Modern Knowledge Management สำหรับองค์กรที่ความรู้คือสินทรัพย์

ยิ่ง AI ตอบได้ทุกเรื่อง ความรู้ในองค์กรคุณยิ่งมีค่า

เมื่อความรู้สาธารณะกลายเป็นของที่ทุกคนเข้าถึงได้เท่ากัน สิ่งที่ยังสร้างความต่างคือความรู้ที่มีอยู่เฉพาะในองค์กรของคุณ
เอกสารงานวิจัยที่ใช้งบลงทุนไปมากมาย ข้อมูลการตลาด บันทึกการสัมภาษณ์ลูกค้า ขั้นตอนการผลิตที่สร้างความได้เปรียบด้านต้นทุน และความรู้ที่อยู่ในพนักงานที่สั่งสมมานานหลายสิบปี เป็นความรู้ที่ถูกล็อคอยู่ในองค์กร ไม่มี AI สาธารณะไหนเข้าถึงได้

AI ที่ตอบคำถามแทนคุณ ตอบผิดครั้งเดียว ความเชื่อมั่นที่คนมีต่อองค์กรก็สั่นคลอน แต่ถ้าไม่ใช้เลย คำถามที่ตามมาคือ องค์กรที่คนคาดหวังสูงเรื่องการบริหารจัดการความรู้ ทำไมยังไม่ขยับ ใช้ก็เสี่ยง ไม่ใช้ก็เสี่ยง
ขอนัดหารือ 90 นาที โดยมีทีมของคุณนั่งอยู่ในห้องด้วย
ภาพใหญ่
ความรู้อยู่ครบทุกกล่อง
แต่ไม่มีเส้นทางระหว่างกล่อง
ทุกองค์กรกำลังจะเอา AI มาใช้ คำถามที่สำคัญกว่าว่าจะใช้ตัวไหน คือ AI ตัวนั้นกำลังเดินอยู่บนอะไร
ทุกกล่องเต็ม แต่ไม่มีอะไรวิ่งระหว่างกล่อง
ภาพประกอบ ความรู้อยู่ครบในกล่อง และไม่มีกล่องไหนถูกออกแบบมาให้ต่อกัน ทุกอย่างที่องค์กรต้องใช้ตอบคำถามอยู่ในห้องนี้แล้ว แต่ไม่มีเส้นทางไหนเดินผ่านมันได้
01

กล่องแยกกันเป็นพันๆ กล่อง

แต่ปัญหาก็คือข้อมูลความรู้ทั้งหลายมันไม่ได้ถูกออกแบบให้เชื่อมโยงกันตั้งแต่ต้น อุปมาเหมือนองค์กรทั้งหลายกำลังนั่งทับความรู้ที่ถูกเก็บอยู่ในกล่องแยกกันเป็นพันๆ กล่อง โดยยิ่งนานวันเข้า ปริมาณและความซับซ้อนของรูปแบบและระบบการจัดเก็บข้อมูลยิ่งทำให้หมดปัญญาที่สมองมนุษย์จะสามารถทำความเข้าใจและสร้างความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลแต่ละกล่องได้

02

"คำถัดไปที่น่าจะถูกต้องที่สุดคือคำอะไร"

และจากความเป็นจริงที่ว่า LLM นั้น ทำงานอยู่บนข้อมูลทางสถิติว่า "คำถัดไปที่น่าจะถูกต้องที่สุดคือคำอะไร" โดยประมวลผลจากฐานข้อมูลหนังสือและข้อมูลในอินเทอร์เน็ตจำนวนมหาศาลที่เคยอ่านมา

ยิ่งมีข้อมูลให้ AI ดูมากแค่ไหน ความแม่นยำในการเดาคำก็มากขึ้นตามไปด้วย

03

AI ไม่ได้เข้าใจในสิ่งที่เราถาม

แต่ก็มีบางครั้งที่เราพบว่า AI สาธารณะอาจมีอาการมั่วข้อมูลขึ้นมาเองได้ ที่เรียกว่า Halluciations ในบางสถานการณ์ที่ข้อมูลมีไม่พอ

