Siamo nel bel mezzo di quella che internet ama chiamare "rivoluzione dell'IA" Probabilmente avrete notato che gli strumenti di intelligenza artificiale si stanno facendo strada in quasi tutti gli aspetti del nostro lavoro, dall'automazione di attività banali all'alimentazione dei processi decisionali.
Tra gli strumenti di IA emergenti ci sono gli agenti basati sulla conoscenza che utilizzano una vasta base di conoscenze per fornire risposte e approfondimenti praticabili.
In questo articolo discuteremo i meccanismi degli agenti basati sulla conoscenza nell'IA, come stanno trasformando gli ambienti di lavoro e perché sono pronti a diventare una parte essenziale di ogni team lungimirante.
⏰ Riepilogo/riassunto di 60 secondi
- Gli agenti basati sulla conoscenza sono sistemi di intelligenza artificiale che accedono, analizzano e forniscono informazioni rilevanti da un repository di conoscenza
- Si basano su due componenti principali: una base di conoscenza per la memorizzazione dei dati e un sistema di inferenza per il ragionamento
- Gli agenti basati sulla conoscenza raccolgono input, li interpretano, recuperano la conoscenza pertinente e forniscono output azionabili
- Le loro applicazioni comprendono l'assistenza sanitaria per i pazienti, il supporto clienti per un aiuto immediato e la finanza per la gestione della conformità
Che cos'è un agente basato sulla conoscenza?
Un agente basato sulla conoscenza è un sistema IA che utilizza sistemi avanzati di gestione della conoscenza
Tecniche di IA
per accedere, interpretare e fornire informazioni da un repository di conoscenza strutturato. Oltre a memorizzare i dati, questi agenti analizzano la conoscenza immagazzinata nei database per risolvere i problemi o fornire informazioni utili.
Rappresentando la conoscenza in un formato leggibile dalla macchina tramite il Knowledge Representation Language, consentono ai sistemi di interpretare, ragionare e prendere decisioni.
Comprendono metodi come la logica proposizionale, la logica del primo ordine, le reti semantiche, i frame e le ontologie, ognuno dei quali offre modi diversi di rappresentare relazioni ed entità. I KRL sono fondamentali per l'IA e i sistemi informativi, in quanto consentono alle macchine di memorizzare la conoscenza, trarre conclusioni e comunicare tra le varie piattaforme.
A differenza di altri agenti di IA (si pensi ai chatbot o agli assistenti virtuali), gli agenti basati sulla conoscenza possono gestire query complesse. Inoltre, consentono di migliorare notevolmente la gestione del tempo e l'efficienza. Guardate queste statistiche Istituto globale Mckinsey :
📌 Esempio: Rufus, L'assistente agli acquisti IA di Amazon funziona come un agente di gestione delle conoscenze dell'IA, sfruttando una vasta base di conoscenze che comprende cataloghi di prodotti, recensioni dei clienti, domande e risposte e informazioni sul web.
Utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale, Rufus comprende le query dei clienti e impiega la Retrieval Augmented Generation (RAG) per trovare le informazioni pertinenti e generare risposte complete. Questo processo prevede il recupero di dati pertinenti dalla sua base di conoscenza e il loro aumento con il contesto della query dell'utente.
L'apprendimento continuo attraverso il feedback dell'utente e l'apprendimento per rinforzo permette a Rufus di affinare le sue risposte e di migliorare la sua capacità di fornire risposte utili. In sostanza, Rufus centralizza, organizza, diffonde e personalizza le conoscenze relative allo shopping, consentendo ai clienti di prendere decisioni di acquisto informate.
Componenti degli agenti basati sulla conoscenza
Il cuore di ogni agente basato sulla conoscenza nell'intelligenza artificiale è costituito da due componenti chiave: la base di conoscenza e il motore di inferenza. Questi componenti lavorano insieme per fornire approfondimenti intelligenti e consapevoli del contesto.
La base di conoscenza
Considerate la base di conoscenza come il cervello dell'agente. È il luogo in cui vengono memorizzati tutti i fatti essenziali, le regole e le informazioni utili, pronti per essere utilizzati ogni volta che servono. La base di conoscenza dà all'agente la sua intelligenza, come un'enciclopedia che non si limita a stare su uno scaffale, ma aiuta attivamente a prendere decisioni. A differenza dei database tradizionali, la base di conoscenza cresce e si evolve. Vengono aggiunte nuove informazioni e i dettagli obsoleti vengono sostituiti per fornire risposte pertinenti.
