7 godzin tygodniowo marnowanych w programie SharePoint: jak Twój zespół może przestać szukać informacji, które już istnieją, dzięki zarządzanej sztucznej inteligencji

Od cmentarzyska danych do kopalni złota: jak SharePoint z zarządzaną sztuczną inteligencją staje się inteligentnym mózgiem Twojej firmy

Zarządzanie wiedzą w erze sztucznej inteligencji: od pasywnego przechowywania danych do inteligentnej infrastruktury przedsiębiorstwa

Iluzja wolności informacji – dlaczego organizacje pozostają strategicznie ślepe pomimo nadmiaru danych

Współczesny krajobraz biznesowy jawi się jako fundamentalny paradoks. Organizacje dysponują wykładniczymi ilościami danych i dokumentów, a jednak ta obfitość systematycznie przekształca się w strategiczne wąskie gardło. Nadmiar informacji nie jest już marginalnym problemem technologii informatycznych, lecz centralną przeszkodą dla efektywności, która w mierzalny sposób pogarsza wyniki ekonomiczne firm. Pracownicy codziennie marnują czas pracy na wyszukiwanie informacji, które już istnieją gdzieś w cyfrowych archiwach firmy. Ta rzeczywistość nie jest konsekwencją niewystarczającej pojemności pamięci masowej, lecz wyrazem fundamentalnej słabości architektury: tradycyjne systemy zarządzania wiedzą są statyczne, reaktywne i poznawczo niezdolne do inteligentnego zarządzania zbiorową pamięcią korporacyjną.

Ekonomiczny wpływ tej nieefektywności jest znaczący. Badania empiryczne wskazują, że pracownicy poświęcają średnio od pięciu do siedmiu godzin tygodniowo na wyszukiwanie istniejących informacji lub nieświadome tworzenie nowych. W firmie zatrudniającej 500 pracowników przekłada się to na tygodniową utratę produktywności rzędu 2500–3500 godzin pracy. W ujęciu rocznym przekłada się to na deficyt produktywności rzędu 130 000–180 000 godzin pracy. Nie należy tego interpretować jako zwykłej straty czasu, lecz raczej jako bezpośrednią stratę zasobów, która negatywnie wpływa na marżę zysku firmy.

Jednocześnie integracja systemów sztucznej inteligencji z ekosystemem Microsoft 365 drastycznie zwiększa wolumen danych. Biorąc pod uwagę, że prawie dwa miliardy nowych dokumentów są codziennie integrowane z instancjami Microsoft 365 z włączoną funkcją Copilot, wyzwanie to nie tylko rośnie ilościowo, ale także stwarza nowe problemy jakościowe. Organizacje stoją przed kluczowym pytaniem: w jaki sposób systemy sztucznej inteligencji mogą skutecznie uzyskiwać dostęp do informacji korporacyjnych i je wykorzystywać, gdy architektura informacji jest chaotyczna, rozdrobniona i niezorganizowana koncepcyjnie?

Odpowiedź nie leży w dalszej optymalizacji istniejących systemów, lecz w fundamentalnej transformacji architektury. Rozwiązanie nosi nazwę SharePoint Knowledge Agent i reprezentuje nowy typ oprogramowania dla przedsiębiorstw: inteligentnie zasilany system operacyjny wiedzy.

Transformacja strukturalna: SharePoint jako inteligentna platforma wiedzy

Microsoft nie postrzega już SharePointa jako pasywnego systemu zarządzania dokumentami, lecz jako aktywną warstwę inteligencji do komunikacji i wykorzystania wiedzy w przedsiębiorstwie. Ta transformacja to nie tylko stopniowe udoskonalanie istniejących funkcjonalności, ale fundamentalna rewizja roli, jaką platforma dokumentów powinna odgrywać w nowoczesnej architekturze przedsiębiorstwa.

Agent wiedzy SharePoint wykorzystuje nowoczesne modele językowe i uczenie maszynowe nie tylko do przechowywania treści firmowych, ale także do ich aktywnej analizy, strukturyzacji i optymalizacji pod kątem różnych scenariuszy użytkowania. Technologia ta wykorzystuje rozbudowane modele językowe, które potrafią semantycznie rozumieć zawartość dokumentu i automatycznie generować ustrukturyzowane metadane. Oznacza to, że dokument nie jest po prostu przechowywany w folderze; zamiast tego jego zawartość jest analizowana, wyodrębniane są kluczowe koncepcje, identyfikowane są relacje kontekstowe, a odpowiednie kategoryzacje są automatycznie stosowane.