เพราะโดยธรรมชาติแล้ว AI ไม่ได้เข้าใจในสิ่งที่เราถาม ที่มันตอบถูกเพราะมันเคยผ่านตาการเรียงลำดับตัวอักษรแบบนี้มาแล้วเป็นล้านครั้ง

04

โครงเส้นทางความรู้ที่ตรงกัน

ซึ่งธรรมชาติของข้อมูลในองค์กรนั้นแตกต่างกัน แม้จะมีข้อมูลมาก แต่ก็ไม่มากขนาดข้อมูลสาธารณะที่มีในโลกอินเตอร์เน็ต

ดังนั้นการเพิ่มเติม โครงสร้างความสัมพันธ์ของข้อมูลอย่างเป็นระบบ เพื่อให้มนุษย์และ AI ได้มีโครงเส้นทางความรู้ที่ตรงกันในการตอบคำถามและสืบค้นที่มาที่ไปของความรู้ว่ามาจากกล่องความรู้กล่องใดบ้างขององค์กร จึงเป็นสิ่งสำคัญ

เพราะทุกการตัดสินใจของ AI คือภาพลักษณ์และชื่อเสียงขององค์กร
อนาคตขององค์กรขึ้นอยู่กับความสามารถในการบริหารจัดการความรู้ของตัวเองในการตอบโจทย์ของลูกค้า คู่ค้า สังคม ประเทศและโลกได้ดีแค่ไหน
Neo Gens ทำงานอยู่ตรงเส้นทางระหว่างกล่องนี้ ด้วย mission-driven ontology และ knowledge graph โครงสร้างที่เก็บทั้งสิ่งที่องค์กรรู้ และรู้มาได้อย่างไร
แต่ความเป็นระเบียบไม่ใช่ปลายทาง คลังที่จัดไว้สวยงามแต่ไม่มีใครหยิบไปใช้ ก็ยังเป็นต้นทุน ไม่ใช่สินทรัพย์ งานของเราคือเปลี่ยนความรู้ที่องค์กรมีอยู่ ให้กลายเป็นสินทรัพย์ที่เอาไปสร้างมูลค่าต่อได้จริง ตอบคำถามที่เมื่อก่อนตอบไม่ได้ เปิดบริการที่เมื่อก่อนไม่มีคนพอจะทำ ลดงานที่ต้องทำซ้ำใหม่ทุกรอบ และทำให้คนรุ่นถัดไปเริ่มงานจากจุดที่คนรุ่นก่อนวางไว้ ไม่ใช่เริ่มนับหนึ่ง
ความรู้ที่ไม่มีใครใช้ ไม่ใช่สินทรัพย์
เปลี่ยนความรู้ให้เป็นสินทรัพย์ที่สร้างมูลค่า
Turn knowledge into value-creating assets
โดเมนแรกของเรา Modern Knowledge Management สำหรับพิพิธภัณฑ์และห้องสมุด วิธีทำงานแบบนี้ใช้ได้กับทุกอุตสาหกรรม เราเริ่มจากพิพิธภัณฑ์ ห้องสมุด และหอจดหมายเหตุ เพราะเป็นองค์กรที่ทำงานด้านนี้มานานกว่าใคร เป็นที่ที่สร้างมาตรฐานให้ทั้งวงการ และเป็นที่ที่ความผิดพลาดมีราคาแพงที่สุด โดเมนถัดไปจะตามมา ไปที่โดเมนแรก เริ่มจากตัวปัญหา
อ่านเรียงตามลำดับ หรือกระโดดไปเรื่องที่ต้องการก็ได้
08 — เริ่มต้นบทสนทนา

ถ้าเรื่องนี้ตรงกับที่คุณกำลังคิดอยู่ นัดเวลาคุยกันได้

90 นาที เชิญภัณฑารักษ์หรือบรรณารักษ์ของคุณมาด้วย พร้อมคำถามหนึ่งข้อที่องค์กรตอบไม่ได้

ได้รับคำขอของคุณแล้ว เราจะติดต่อกลับภายในสองวันทำการเพื่อนัดหมายเวลา

หรือติดต่อโดยตรงที่ hello@neogens.co