**La base di conoscenza può memorizzare sia dati strutturati (come i fogli di calcolo) sia dati non strutturati (come le email o i log delle chat), rendendola versatile per qualsiasi tipo di query.
Il motore di inferenza
Il motore di inferenza è come il partner per la risoluzione dei problemi della base di conoscenza. Non si limita a raccogliere informazioni, ma applica anche un ragionamento logico per analizzare i dati, trarre conclusioni e prendere decisioni informate sulla base delle conoscenze dell'agente.
Il motore di inferenza conferisce a un agente basato sulla conoscenza la capacità di "ragionare" e di fornire risposte intelligenti e consapevoli del contesto.
Utilizza le seguenti tecniche di intelligenza artificiale per fornire approfondimenti e soluzioni:
tecnica | Significato | Esempio | Tecnica | Tecnica | Significato | Significato | Esempio | | ------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Deduzione | Utilizza regole o fatti generali e li applica per trarre conclusioni | Regola: Tutti i dipendenti con più di 10 anni di esperienza sono qualificati per un ruolo dirigenzialeFatto: Alex ha 12 anni di esperienzaConclusione: Alex ha i requisiti per ricoprire un ruolo dirigenziale | Trae conclusioni generalizzate da esempi o modelli specifici. Queste conclusioni sono probabili ma non garantite. Aiuta nell'analisi delle tendenze | Osservazione: La produttività del team è aumentata del 15% negli ultimi tre mesi, quando è stato implementato l'orario di lavoro flessibileConclusione induttiva: L'orario di lavoro flessibile probabilmente migliora la produttività | | Il mio lavoro parte da un'osservazione e lavora a ritroso per trovare la spiegazione più probabile. È comunemente usata per la diagnosi o la risoluzione dei problemi: Il tempo di risposta del sistema è insolitamente lentoPossibili spiegazioni (dalla base di conoscenza): Elevato carico del server o problemi di reteConclusione induttiva: Il carico elevato del server è la causa più probabile in base agli incidenti precedenti
📖 Leggi di più: Come creare una base di conoscenza interna per il proprio team
Tipi di agenti basati sulla conoscenza
Gli agenti IA basati sulla conoscenza sono disponibili in vari moduli, ognuno dei quali è stato progettato per affrontare esigenze o ambienti specifici. Vediamo i principali tipi di agenti basati sulla conoscenza e come eccellono in diversi scenari:
Agenti riflessivi semplici
Gli agenti riflessivi semplici sono come gli esperti "se-questo-quello" dell'IA. Seguono una serie di regole predefinite e reagiscono istantaneamente a impostazioni specifiche senza preoccuparsi di eventi precedenti. Sono compagni affidabili e diretti, perfetti per attività prevedibili e ripetitive.
📌 Esempio: Un sistema di diagnosi medica suggerisce una malattia in base ai sintomi inseriti da un medico, utilizzando la regola: "Se sono presenti febbre, eruzione cutanea e dolori articolari, suggerisci la febbre dengue"
Ma ecco il problema: I semplici agenti riflessi non sono esattamente flessibili. Si basano esclusivamente su regole predefinite; se le cose diventano troppo complesse o iniziano a cambiare, questi agenti non possono adattarsi. In base all'esempio precedente, se il paziente presenta altri sintomi oltre alla febbre o all'eruzione cutanea, l'agente IA potrebbe non essere in grado di riconoscere la condizione.
Agenti basati su modelli
Gli agenti basati su modelli prendono Strumenti di IA per il processo decisionale al livello logico successivo, costruendo una mappa mentale dell'ambiente circostante. Questo modello interno li aiuta a capire cosa sta succedendo, anche quando non hanno tutti i dettagli.
📌 Esempio: Un sistema di casa intelligente mantiene una rappresentazione interna dell'ambiente domestico, che include fattori come temperatura, umidità e occupazione. Quando rileva che la temperatura supera l'impostazione preferita dall'utente, può regolare il termostato.
Agenti basati sugli obiettivi
Questi agenti si concentrano sul raggiungimento di risultati specifici valutando le azioni rispetto agli obiettivi desiderati. Essi ponderano le diverse opzioni e decidono il percorso migliore per raggiungere l'esito positivo. Immaginiamo un Base di conoscenza dell'IA per aiutare un team di progetto a rispettare le scadenze: risponde alle domande in base alle sue conoscenze di base e suggerisce in modo proattivo i passaggi per mantenere il progetto in linea con i tempi.