Ta zautomatyzowana klasyfikacja treści ma daleko idące konsekwencje dla efektywności biznesowej. Gdy dział kadr przesyła nowy dokument dotyczący polityki, Agent Wiedzy nie tylko analizuje tekst, ale także automatycznie identyfikuje odpowiednie kategorie, takie jak zakres, data wejścia w życie, status zatwierdzenia i słowa kluczowe. System odpowiednio taguje dokument i udostępnia te metadane do wyszukiwania i zapytań. W rezultacie informacje są nie tylko przechowywane, ale także aktywnie przygotowywane do ponownego wykorzystania i przetwarzania maszynowego.

Szczególnie innowacyjnym aspektem tego podejścia jest oderwanie organizacji biblioteki od ręcznych zadań administracyjnych. Agent wiedzy może automatycznie sugerować nowe kolumny, ustalać reguły archiwizacji i generować niestandardowe widoki, które filtrują i sortują dokumenty według inteligentnych kryteriów. To nie tylko eliminuje obciążenie administracyjne związane z zarządzaniem metadanymi, ale także tworzy dynamikę organizacyjną, która dostosowuje się do zmieniających się potrzeb biznesowych.

Konsekwencje dla zarządzania IT są znaczące. Tradycyjne systemy zarządzania wiedzą zmagają się z problemem cyfrowego rozkładu. Dokumenty tracą na aktualności, nie są już aktualizowane, a systemy linkujące nie prowadzą donikąd. Aktywny system zarządzania wiedzą z funkcjami agenta wiedzy proaktywnie identyfikuje te problemy. System może automatycznie wykrywać uszkodzone hiperłącza, oznaczać treści, które nie były aktualizowane od dłuższego czasu, i powiadamiać administratorów o informacjach, które mogą zawierać nieaktualne lub sprzeczne stwierdzenia.

Automatyzacja artykułowania wiedzy: generowanie FAQ jako mnożnik metaproduktywności

Szczególnie praktycznym aspektem platformy zarządzania wiedzą opartej na sztucznej inteligencji jest automatyczne tworzenie sekcji „Często zadawane pytania”. Ten moduł funkcjonalny stanowi istotny przełom w demokratyzacji procesu rozpowszechniania wiedzy w organizacjach.

W tradycyjnych scenariuszach tworzenie kompleksowych dokumentów FAQ jest pracochłonnym procesem. Menedżer treści musi uważnie przejrzeć oryginalne dokumenty, przewidzieć pytania użytkowników i sformułować precyzyjne odpowiedzi, które będą zarówno trafne, jak i łatwe do zrozumienia. Proces ten jest czasochłonny i ograniczony przez ludzką inteligencję i uprzedzenia wynikające z perspektywy.

Oparty na sztucznej inteligencji moduł webowy FAQ radykalnie zmienia tę dynamikę. Autor może wybrać jeden lub więcej dokumentów źródłowych i polecić systemowi automatyczne wygenerowanie struktury FAQ. Proces ten przebiega w trzech etapach: najpierw wybierane są dokumenty źródłowe, które mogą obejmować na przykład pliki Word, prezentacje PowerPoint, pliki PDF, notatki pętli lub transkrypcje spotkań. W drugim kroku autor definiuje kontekst treści, na przykład czy FAQ dotyczy wydarzenia, polityki, produktu czy innego obszaru koncepcyjnego. W trzecim kroku agent wiedzy automatycznie generuje kategorie, trafne pytania i sensowne odpowiedzi.

Kluczowym elementem, który sprawia, że ​​ta funkcjonalność jest akceptowalna dla firm, jest zachowanie kontroli ludzkiej i zapewnienie jakości. Automatycznie generowane FAQ nie są publikowane od razu, lecz przekazywane autorowi do przeglądu, korekty i walidacji. Tworzy to hybrydowy przepływ pracy, w którym powtarzalne, poznawcze obciążenie związane z pracami strukturalnymi jest przenoszone na system sztucznej inteligencji, a zapewnienie jakości i walidacja kontekstu pozostają w gestii ekspertów.

Ekonomiczne implikacje tej automatyzacji różnią się znacząco w zależności od rodzaju organizacji. W dużej organizacji z branży usług finansowych, automatyzacja tworzenia często zadawanych pytań (FAQ) dotyczących dokumentacji zgodności, wytycznych dotyczących produktów i wewnętrznych procedur mogłaby zaoszczędzić kilkaset godzin kwartalnie. Firma programistyczna mogłaby wykorzystać tę funkcjonalność do automatycznego generowania dokumentacji istotnej dla interesariuszy wewnętrznych i partnerów zewnętrznych.

