信息过载会影响生产力。没有人工智能的帮助，信息过载会影响生产力。大量的可用信息，知识工作者不仅仅是超负荷工作；他们感到不知所措，他们倾向于浪费时间（和脑细胞）来应付他们被大量的数据抛向他们，挣扎着试图筛选出重要的信息数据来自一堆不重要和重复的数据。这是一场失败的战斗。
计算投资回报率（ROI）是一个公认的商业方法
ROI是一种用于确定可行性的方法一项新事业或对既定流程的重大改变。从本质上讲，投资回报率告诉管理层，组织的资金将会花得值。它在节省成本的环境中效果很好很容易测量。安装一台新的小部件制造机花费100万美元，节省了200万美元的劳动力成本和小部件的产量下降属于"不言而喻"的范畴决策。确定知识管理领域的投资回报率是通常是一个更模糊的过程。 信息是组织内部的重要资产。当从KM的价值来看，从业者通常会指出提高劳动力效率，降低成本，更好地决策在某个时代，通过获得正确的信息而获得的信誉时尚。这反过来又带来了竞争优势------或者在至少，这是希望。证明购买外部设备的成本是合理的信息和进行初级研究都存在挑战腿。这不是简单的小部件制造计算。它是无形资产的投资回报率，而不是有形资产的投资回报率。知识管理者关注的是信息的回报，而不仅仅是回报投资。
确定新技术的投资回报率
将人工智能技术融入知识管理的速度加快对衡量KM（知识管理） ROI的兴趣。管理层，特别是自从ChatGPT出现以来，人们想知道它是如何做到的投资大型语言模型（LLM）和人工智能聊天机器人将有助于降低成本。他们希望有证据证明这一点不要把钱花在一个看起来很有吸引力的技术上可能无法提供与资金申请相称的结果。 生成式人工智能（Generative AI，GenAI）的一个卖点是它可以加速决策质量，因为它可以提供信息以前隐藏的。更好的数据支持更好的决策决策。然而，当涉及到决策时，有多个不仅来自知识管理实践者，而且来自组织内部其他人的输入这种全球化使得很难确定哪个领域最有价值为最终决定做出贡献。每个部门都做出了贡献关于最终决定的信息和意见想要占功。尝试计算投资回报率最终会得到一些轶事和模糊的东西不过，这仍然是值得做的。个人和企业范围的投资回报率。对于个人工作站，研究人员经常将文档保存到自己的计算机上并进行维护个人警报。虽然它对一个人来说很有效，但它无法扩展到整个企业，可能有数百个用户和数千个用户会话。对于企业规模的商业研究知识管理系统，衡量投资回报率有助于许多部门取得成功 在公司内部，不仅有市场营销研究和竞争情报，但也有并购，战略规划，产品开发和营销，最终是整个公司公司。考虑指标，考虑积极的影响知识管理可以为组织带来价值，强化知识的价值管理活动
生成式AI对ROI的影响
在随附的文章中，你会看到几个ROI计算避免重复采购，减少研究时间，减少内网站点和门户的数量，并降低初级研究的总体成本。所有这些数字计算围绕着信息有价值的认识。如何永远，这种价值不能转化为货币术语，见解加入决策过程，或竞争优势没有分析，即使分析涉及轶事和软绵绵的数字。特别是在二次研究的情况下，如果没有价值，它会带来高昂的价格组织为这些信息付费吗？使信息的ROI计算升级的是 生成式人工智能增加对购买产品的价值信息和内部创建的信息。GenAI实际上改变了关于投资合理化的方程式KM。影响ROI的GenAI创新应用每天都在发生。创意知识经理会关注目前的瓶颈将瓶颈与现有知识进行关联和处理。然后可以将应用于现有知识的GenAI用于破解通过瓶颈，简化流程。
采购信息的投资回报率
知识管理领域的某些投资回报率计算不依赖于轶事和模糊的数据，但可以用一个来衡量传统的投资回报率方法。考虑购买成本外部研究。尽管它通常少于所花费的金额在初级研究中，这可能是一笔不小的开支。当一个大型组织中的多个单位订阅时，就会出现lem利用相同的二手研究来源。如果这种重复可以通过将订阅材料放在主仪表板上可以避免这种情况所有先前已订阅的部门均可访问该董事会另外，还有可衡量的成本节约。 挑战在于确保设置某种护栏这样就可以避免对同一材料进行多次订阅很有可能，订阅的整合将带来条件知识工作者在支付钱之前要检查门户网站用于冗余订阅。集中订阅并不是唯一的集中活动这有助于提高投资回报率。集中访问外部内部和外部报告也能节省时间和金钱。公司支持多个知识中心，这可能会让人感到困惑。它重要的是让团队获得相关信息。假设一家公司正在考虑进入一个新市场。外部报告描绘了一幅充满机遇的美好图景。团队领导负责调查可能性的任务组提出了建议基于外部报告中的信息采取行动。"所有系统消失"是该决定的核心内容。团队不知道的是内部的存在报告反驳了报告中的一些假设。公司的主要报告包括调查当前情况顾客们并不支持这种乐观的前景 外部报告。该报告位于一个与知识中心隔离的知识中心中该团队可以访问的其他来源。更糟糕的是，这份报告是保存到某人的个人工作站，存在于影子中内网。理想情况下，无论是外部购买的还是内部创建的报告应自动可用，以便团队可以访问这是一个经过衡量的结论。他们仍然可以建议继续前进，但是如果有警告，他们可能会建议不要进入那个特定的地方市场，至少目前还没有。
测量时间