📌 Esempio: Un sistema di navigazione GPS calcola il percorso migliore per raggiungere una destinazione considerando l'obiettivo (raggiungere la posizione) e fattori come il traffico e la distanza, aggiornando il percorso in modo dinamico per raggiungere l'obiettivo in modo efficiente.
Agenti basati sull'utilità
Gli agenti basati sull'utilità sono i multitasking di L'IA sul posto di lavoro . Quando ci sono molte cose in ballo e diversi obiettivi da gestire, questi agenti passano a determinare la migliore linea d'azione. Non si limitano a fare ciò che è possibile, ma si concentrano su ciò che aggiunge il massimo valore complessivo.
📌 Esempio: In una situazione di allocazione delle risorse, un agente intelligente basato sull'utilità può valutare le opzioni e dare priorità alle decisioni che fanno risparmiare tempo e denaro. È come avere un compagno di squadra IA che trova sempre il modo più intelligente per ottenere il massimo dalle risorse.
📖 Leggi tutto: i 10 migliori strumenti di IA per la collaborazione
Come lavorano gli agenti basati sulla conoscenza
Ecco una descrizione passo passo di come funzionano gli agenti basati sulla conoscenza:
Passaggio 1: Percepire l'ambiente
La prima cosa che l'agente fa è raccogliere input dall'ambiente circostante che può essere una query dell'utente, la lettura di un sensore o dati provenienti da un altro sistema. Consideriamo uno scenario di supporto clienti: Qualcuno chiede: "Da fare per reimpostare la password del mio account?" L'agente prende questo input e si prepara a trovare le possibili soluzioni.
Passaggio 2: Interpretare l'input
Qui entra in gioco la magia dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). L'agente **analizza l'input per capire esattamente di cosa ha bisogno l'utente. Rileva frasi chiave come "reset" e "password dell'account" per riconoscere la query come una richiesta di risoluzione dei problemi. Con IA per automatizzare le attività come questi, gli utenti ottengono risposte rapide e precise senza ulteriori ritorni.
Passaggio 3: accesso alla base di conoscenze
Successivamente, l'agente si immerge nella sua sistema di gestione della conoscenza oppure software di base per trovare le informazioni più rilevanti. Esamina fatti, regole e altri dati utili memorizzati per individuare esattamente ciò che serve. In questo caso, potrebbe trovare una guida di passaggio sulla reimpostazione delle password. È qui che un sistema ben organizzato basato sulla conoscenza fa la differenza.
Passaggio 4: ragionamento e processo decisionale
Ora l'agente mostra veramente la sua intelligenza. Utilizzando il suo motore di inferenza, applica regole logiche alle conoscenze recuperate per fornire una risposta pertinente e personalizzata. Se l'utente menziona anche "Ho provato a resettarlo, ma non funziona ancora", l'agente potrebbe suggerire di verificare la presenza di errori nelle email o di un account bloccato. Non si tratta solo di dare risposte, ma di riflettere sul problema per offrire la soluzione migliore.
Passaggio 5: consegna del prodotto
Infine, l'agente consegna la risposta in modo chiaro e perseguibile. Potrebbe trattarsi di una semplice risposta in testo, di una guida visiva con passaggi o di un'azione automatizzata come l'attivazione di un'email per il reset della password. Con il giusto software di knowledge base basato sull'IA, queste attività vengono gestite senza problemi, facendo risparmiare tempo sia all'utente che al team.
🧠 Lo sapevate? Una delle prime applicazioni degli agenti basati sulla conoscenza è stata la sanità. MICINA sviluppato negli anni '70 a Stanford, è stato progettato per diagnosticare le infezioni batteriche e consigliare i trattamenti. Nonostante la sua accuratezza, non è stato adottato su larga scala a causa delle preoccupazioni etiche e legali dell'epoca.
Vantaggi degli agenti basati sulla conoscenza
Ecco i vantaggi degli agenti basati sulla conoscenza nell'IA:
Decisioni fulminee
Con l'aiuto di iA connessa questi agenti scrutano enormi repository di conoscenza e forniscono le informazioni esatte di cui avete bisogno, all'istante.