Ukryta korzyść ekonomiczna tkwi jednak w lepszym rozpowszechnianiu informacji. Pracownicy mogą szybciej i bardziej intuicyjnie znajdować odpowiedzi na swoje pytania, co zmniejsza obciążenie działów wsparcia i zasobów ekspertów. W organizacjach z rozproszonymi zespołami lub strukturami gig-force, takie samodzielne pozyskiwanie wiedzy może prowadzić do znacznego wzrostu produktywności.

Inteligencja AI specyficzna dla lokalizacji: od asystenta ogólnego do eksperta kontekstowego

Podstawowym problemem ogólnych asystentów AI jest ich ślepota na kontekst. Ogólny drugi pilot może uzyskać dostęp do zagregowanej zawartości Microsoft 365, ale brakuje mu głębokiej specjalizacji w unikalnym krajobrazie informacyjnym konkretnej firmy lub zespołu. Prowadzi to do sytuacji, w której, chociaż asystent AI ma technicznie dostęp do milionów dokumentów, jego odpowiedzi są niespecjalistyczne, niewrażliwe na kontekst i często nie mają bezpośredniego związku z tematem.

Innowacja agentów SharePoint dla konkretnych witryn rozwiązuje ten problem w sposób ukierunkowany. Każda witryna SharePoint ma własnego agenta AI, który ma wyłączne uprawnienia dostępu do zawartości tej witryny i wykorzystuje ją jako specjalistyczną bazę wiedzy. Oznacza to, że zespół w dziale sprzedaży ma własnego drugiego pilota specjalizującego się w politykach sprzedaży, profilach klientów, logice biznesowej i podręcznikach sprzedaży. Jednocześnie dział IT ma innego agenta specjalizującego się w dokumentacji technicznej, architekturze systemów i zarządzaniu IT.

Rezultatem jest radykalny wzrost trafności i jakości odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję. Agenci handlowi nie mogą już odpowiadać na pytania typu „Jakie poziomy rabatów obowiązują duże firmy?”, posługując się jedynie ogólnymi informacjami, ale wykorzystując precyzyjne, aktualne wytyczne firmy zapisane w dokumentach sprzedaży. To nie tylko poprawia jakość informacji, ale także eliminuje ryzyko naruszenia przepisów z powodu nieaktualnych lub nieprawidłowych informacji.

Wdrożenie agentów specyficznych dla danej lokalizacji wymaga jednak zaawansowanej architektury bezpieczeństwa. Microsoft rozwiązuje ten problem poprzez strategię uwierzytelniania wieloskładnikowego i autoryzacji. Platforma wykorzystuje przekazywanie tożsamości i uwierzytelnianie w imieniu klienta, aby zapewnić, że agent AI pobiera dokumenty i informacje tylko wtedy, gdy żądający użytkownik posiada odpowiednie uprawnienia dostępu. Jest to techniczne rozwiązanie złożonego problemu: jak wyposażyć agentów AI w kompleksową bazę wiedzy bez naruszania wymogów bezpieczeństwa i zgodności.

Szczegółowość tej kontroli dostępu jest imponująca. Administratorzy mogą udzielać lub odmawiać dostępu nie tylko na poziomie witryny, ale także na poziomie biblioteki dokumentów i listy. Pozwala to organizacjom na kontrolowanie dostępu do poufnych informacji, jednocześnie maksymalizując możliwości poznawcze systemów AI.

Mnożniki produktywności specyficzne dla poszczególnych działów: scenariusze transformacji gospodarczej

Teoretyczne możliwości inteligentnego systemu zarządzania wiedzą przejawiają się w praktyce poprzez zróżnicowany wzrost produktywności w poszczególnych działach. Każda jednostka organizacyjna ma inne potrzeby informacyjne, inne wzorce dostępu oraz inne analizy kosztów i korzyści w zakresie automatyzacji wspieranej przez sztuczną inteligencję.

Transformacja jest szczególnie widoczna w sprzedaży. Specjaliści ds. sprzedaży tradycyjnie są obciążeni złożonymi zadaniami: badaniem historii klientów, identyfikacją istotnych informacji o produktach, konsultowaniem polityki cenowej i rabatowej – wszystko w czasie rzeczywistym podczas interakcji z klientami. Inteligentny agent SharePoint może znacząco przyspieszyć ten proces. Sprzedawca może zadać agentowi pytanie takie jak: „Jakie kombinacje produktów kupił wcześniej ten klient i jakie są dostępne ścieżki aktualizacji?” i otrzymać rzetelną odpowiedź w ciągu kilku sekund, opartą na historycznych danych sprzedażowych, polityce produktowej i preferencjach klienta. Skraca to czas reakcji od zapytania klienta do przedstawienia mu przemyślanej oferty z godzin do minut. Szybkość tej reakcji przekłada się bezpośrednio na wyższe wskaźniki konwersji, krótsze cykle sprzedaży i lepsze doświadczenia klienta.