节省时间是最常见的ROI测量。对于知识工作者，节省了查找信息的时间和提取突出点是关键。这可以通过以下方式大大增强更新的人工智能技术，可以扫描大量数据，找出最相关的段落，并把它们呈现给研究人员进行进一步分析。节省的时间不是唯一的投资回报率这里使用的度量。当一个过去需要10小时的过程被缩短到2小时在不损失准确度或审查的信息量的情况下，投资回报率的计算是显而易见的。正如老话所说，"时间就是一切金钱。"因此，节省的8小时可以量化为mul将时薪提高8%。如果时薪是100美元，那么这个过程的节省是800美元。根据数量来扩大这个数字随着时间的推移，这个过程被执行，节省的钱就会增加。当时间被节省时会发生什么？知识工作者继续做其他重复性的工作，还是腾出时间思考？在市场研究领域，这可能是两者的结合竞争情报，知识是必不可少的。征服市场需要对利弊有良好的、扎实的知识进入（或离开）一个市场的预期未来轨迹市场的一份子，以及市场上的主要参与者。同样，竞争情报专业人士需要了解什么当前竞争对手是，识别潜在竞争对手，以及考虑可能影响竞争的外部因素。
测量输出
在知识世界里，产出是很难衡量的。不像小部件制造。目前还不清楚市场是否重新搜索者或竞争情报专业人士产出更多报告类似于制造场景。有了知识工作，质量而不是数量才是关键。 生产力是知识投资回报率计算的关键驱动因素工人的时间节省是生产力的一个组成部分，但债务nition可以扩展。简单来说，当AI提供信息时比传统方法快25%，质量提高40%，知识的生产率边缘工作者人数激增。信息过载会影响生产力。没有帮助的话人工智能来筛选海量的信息和知识工人不是简单地超负荷工作；他们被压垮了。他们倾向于浪费时间（和脑细胞）来应对这种冲击面对着向他们抛来的数据，他们拼命地试图筛选这些数据从一堆不重要和重复的数据中提取重要的数据。一场失败的战斗。知识工作者陷入琐碎的细节中发现他们没有时间去思考这些数据对什么意味着公司。他们不假思索地为公司带来价值组织规模缩小。
预测未来
在最好的可能世界里，人工智能将帮助知识工人们预见未来，带来改变未来的见解只是写更多的报告。几十年前，当一个非常大的跨国银行引入了ATM的概念，当时这完全是 虽然现在无处不在，但银行业务发展和营销仍是个未知数向高层管理人员推销一个平衡ROI的计算方法安装机器的成本，以及减少的出纳员人数薪水和提高客户满意度。他们的想法是客户可以在银行不营业的时间使用自动取款机开放，意味着扩展不会产生额外成本那些时间里，没有人考虑到纸质收据的成本机器交付给客户的时候。会议的时候首席执行官要求解释为什么纸张成本飙升不漂亮。AI分析能阻止这种情况发生吗？GenAI是否已经发出警告信号？投资回报率计算会是吗？修改过吗？如果它当时以现在的形式存在，对所有这些问题的回答可能是肯定的。但这并不意味着自动取款机就不会发生了。这确实意味着投资回报率的计算关系会更现实------这是希望今天人工智能技术的进步给知识管理带来了什么梦想着GenAI能为知识管理及其更多领域做出什么贡献为了使我们的组织受益，我们希望所有的梦想都会实现。
关于Baklib
Baklib是一个全面的数字体验平台（DXP），提供一套工具来管理和优化跨多个数字渠道的客户体验。以下是其主要功能和能力的细分：
核心功能：
-
知识管理： Baklib充当组织知识的中央存储库，促进高效的知识共享和检索。它旨在打破"知识孤岛"，并改善员工和客户的自助服务。这包括AI驱动的搜索、多语言支持以及与各种沟通渠道的集成等功能。他们声称，平台使用一年后，客户留存率超过85%。
-
数字资产管理 (DAM)： Baklib允许集中存储和管理各种数字资产，包括图像、视频、文档和其他文件。这确保了品牌一致性和高效的内容重用。
-
内容管理系统 (CMS)： Baklib充当无头CMS，允许内容交付到各种平台和设备。它为易用性提供了一个可视化编辑器，即使是非技术用户也能轻松使用，同时为开发人员提供灵活性。
-
**低代码/无代码应用程序构建：**该平台能够创建各种应用程序，包括帮助中心、知识库、网站和社区论坛，只需最少的编码。这使营销和内容团队能够快速创建和部署新的数字体验。
-
**社区平台：**Baklib促进在线社区的创建，促进客户、员工和合作伙伴之间的互动。这包括评论、分享和反馈机制等功能。
-
**搜索和洞察：**Baklib利用AI来增强搜索功能，为用户提供快速准确的答案。它还收集数据，以提供对用户行为和内容有效性的见解。
-
多渠道体验： Baklib旨在跨各种渠道创建一致且个性化的体验，包括网站、移动应用程序和社交媒体。
-
**集成能力：**该平台与各种第三方工具和服务集成，例如客户服务系统、分析平台等等。
目标受众和用例：
Baklib主要面向知识密集型科技公司，特别是企业服务、软件工具、先进制造和教育领域的公司。其大部分客户使用该平台来构建外部客户支持和帮助中心，而其他客户则将其用于内部知识库。
👋Baklib 正在解决的最大问题是，通过一个集中位置来更新我们所有线上的信息，从而获得最终的真实信息。我们利用其知识库和站群系统来支持我们公司控制的许多网站，以及互联网上数百个列表网站。
点击这里了解更多关于Baklib的信息： Baklib官网