🌻 Esempio: Immaginate un team IT che risolve un problema del server. Invece di sfogliare manuali obsoleti, l'agente estrae la soluzione esatta dalla knowledge base in pochi secondi, riportando i sistemi online prima che qualcuno se ne accorga.
Coerenza garantita
Ammettiamolo: gli errori umani capitano e a volte le informazioni obsolete si insinuano nei flussi di lavoro. Ma non con un agente basato sulla conoscenza. Essi attingono informazioni da fonti verificate e aggiornate, garantendo risposte affidabili e accurate, indipendentemente dalla situazione.
Esempio: Un'organizzazione sanitaria utilizza un agente basato sulla conoscenza per rispondere alle domande dei pazienti. I consigli, dalle istruzioni per i farmaci alle cure post-operatorie, sono sempre in linea con gli standard medici più recenti.
Riduzione dei costi
Assumendo attività ripetitive, questi agenti alleggeriscono il carico dei team umani. Ciò significa meno risorse spese per domande banali e più concentrazione sulle priorità strategiche. La parte migliore? La qualità non ne risente mai.
Esempio: Un team di assistenza clienti che si affida a un agente può risolvere istantaneamente problemi semplici, come l'aggiornamento degli ordini, lasciando che i rappresentanti umani gestiscano richieste più complesse. Niente stress aggiuntivo.
**In media, i lavoratori dedicano circa il 28% della loro settimana lavorativa alla gestione delle email e quasi il 50% della loro giornata lavorativa 20% alla ricerca di informazioni interne o alla posizione di colleghi che possono aiutare in attività specifiche.
Un repository di conoscenze consultabile può ridurre fino al 35% il tempo dedicato alla ricerca di informazioni aziendali. Può portare a un maggiore valore grazie a una collaborazione più rapida, efficiente ed efficace all'interno e tra le organizzazioni.
Aggiornamenti continui
L'espansione dell'azienda comporta processi e gestione dei dati più complessi, che richiedono molto tempo per essere comunicati e gestiti da un team umano. Gli agenti basati sulla conoscenza si adattano perfettamente alla vostra crescita.
È possibile aggiornare i repository con nuove conoscenze, processi o dettagli specifici del mercato in pochi secondi, garantendo che l'agente IA sia sempre pronto a supportare il team o i clienti. Man mano che la vostra azienda cresce o entra in nuovi mercati, questi agenti si evolvono insieme a voi, gestendo l'aumento delle richieste senza sudare.
Migliore esperienza dell'utente
I cicli infiniti di ricerca di informazioni o di attesa di risposte possono trasformare anche un'attività semplice in un calvario frustrante. Questi momenti spesso portano a esperienze negative sia per i dipendenti che per i clienti, creando inutili attriti. Gli agenti basati sulla conoscenza eliminano questi punti dolenti consegnando risposte istantanee e personalizzate.
Esempio: Un team di progetto con scadenze ravvicinate può chiedere aiuto a un agente per stabilire le priorità delle attività. In pochi secondi, l'agente suggerisce gli elementi critici da affrontare per primi, dando al team chiarezza e fiducia nel raggiungimento degli obiettivi.
📖 Leggi di più: Come integrare l'IA in un sito web
Un agente AI basato sulla conoscenza per il Project Management
Uno dei migliori casi d'uso degli agenti basati sulla conoscenza nell'IA è la gestione dei progetti.
I team di progetto spesso lottano contro il sovraccarico di informazioni, l'imprecisione dei dati e la conservazione delle conoscenze. Un agente basato sulla conoscenza semplifica queste complessità agendo come un hub centrale di intelligence, fornendo ai team gli approfondimenti e il supporto di cui hanno bisogno per rimanere in carreggiata e prendere decisioni informate.
È qui che ClickUp passa ad essere la soluzione definitiva per i team moderni. È l'app "tutto per il lavoro" che combina project management, gestione delle conoscenze e chat, il tutto alimentato dall'IA che aiuta a lavorare in modo più veloce e intelligente. ClickUp Brain , il potente assistente ClickUp AI, è un agente dinamico basato sulla conoscenza che funge da hub centrale di intelligenza per il vostro team. ClickUp Brain non si limita a memorizzare le conoscenze, ma pensa, ragiona e si adatta attivamente per aiutarvi a lavorare in modo più intelligente, non più difficile.