Na przykład firma z branży usług finansowych może zauważyć, że średni czas przygotowania rozmowy sprzedażowej skróci się z 45 do 15 minut. Przy 100 sprzedawcach i średnio pięciu do dziesięciu rozmowach dziennie, przełożyłoby się to na wzrost produktywności o 3000 do 6000 minut dziennie. To przekłada się na 90 do 180 dodatkowych godzin produktywności dziennie, które można by przeznaczyć na dalsze działania generujące przychody.

Dział IT korzysta z zupełnie innych mechanizmów. W IT zarządzanie wiedzą tradycyjnie charakteryzuje się szybkim starzeniem się i wysoką złożonością. Architektury systemów ulegają zmianom, nowe technologie wymagają nowej dokumentacji, a stare dokumenty często nie są aktualizowane na bieżąco. Prowadzi to do sytuacji, w której specjaliści IT często mają do czynienia z nieaktualną dokumentacją, co z kolei stwarza potencjalne źródła błędów.

Inteligentny system zarządzania wiedzą z funkcjonalnością agenta wiedzy może systematycznie rozwiązywać te problemy. Agent może automatycznie identyfikować uszkodzone hiperłącza, oznaczać nieaktualne treści, a nawet sugerować linki do nowszych lub podobnych dokumentów. Administratorzy mogą regularnie otrzymywać automatyczne raporty pokazujące, która dokumentacja jest nieaktualna lub nie jest już używana. To tworzy proaktywny, a nie reaktywny model zarządzania.

Korzyści IT wykraczają jednak poza zadania konserwacyjne. Specjaliści IT mogą szybciej identyfikować rozwiązania złożonych problemów technicznych, zadając inteligentne pytania agentowi SharePoint. Na przykład, administrator systemu może zapytać: „Jakie kroki konfiguracyjne są niezbędne do nawiązania bezpiecznego połączenia między naszymi hybrydowymi infrastrukturami chmurowymi?” i otrzymać nie tylko ogólne informacje, ale także specjalistyczne odpowiedzi oparte na udokumentowanej architekturze i wytycznych procesowych swojej organizacji.

Dział kadr odnosi korzyści z demokratyzacji dostępu do polityk kadrowych i informacji związanych z procesami. Nowi pracownicy tradycyjnie borykają się z nadmiarem informacji: struktury organizacyjne, polityki firmy, systemy IT, wymogi zgodności i wiele innych zagadnień muszą być szybko przyswojone. Inteligentny agent HR SharePoint może znacząco usprawnić ten proces wdrażania. Nowi pracownicy mogą zadawać pytania dotyczące kultury firmy, polityki świadczeń, wymogów zgodności i przepływów procesów, otrzymując specjalistyczne odpowiedzi dopasowane precyzyjnie do ich sytuacji.

To nie tylko zmniejsza obciążenie pracą specjalistów HR, ale także poprawia jakość procesu onboardingu. Badania pokazują, że lepsze onboarding prowadzi do wyższej retencji pracowników, szybszego wzrostu produktywności i mniejszej rotacji. Konsekwencje ekonomiczne są znaczące: średni koszt rekrutacji i onboardingu pracownika w wielu branżach waha się od 50 000 do 150 000 euro. Jeśli inteligentny system zarządzania wiedzą zmniejszy rotację o pięć procent, przekłada się to na roczne oszczędności rzędu 2,5 do 7 milionów euro dla średniej wielkości firmy zatrudniającej 1000 pracowników.

W zarządzaniu projektami, inteligentne zarządzanie wiedzą generuje bezpośredni wzrost produktywności poprzez automatyzację generowania raportów. Typowy scenariusz: Kierownik projektu poświęca od dwóch do czterech godzin tygodniowo na tworzenie raportów o stanie projektu poprzez kompilację informacji z notatek ze spotkań, list zadań i różnych dokumentów projektowych. Agent AI z dostępem do wszystkich dokumentów istotnych dla projektu mógłby automatycznie generować te raporty na podstawie nowych dokumentów i aktualizacji od ostatniego raportu. Pozwoliłoby to zaoszczędzić od dwóch do czterech godzin tygodniowo na kierownika projektu.

W przypadku dużego projektu z pięcioma kierownikami projektów i średnią roczną pensją osiemdziesięciu tysięcy euro przekłada się to na uwolnienie wartości w wysokości od dwudziestu do czterdziestu tysięcy euro rocznie. W przypadku typowego stanowiska kierowniczego z dwunastoma do piętnastu kierownikami projektów w dużych organizacjach, oszczędności te mnożą się do stu pięćdziesięciu do tysiąca stu euro rocznie.

