met AI en games.