Ecco come ClickUp ottimizza il project management:
Repository di conoscenze collaborativo Gestione della conoscenza ClickUp la funzionalità/funzione di ClickUp vi aiuta a creare senza sforzo una base di conoscenza interna. Vi permette di avviare il processo con modelli wiki precostituiti o di importare documenti o fogli di calcolo da altri strumenti nel formato che preferite.
creare una base di conoscenza interna con ClickUp Knowledge Management ClickUp Documenti , il documento integrato di ClickUp, è il punto di partenza. Consente di creare pagine, archiviare documentazione e collegare i documenti a progetti specifici, in modo che le conoscenze siano sempre collegate all'interno dell'area di lavoro.
Inoltre, è possibile convertire i Documenti ClickUp in un wiki, assicurando che tutte le informazioni siano organizzate e facilmente ricercabili. Il suo editor intuitivo supporta la formattazione di testo ricco, consentendo di aggiungere intestazioni, banner, citazioni e blocchi di codice. È inoltre possibile incorporare contenuti multimediali come liste di controllo, immagini, video, presentazioni e altro ancora, rendendo la vostra base di conoscenze dinamica e visivamente accattivante.
convertire qualsiasi documento ClickUp in un wiki per creare una base di conoscenza interna
Una volta creata la base di conoscenze, ClickUp Brain, l'assistente AI integrato di ClickUp, collega tutti i documenti, le attività, le persone e le conoscenze dell'azienda (ricordate che prima abbiamo parlato della creazione di una mappa interna?). Con la funzione AI Knowledge Manager, ClickUp Brain riunisce tutto in un unico luogo.
Invece di cercare manualmente le informazioni, potete semplicemente chiedere a ClickUp Brain: "Puoi darmi il file del piano del progetto XYZ del mese scorso?" o "Dov'è l'ultimo report di marketing?" Il sistema recupera istantaneamente ciò che serve da un hub centrale, risparmiando tempo e garantendo che nessun dettaglio critico venga trascurato.
/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-700-1400x652.png Utilizzate ClickUp Brain, uno dei più potenti agenti basati sulla conoscenza in IA /$$$img/
utilizzate ClickUp Brain per ottenere risposte istantanee relative alle vostre attività o ai vostri documenti_
Inferenza e ragionamento in azione
ClickUp Brain va oltre il recupero: pensa con voi.
Quando gli utenti forniscono i dati, ClickUp Brain li interpreta e ne estrae le chiavi di lettura. Ad esempio, potreste chiedere: "Quali sono le tendenze principali di questa reportistica?" o "Come riepiloghereste il feedback di questo cliente?" ClickUp Brain analizza l'input, applicando il ragionamento per fornire intuizioni contestualizzate che aiutano a prendere decisioni migliori più rapidamente.
Questa capacità di trasformare i dati grezzi in intelligenza fattibile fa di ClickUp Brain uno strumento ideale per prendere decisioni più intelligenti.
/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2025/01/image2-2.png Agenti basati sulla conoscenza in IA: convertire i dati grezzi in intuizioni attuabili con ClickUp Brain /$$$img/
chiedete a ClickUp Brain di dedurre e analizzare i dati sulla base dei vostri file
Adattabilità dinamica
La superpotenza di ClickUp Brain è la capacità di adattare i contenuti a esigenze specifiche, grazie al suo forte motore di conoscenza e inferenza.
Potete fornirgli un testo, come una presentazione, e chiedergli: "Puoi ottimizzarlo per il settore tecnologico?" o "Aggiungi frasi più logiche per un'email di un client" Adatta i contenuti in modo dinamico, aiutandovi a perfezionare e riproporre le informazioni con facilità.
Questa funzionalità garantisce che i messaggi e i documenti siano sempre in linea con le aspettative, indipendentemente dalla situazione o dal pubblico.
Abilitazione alla collaborazione senza soluzione di continuità
Da riepilogare/riassumere le note delle riunioni a trascrivere i copioni e condividerli con i colleghi, ClickUp Brain trasforma la comunicazione in un processo senza soluzione di continuità.
ClickUp ha molto da offrire in un unico posto, come la gestione dei progetti, le opzioni di brainstorming, la gestione delle attività, il piano dei progetti, la gestione della documentazione, ecc. Ha sicuramente reso la vita relativamente più facile, perché è facile da usare, l'interfaccia utente è ben progettata e la collaborazione all'interno del team e con altri team è più semplice. Siamo riusciti a gestire meglio il lavoro, a tracciarlo e a segnalarlo facilmente e, in base alle riunioni giornaliere sullo stato di avanzamento, è stato facile pianificare il futuro
Ansh Prabhakar, Analista per il miglioramento dei processi aziendali presso Airbnb
ClickUp Ricerca Connessa La ricerca in connessione di ClickUp è un'altra funzionalità/funzione interessante che funge da assistente per le basi di conoscenza. È possibile utilizzarla per trovare qualsiasi documento, file o attività.
Le capacità di inferenza intelligente aiutano lo strumento a comprendere il contesto per far emergere risultati pertinenti, anche se non si dispone di parole chiave esatte. In questo modo si risparmia tempo quando ci si prepara per una riunione con i client o per il monitoraggio del tempo delle note di un vecchio progetto.
utilizzate ClickUp Connected Search per trovare qualsiasi informazione nel vostro spazio di lavoro
La Ricerca connessa di ClickUp vi aiuta:
- Trovare qualsiasi file in ClickUp, in un'app connessa o nell'unità locale
- Ottenere risultati di ricerca personalizzati e pertinenti
- Aggiungere comandi di ricerca personalizzati, come scorciatoie per i collegamenti o la memorizzazione di testi da utilizzare in seguito
Applicazioni degli agenti basati sulla conoscenza nei vari settori industriali
Ecco come gli agenti basati sulla conoscenza possono essere utilizzati in diversi settori con il loro livello di conoscenza:
Sanità: Migliorare l'assistenza ai pazienti
Nel settore sanitario, precisione e velocità possono fare la differenza. Gli agenti basati sulla conoscenza supportano i professionisti del settore medico fornendo accesso immediato ai protocolli, alle ricerche e alle cartelle cliniche dei pazienti, garantendo decisioni informate in tempi rapidi.
Inoltre, assistono direttamente i pazienti rispondendo a domande sui sintomi, sui farmaci e sui prossimi appuntamenti, rendendo le cure più accessibili.
🌻 Esempio: Il Controllo dei sintomi della Mayo Clinic utilizza un agente basato sulla conoscenza per aiutare gli utenti a comprendere i loro problemi di salute in base ai sintomi. Gli utenti ricevono potenziali condizioni e raccomandazioni basate su una vasta base di conoscenze mediche, che li guidano verso le cure appropriate.
Via Mayo Clinic
Supporto clienti: Ridefinire l'esperienza dell'utente
Le aspettative dei clienti sono più alte che mai e gli agenti basati sulla conoscenza, come parte dei sistemi basati sulla conoscenza, garantiscono che nessuna query rimanga senza risposta. Dalla risoluzione di problemi comuni alla guida degli utenti attraverso le funzionalità/funzione dei prodotti, questi agenti rendono il supporto più veloce, coerente e privo di frustrazioni.
🌻 Esempio:
risponde automaticamente alle richieste dei clienti. Utilizza le informazioni della base di conoscenze dell'azienda per rispondere istantaneamente alle domande più comuni, riducendo i tempi di risposta.
Finanza: Garantire conformità e chiarezza
Il settore finanziario richiede precisione e conformità normativa, rendendo gli agenti basati sulla conoscenza inestimabili. Questi agenti si basano sulla rappresentazione della conoscenza per organizzare e recuperare in modo efficiente le regole di conformità, le linee guida sui prestiti o le politiche sugli account. Per i clienti, rispondono a domande complesse su investimenti, mutui o regole fiscali in base alle conoscenze disponibili.
🌻 Esempio: Wolters Kluwer's Gestore del registro OneSumX è un assistente IA che aiuta le società di servizi finanziari a rispettare le normative. Aggrega i contenuti normativi e fornisce informazioni utili
IT e tecnologia: semplificare la risoluzione dei problemi
Gli agenti basati sulla conoscenza semplificano la risoluzione dei problemi nel settore IT e tecnologico agendo come esperti di riferimento rapido. Aiutano i team a risolvere immediatamente i problemi di rete, gli errori del software o i quesiti relativi all'inserimento degli utenti.
🌻 Esempio: Agente virtuale di ServiceNow è un chatbot basato sulla conoscenza che assiste i team del supporto IT fornendo risposte automatizzate a problemi tecnici e query comuni.
Usare ClickUp per creare una base di conoscenza
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