Złożoność zarządzania: między automatyzacją a kontrolą

Wdrażanie inteligentnych systemów zarządzania wiedzą stawia organizacje przed złożonym dylematem w zakresie zarządzania. Z jednej strony, automatyczna klasyfikacja i tagowanie oferują znaczny wzrost wydajności. Z drugiej strony, istnieje ryzyko niekontrolowanej heterogeniczności, jeśli różne zespoły i działy opracują różne systemy klasyfikacji.

Microsoft rozwiązuje ten problem, wprowadzając sformalizowany model zarządzania taksonomią. Zamiast pozwalać użytkownikom na doraźne przypisywanie metadanych, definiowana jest centralna taksonomia przedsiębiorstwa, oparta na architekturze informacji i logice biznesowej firmy. Taksonomia ta stanowi podstawę automatycznej klasyfikacji przez sztuczną inteligencję. Sztuczna inteligencja uczy się tagować dokumenty nie według dowolnych kryteriów, lecz według standardowych, obowiązujących w całej firmie kategorii.

Taka struktura zarządzania to kompromis. Eliminuje ona elastyczność poszczególnych zespołów w zakresie tworzenia własnych systemów klasyfikacji, ale jednocześnie zapewnia spójność i interoperacyjność w całej firmie. Dokument oznaczony w dziale kadr będzie oznaczony tymi samymi kategoriami, co dokument w dziale IT, co umożliwi wyszukiwanie i tworzenie zapytań w całej firmie.

Istnieją jednak ograniczenia techniczne, które organizacje muszą uwzględnić wdrażając te modele zarządzania. Automatyczne tagowanie jest ograniczone do maksymalnie pięciu kolumn na bibliotekę dokumentów. Zeskanowane dokumenty PDF nie są rejestrowane przez automatyczną analizę treści, ponieważ nie wyodrębnia ona tekstu z zeskanowanych dokumentów. System nie uzupełnia automatycznie istniejących dokumentów; automatyzacja jest stosowana tylko do nowych lub niedawno przesłanych dokumentów. Oznacza to, że historiografia dokumentów może pozostać procesem ręcznym lub półautomatycznym.

Pomimo tych ograniczeń, Microsoft podkreśla, że ​​formalne zarządzanie nie ogranicza produktywności, a wręcz przeciwnie, umożliwia bezpieczną i spójną współpracę. Jest to szczególnie istotne w środowiskach Microsoft 365, w których możliwe jest samodzielne tworzenie witryn. Bez centralnych standardów zarządzania organizacje mogą szybko znaleźć się w sytuacji, w której setki, a nawet tysiące witryn będą działać w oparciu o heterogeniczne systemy klasyfikacji, które nie będą ze sobą współdziałać.

Integracja z rozszerzonym ekosystemem Microsoft: Copilot Studio i Power Platform

Inteligentnego zarządzania wiedzą przy użyciu programu SharePoint nie należy postrzegać jako odizolowanego systemu, lecz jako centralny element zintegrowanego ekosystemu obejmującego Microsoft Copilot Studio, Power Platform i ulepszone możliwości sztucznej inteligencji.

W tej architekturze SharePoint pełni rolę centralnej bazy wiedzy. Copilot Studio zapewnia platformę do konfigurowania i zarządzania agentami AI, natomiast SharePoint pełni funkcję zaplecza integracji danych. Agent Copilot skonfigurowany za pośrednictwem Copilot Studio może używać SharePoint jako głównej bazy wiedzy i może być również zintegrowany z innymi źródłami danych: systemami CRM, systemami ERP, systemami HR lub dowolnymi innymi źródłami danych dostępnymi za pośrednictwem interfejsów API lub łączników.

Konsekwencją jest centralizacja infrastruktury AI przedsiębiorstwa. Zamiast oddzielnych zespołów wdrażających różne narzędzia i agentów AI, wprowadzono centralny model zarządzania, w którym wszyscy agenci AI są zarządzani za pośrednictwem wspólnej platformy. Zmniejsza to złożoność i zwiększa spójność.

Platforma Power Platform, z jej możliwościami AI Builder, stanowi kolejny poziom rozszerzenia. Podczas gdy SharePoint i Copilot Studio są zoptymalizowane pod kątem scenariuszy pytań i odpowiedzi, platforma Power Platform umożliwia automatyzację bardziej złożonych procesów biznesowych. Na przykład, zautomatyzowany przepływ pracy w usłudze Power Automate można skonfigurować tak, aby automatycznie uruchamiał serię działań po przesłaniu nowego dokumentu polityki kadrowej: dokument jest analizowany, pracownicy są klasyfikowani według istotności, wysyłane są powiadomienia, generowane są często zadawane pytania, a historia zmian jest dokumentowana.

Kluczowym aspektem bezpieczeństwa jest zapewnienie, że wszystkie dane pozostają bezpiecznie w kontrolerach organizacji. Agenci AI wyraźnie podają źródła i wyświetlają dokładne fragmenty, na których opierają swoje odpowiedzi. Przyczynia się to do dwóch ważnych aspektów: po pierwsze, przejrzystości i identyfikowalności (co Microsoft nazywa „wyjaśnialnością”), a po drugie, zgodności i ścieżki audytu. Gdy agent generuje odpowiedź, audytor może śledzić i weryfikować dokładne źródło.

Przyszłe kierunki rozwoju: Orkiestracja wieloagentowa i era agentów

Microsoft postrzega długoterminowy rozwój platformy SharePoint i otaczającego ją ekosystemu nie jako kolejne stopniowe ulepszenia, lecz jako przejście do ery w pełni opartej na agentach. Kolejny poziom rozwoju obejmuje autonomicznych agentów, którzy nie tylko reagują na żądania, ale także proaktywnie i samodzielnie wykonują złożone zadania biznesowe w oparciu o dane firmy i kontekst strategiczny.

Przełomową koncepcją jest orkiestracja wieloagentowa. Zamiast pojedynczego agenta wykonującego wszystkie zadania, opracowuje się wyspecjalizowanych agentów, z których każdy odpowiada za różne obszary funkcjonalne i współpracuje ze sobą w skoordynowany sposób. Praktyczny scenariusz mógłby wyglądać następująco: Analityk biznesowy prosi agenta głównego: „Utwórz raport miesięczny dla zespołu sprzedaży”. To uruchamia serię działań: agent danych pobiera odpowiednie dane sprzedażowe z platformy Fabric, analizuje trendy i identyfikuje anomalie. Agent Microsoft 365 tworzy dokumenty i prezentacje na podstawie tych analiz. Agent Azure AI automatycznie planuje spotkania z odpowiednimi interesariuszami. Agent przepływu pracy koordynuje wszystkie te działania i zapewnia ich wykonywanie w odpowiedniej kolejności.

Stanowi to fundamentalną zmianę w sposobie wykorzystania sztucznej inteligencji w biznesie. Podczas gdy dzisiejsza sztuczna inteligencja działa głównie jako asystent ludzi podejmujących decyzje, w przyszłości będzie działać bardziej autonomicznie. Stwarza to zarówno znaczny potencjał produktywności, jak i nowe wyzwania w zakresie zarządzania.

Ekonomiczna racjonalność zarządzanych rozwiązań AI

Na pytanie, dlaczego zarządzanie wiedzą wspomagane przez sztuczną inteligencję przy użyciu programu SharePoint jest idealne dla zarządzanego rozwiązania AI, można odpowiedzieć, patrząc z różnych perspektyw ekonomicznych i operacyjnych.

Po pierwsze, jest to obszar o dużej złożoności i dużej potrzebie specjalizacji. Wdrożenie inteligentnego systemu zarządzania wiedzą wymaga nie tylko technicznej wiedzy z zakresu SharePoint, Microsoft 365 i technologii AI, ale także dogłębnego zrozumienia architektury informacji, modeli zarządzania, architektury bezpieczeństwa i zarządzania zmianą. Większość średnich, a nawet wiele dużych organizacji nie posiada wewnętrznej wiedzy specjalistycznej, aby zaprojektować i wdrożyć taki system od podstaw.

Po drugie, jest to obszar ciągłej ewolucji i potrzeby aktualizacji. Microsoft regularnie udostępnia nowe funkcje i możliwości dla platformy SharePoint i powiązanych z nią platform. Organizacja zarządzająca tymi systemami wewnętrznie musiałaby stale aktualizować swoją wiedzę specjalistyczną i ewaluować nowe funkcje. To angażuje zasoby wewnętrzne, które mogłyby być bardziej produktywne w innych obszarach.

Po trzecie, jest to obszar obarczony znacznym ryzykiem w przypadku nieprawidłowego wdrożenia. Nieprawidłowa konfiguracja modelu zarządzania może prowadzić do problemów z bezpieczeństwem, naruszeń zgodności lub wycieków danych. Jeśli struktura taksonomii nie jest dobrze przemyślana, można wdrożyć system, który wygląda lepiej, ale nie zapewnia realnego wzrostu wydajności. Doświadczony dostawca zarządzanych rozwiązań AI może systematycznie minimalizować te ryzyka, stosując sprawdzone najlepsze praktyki i metodyki wdrażania.

Po czwarte, jest to obszar, w którym zwrot z inwestycji (ROI) jest silnie zależny od jakości wdrożenia. Teoretyczny wzrost produktywności może być znaczny, ale nie materializuje się on automatycznie. Wymaga on dobrze zaplanowanego zarządzania zmianą, przemyślanej strategii szkoleniowej i dobrze zorganizowanej kampanii wdrożeniowej. Dostawca zarządzanych rozwiązań AI, posiadający wiedzę specjalistyczną w tych obszarach, może znacząco zwiększyć prawdopodobieństwo udanej implementacji i realizacji zwrotu z inwestycji (ROI).

Po piąte, jest to obszar, w którym ciągła optymalizacja jest niezbędna. Po wstępnym wdrożeniu organizacje szybko odkryją, że niektóre modele zarządzania działają dobrze, a inne wymagają dostosowania. Taksonomia zostanie udoskonalona, ​​zostaną skonfigurowane nowe agenty i zidentyfikowane nowe przypadki użycia. Dostawca zarządzanej sztucznej inteligencji może przeprowadzić tę ciągłą optymalizację, podczas gdy wewnętrzna organizacja IT skupi się na innych priorytetach strategicznych.

Model biznesowy zarządzanej transformacji AI

Zarządzane rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji (AI) do inteligentnego zarządzania wiedzą z wykorzystaniem programu SharePoint zazwyczaj opiera się na modelu biznesowym obejmującym różne fazy i komponenty usług.

Pierwszym etapem jest faza oceny i strategii. Doświadczony dostawca przeprowadza kompleksową ocenę obecnego krajobrazu zarządzania wiedzą, identyfikuje problemy i nieefektywności oraz opracowuje strategiczny plan wdrożenia. Może to potrwać od dwóch do czterech tygodni i zazwyczaj obejmuje wywiady z różnymi interesariuszami, dokumentację bieżących procesów oraz identyfikację szybkich i skutecznych scenariuszy, a także długoterminowych inicjatyw strategicznych.

Drugim etapem jest faza projektowania i planowania. Dostawca opracowuje szczegółowy dokument techniczny, który definiuje strukturę taksonomii, modele bezpieczeństwa i zarządzania, architekturę integracji oraz plan wdrożenia. Obejmuje on również analizę ryzyka i strategie jego ograniczania.

Trzeci etap to wdrożenie. Dostawca konfiguruje platformę SharePoint, wdraża strukturę taksonomii, konfiguruje zasady zarządzania, szkoli kluczowych użytkowników i administratorów oraz migruje lub konwertuje istniejącą zawartość. Ten etap może trwać od dwóch do sześciu miesięcy, w zależności od wielkości i złożoności organizacji.

Czwarty etap to wdrożenie i zarządzanie zmianą. Dostawca wspiera komunikację, szkolenia i działania wdrożeniowe w różnych działach, aby zapewnić wysoką adopcję nowego systemu. Może to obejmować webinaria, dokumentację, przewodniki po najlepszych praktykach oraz stałe wsparcie.

Piąta faza to ciągłe wsparcie i optymalizacja. Dostawca oferuje stałe wsparcie techniczne, pomaga w konfiguracji nowych funkcji i agentów, monitoruje proces wdrażania i realizację zwrotu z inwestycji (ROI) oraz wspiera ciągłą optymalizację w oparciu o zdobyte doświadczenia i zmieniające się wymagania biznesowe.

Z perspektywy kosztów, zarządzane rozwiązanie AI to model, który pozwala organizacjom obniżyć koszty ogólne i rozłożyć obciążenie finansowe. Zamiast przeznaczać duży budżet na nakłady inwestycyjne (CapEx) na wdrożenie wewnętrzne, a następnie ponosić bieżące koszty operacyjne (OpEx) związane z zasobami wewnętrznymi, organizacja może ustalić z dostawcą model, który obejmuje na przykład początkową opłatę za wdrożenie i cykliczną opłatę za zarządzanie. Zapewnia to większą elastyczność finansową i przewidywalność.

Z perspektywy transferu ryzyka, dostawca zarządzanej sztucznej inteligencji ponosi odpowiedzialność za jakość wdrożenia i sukces inicjatywy. To stwarza mu bodźce do zapewnienia wysokiej jakości wdrożenia oraz skutecznego wspierania adopcji i zwrotu z inwestycji (ROI).

Konkretne tworzenie wartości: od teorii do kwantyfikacji

Atrakcyjność ekonomiczna tego rozwiązania ostatecznie zależy od konkretnej kwantyfikacji wartości, jaką ono generuje. Chociaż teoretyczny wzrost produktywności jest znaczny, należy go zmierzyć i zweryfikować w praktyce.

Średniej wielkości firma zatrudniająca 500 pracowników, w której przeciętny pracownik spędza pięć godzin tygodniowo na wyszukiwaniu informacji, ma teoretyczny potencjał wzrostu produktywności rzędu 30–40% dzięki wdrożonej automatyzacji i ulepszonemu wyszukiwaniu wiedzy. Przy średnich rocznych wynagrodzeniach na poziomie 60 000 euro i mnożniku kosztów ogólnych 1,3, przekładałoby się to na roczny wzrost wartości o 180–240 milionów euro. Nawet jeśli praktyczna realizacja tych teoretycznych korzyści wyniesie zaledwie 50%, i tak przełoży się to na 90–120 milionów euro rocznej wartości dodanej.

Duże przedsiębiorstwo zatrudniające dziesięć tysięcy pracowników może osiągnąć odpowiednio wyższe liczby bezwzględne, chociaż w ujęciu procentowym może osiągnąć mniejsze zyski, ponieważ tego typu organizacje zazwyczaj dysponują już bardziej zaawansowanymi systemami zarządzania wiedzą.

Koszt zarządzanego rozwiązania AI różni się w zależności od wielkości organizacji, złożoności i ambicji projektu wdrożeniowego. Wdrożenie w średniej wielkości przedsiębiorstwie może kosztować od 130 000 do 300 000 euro, a w większym przedsiębiorstwie od 2 do 5 milionów euro. Jeśli roczna wartość dodana wynosi 120 milionów euro lub więcej, projekt charakteryzuje się bardzo atrakcyjnym zwrotem z inwestycji (ROI) z okresem zwrotu od sześciu do dwudziestu czterech miesięcy.

Pozycja strategiczna w kontekście konkurencyjnym

Wprowadzenie zarządzania wiedzą wspieranego przez sztuczną inteligencję to nie tylko inicjatywa optymalizacji wewnętrznej, ale także strategiczna przewaga konkurencyjna. Organizacje, które wcześnie wdrożą inteligentne systemy zarządzania wiedzą, mogą osiągnąć znaczący wzrost wydajności i jakości, wyprzedzając konkurencję.

Jest to szczególnie istotne w branżach wymagających dużej liczby pracowników wiedzy, takich jak usługi finansowe, doradztwo, farmaceutyka i rozwój oprogramowania. W tych branżach dostęp do pamięci korporacyjnej i jej wykorzystanie jest kluczowym czynnikiem sukcesu. Organizacje, które instytucjonalizują i automatyzują zarządzanie wiedzą, mogą podejmować szybsze decyzje, szybciej wprowadzać innowacje i szybciej reagować na zmiany rynkowe.

Z perspektywy pozyskiwania i zatrzymywania talentów, inteligentne systemy zarządzania wiedzą mogą również stanowić istotny czynnik różnicujący. Wysoko wykwalifikowani pracownicy wiedzy preferują pracodawców dysponujących nowoczesną infrastrukturą technologiczną i narzędziami, które maksymalizują ich produktywność. Firma z inteligentnymi asystentami AI i nowoczesnym systemem zarządzania wiedzą będzie bardziej atrakcyjna dla najlepszych talentów niż firma z przestarzałymi systemami.

Nieunikniona transformacja

Transformacja zarządzania wiedzą z pasywnych repozytoriów do inteligentnych, aktywnych platform nie jest już opcjonalną inicjatywą optymalizacyjną, lecz strategiczną koniecznością. Rosnąca ilość danych, dostępność zaawansowanych technologii sztucznej inteligencji (AI) oraz presja ekonomiczna na poprawę produktywności tworzą środowisko, w którym organizacje nie mają innego wyboru, jak tylko modernizować i wdrażać systemy zarządzania wiedzą w oparciu o AI.

W tym kontekście zarządzane rozwiązanie AI oferuje przyspieszoną, zminimalizowanš i zoptymalizowanš ścieżkę wdrożenia. Zamiast lat wewnętrznych eksperymentów i ponoszenia wysokich kosztów z powodu błędów, organizacje mogą współpracować z doświadczonym dostawcą, aby szybciej wdrożyć sprawdzone, najlepsze praktyki.

Zwycięzcami w tej erze nie będą ci, którzy dysponują najlepszą technologią, ale ci, którzy wykorzystują ją najinteligentniej. Zarządzane rozwiązania AI do inteligentnego zarządzania wiedzą stanowią kluczowy element tej nowej dynamiki konkurencyjnej.

Zarządzana platforma AI — zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Zarządzana platforma AI

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn
 

Nasze globalne doświadczenie branżowe i biznesowe w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu - Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych