We zitten midden in wat het internet graag een 'AI-revolutie' noemt Je hebt waarschijnlijk al gemerkt dat hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie hun weg verweven in bijna elk aspect van hoe we werken, van het automatiseren van alledaagse taken tot het aandrijven van besluitvormingsprocessen.
Onder de opkomende AI-tools zijn kennisgebaseerde agents die gebruikmaken van een enorme kennisbank om antwoorden en bruikbare inzichten te geven.
In dit artikel bespreken we de mechanismen van kennisgebaseerde agents in AI, hoe ze werkplekken transformeren en waarom ze klaar zijn om een essentieel onderdeel te worden van elk vooruitdenkend team.
60-seconden samenvatting
- Op kennis gebaseerde agents zijn kunstmatige intelligentiesystemen die relevante informatie uit een opslagplaats voor kennis opvragen, analyseren en leveren
- Ze zijn gebouwd op twee hoofdcomponenten: een kennisbank voor het opslaan van gegevens en een inferentiesysteem voor redeneren
- Op kennis gebaseerde agenten verzamelen input, interpreteren deze, halen relevante kennis op en leveren uitvoerbare resultaten
- Hun toepassingen zijn onder andere gezondheidszorg voor het ondersteunen van patiënten, klantenservice voor directe hulp en financiën voor compliance management
Wat is een op kennis gebaseerde agent?
Een op kennis gebaseerde agent is een AI systeem dat gebruik maakt van geavanceerde kennis AI-technieken om toegang te krijgen tot informatie uit een gestructureerde opslagplaats van kennis, deze te interpreteren en af te leveren. Deze agents slaan niet alleen gegevens op, maar analyseren ook de kennis die in databases is opgeslagen om problemen op te lossen of bruikbare inzichten te bieden.
Door kennis te representeren in een machine-leesbaar format via Knowledge Representation Language, stellen ze systemen in staat om te interpreteren, redeneren en beslissingen te nemen.
Ze omvatten methoden zoals propositionele logica, eerste-orde logica, semantische netwerken, frames en ontologieën, die elk verschillende manieren bieden om relaties en entiteiten te representeren. KRL's zijn cruciaal voor AI en informatiesystemen, omdat ze machines in staat stellen kennis op te slaan, conclusies te trekken en te communiceren tussen verschillende platformen.
In tegenstelling tot andere AI-agenten (denk aan chatbots of virtuele assistenten) kunnen kennisgebaseerde agenten complexe query's aan. Het zorgt ook voor aanzienlijke verbeteringen in tijdbeheer en efficiëntie. Kijk eens naar deze statistieken van Wereldwijd instituut Mckinsey :
📌 Voorbeeld: Rufus, Amazon's AI-winkelassistent functioneert als een AI-agent voor kennisbeheer door gebruik te maken van een uitgebreide kennisbank met productcatalogi, klantbeoordelingen, vragen en antwoorden en webinformatie.
Met behulp van natuurlijke taalverwerking begrijpt Rufus query's van klanten en gebruikt Retrieval Augmented Generation (RAG) om relevante informatie te vinden en uitgebreide antwoorden te genereren. Bij dit proces worden relevante gegevens uit de kennisbank gehaald en aangevuld met de context van de query van de gebruiker.
Voortdurend leren door middel van feedback van gebruikers en leren van versterking stelt Rufus in staat om zijn antwoorden te verfijnen en zijn vermogen om nuttige antwoorden te geven te verbeteren. Kortom, Rufus centraliseert, organiseert, verspreidt en personaliseert winkelgerelateerde kennis, zodat klanten weloverwogen aankoopbeslissingen kunnen nemen.
Componenten van kennisgebaseerde agenten
De kern van elke op kennis gebaseerde agent in kunstmatige intelligentie bestaat uit twee sleutelcomponenten: de kennisbank en de inferentiemotor. Deze componenten werken samen om intelligente, contextbewuste inzichten te leveren.
De kennisbank
Beschouw de kennisbank als het brein van de agent. Hier worden alle essentiële feiten, regels en nuttige weetjes opgeslagen, klaar om gebruikt te worden wanneer nodig. De kennisbank geeft de agent zijn intelligentie, zoals een encyclopedie die niet op een plank staat, maar actief helpt bij het nemen van beslissingen. In tegenstelling tot traditionele databases, is de kennisbank groeit en evolueert. Er wordt nieuwe informatie toegevoegd en verouderde details worden vervangen om relevante antwoorden te geven.
🧠 Wist u dat? De kennisbank kan zowel gestructureerde gegevens (zoals spreadsheets) als ongestructureerde gegevens (zoals e-mails of chatlogs) opslaan, waardoor het veelzijdig is voor elk type query.
De inferentie-engine
De inferentie-engine is als het ware de probleemoplossende partner van de kennisbank. Het haalt niet alleen informatie op, maar past ook logisch redeneren toe om gegevens te analyseren, conclusies te trekken en weloverwogen beslissingen te nemen op basis van de kennis van de agent.
De inferentie engine geeft een op kennis gebaseerde agent de mogelijkheid om te 'redeneren' en slimme, contextbewuste antwoorden te geven.
Het gebruikt de volgende kunstmatige intelligentietechnieken om inzichten en oplossingen te bieden:
| Techniek | Betekenis | Voorbeeld |
|---|---|---|
| Deductie: gebruikt algemene regels of feiten en past deze toe om conclusies te trekken: Alle werknemers met meer dan 10 jaar ervaring komen in aanmerking voor een senior management rolFeit: Alex heeft 12 jaar ervaringConclusie: Alex komt in aanmerking voor een senior management rol | ||
| Inductie | Trekt algemene conclusies uit specifieke voorbeelden of patronen. Deze conclusies zijn waarschijnlijk, maar niet gegarandeerd. Het helpt bij trendanalyses. | Observatie: De productiviteit van het team is de afgelopen drie maanden met 15% gestegen toen flexibele werktijden werden ingevoerd. Inductieve conclusie: Flexibele werktijden verbeteren waarschijnlijk de productiviteit |
| Abductie | Begint met een observatie en werkt terug om de meest waarschijnlijke verklaring te vinden. Dit wordt vaak gebruikt om een diagnose te stellen of problemen op te lossen: De responstijd van het systeem is ongewoon traagMogelijke verklaringen (uit de kennisbank): Hoge belasting van de server of problemen met het netwerkAbductieve conclusie: Hoge belasting van de server is de meest waarschijnlijke oorzaak op basis van eerdere incidenten |
Lees meer: Hoe maak je een interne kennisbank voor je team?
Soorten kennisgebaseerde agenten
Op kennis gebaseerde AI-agenten zijn er in verschillende formulieren, elk ontworpen om specifieke behoeften of omgevingen aan te pakken. Laten we de belangrijkste typen kennisgebaseerde agents eens op een rijtje zetten en kijken hoe ze uitblinken in verschillende scenario's:
Eenvoudige reflexagenten
Eenvoudige reflex agents zijn als de 'als-dit-dan-dat' experts van AI. Ze volgen een reeks vooraf gedefinieerde regels en reageren onmiddellijk op specifieke gebeurtenissen zonder zich zorgen te maken over eerdere gebeurtenissen. Zie ze als betrouwbare en ongecompliceerde metgezellen, perfect voor voorspelbare, repetitieve Taken.
📌 Voorbeeld: Een medisch diagnosesysteem stelt een ziekte voor op basis van de symptomen die een arts invoert, met de regel: "Als er sprake is van koorts, uitslag en gewrichtspijn, stel dan knokkelkoorts voor."
Maar hier zit het addertje onder het gras: Eenvoudige reflexmiddelen zijn niet echt flexibel. Ze vertrouwen alleen op vooraf gedefinieerde regels; als dingen te complex worden of beginnen te veranderen, kunnen deze agents zich niet aanpassen. Gebaseerd op het bovenstaande voorbeeld, als de patiënt andere symptomen heeft dan koorts of uitslag, kan de AI-agent de voorwaarde misschien niet herkennen.
Modelgebaseerde agenten
Modelgebaseerde agenten nemen AI-tools voor besluitvorming naar het volgende logische niveau door een mentale kaart van hun omgeving op te bouwen. Dit interne model helpt hen te achterhalen wat er gebeurt, zelfs als ze niet over alle details beschikken.
📌 Voorbeeld: Een intelligent thuissysteem houdt een interne representatie bij van de thuisomgeving, inclusief factoren als temperatuur, vochtigheid en bezetting. Wanneer het detecteert dat de temperatuur hoger is dan de voorkeursinstelling van de gebruiker, kan het de thermostaat aanpassen.
Op doelen gebaseerde agenten
Deze agents richten zich op het bereiken van specifieke resultaten door acties te evalueren aan de hand van gewenste doelen. Ze wegen verschillende opties af en beslissen over de beste weg naar succes. Stel je een AI-kennisbank helpt een team om deadlines te halen: het beantwoordt vragen op basis van zijn achtergrondkennis en stelt proactief stappen voor om het project op schema te houden.
📌 Voorbeeld: Een GPS-navigatiesysteem berekent de beste route naar een bestemming door rekening te houden met het doel (het bereiken van de locatie) en factoren zoals verkeer en afstand, en werkt de route dynamisch bij om het doel efficiënt te bereiken.
Op nut gebaseerde agenten
Utility-agenten zijn de multitaskers van AI op de werkplek . Als er veel aan de hand is en er meerdere doelen moeten worden bereikt, stappen deze agents in om uit te zoeken wat de beste aanpak is. Ze gaan niet alleen voor wat mogelijk is, maar richten zich op wat over het geheel genomen de meeste waarde toevoegt.
📌 Voorbeeld: In een situatie waarin middelen worden toegewezen, kan een utility-based intelligente agent opties evalueren en beslissingen prioriteren die zowel tijd als geld besparen. Het is alsof je een AI-teamgenoot hebt die altijd de slimste manier vindt om het meeste uit je middelen te halen.
📖 Lees meer: 10 beste AI-samenwerkingstools
Hoe kennisgebaseerde agenten werken
Hier wordt stap voor stap uitgelegd hoe kennisgebaseerde agenten functioneren:
Stap 1: De omgeving waarnemen
Het eerste wat de agent doet is invoer verzamelen uit de omgeving. Dit kan een query zijn van een gebruiker, een sensoruitlezing of gegevens die afkomstig zijn van een ander systeem. Denk aan een scenario voor klantenservice: Iemand vraagt: "Hoe reset ik het wachtwoord van mijn account?" De agent neemt die input en gaat op zoek naar mogelijke oplossingen.
Stap 2: De input interpreteren
Hier komt de magie van natuurlijke taalverwerking (NLP) om de hoek kijken. De agent analyseert de invoer om erachter te komen wat de gebruiker precies nodig heefts. Hij pikt sleutelzinnen op zoals 'resetten' en 'accountwachtwoord' om de query te herkennen als een verzoek om problemen op te lossen. Met AI om taken te automatiseren zoals deze, krijgen gebruikers snelle en nauwkeurige antwoorden zonder extra heen-en-weergeloop.
Stap 3: Toegang tot de kennisbank
Vervolgens duikt de agent in zijn kennismanagementsysteem of kennisbank software om de meest relevante informatie te vinden. Het doorzoekt opgeslagen feiten, regels en andere nuttige gegevens om precies te vinden wat nodig is. In dit geval zou het een stap-voor-stap handleiding kunnen opleveren voor het resetten van wachtwoorden. Hier maakt een goed georganiseerd kennissysteem het verschil.
Stap 4: Redeneren en beslissen
Nu toont de agent echt zijn intelligentie. Met behulp van zijn inferentie-engine past hij logische regels toe op de opgehaalde kennis om een relevant en aangepast antwoord te geven. Als de gebruiker ook vermeldt: "Ik heb geprobeerd het opnieuw in te stellen, maar het werkt nog steeds niet", kan de agent voorstellen om te controleren op fouten in e-mail of een geblokkeerde account. Het is niet alleen antwoorden geven, het is nadenken over het probleem om de beste oplossing te bieden.
Stap 5: De output leveren
Tot slot geeft de agent het antwoord op een duidelijke, bruikbare manier. Dit kan een eenvoudig antwoord in tekst zijn, een visuele stap-voor-stap handleiding of een geautomatiseerde actie zoals het triggeren van een wachtwoord reset e-mail. Met de juiste AI-gebaseerde kennisbanksoftware worden deze taken naadloos afgehandeld, wat tijd bespaart voor zowel de gebruiker als het team.
een van de eerste toepassingen van kennisgebaseerde agents was in de gezondheidszorg. MYCIN werd in de jaren 1970 ontwikkeld in Stanford en was ontworpen om bacteriële infecties te diagnosticeren en behandelingen aan te bevelen. Ondanks de nauwkeurigheid werd het niet op grote schaal gebruikt vanwege ethische en juridische bezwaren in die tijd.
Voordelen van kennisgebaseerde agenten
Dit zijn de voordelen van kennisgebaseerde agenten in AI:
Bliksemsnelle beslissingen
Met de hulp van verbonden AI scannen deze agents enorme opslagplaatsen van kennis en leveren ze onmiddellijk de informatie die je nodig hebt.
🌻 Voorbeeld: Stel je een IT team voor dat een probleem met een server oplost. In plaats van door verouderde handleidingen te bladeren, haalt de agent binnen enkele seconden de exacte oplossing uit de kennisbank, waardoor systemen weer online zijn voordat iemand het merkt.
Gegarandeerde consistentie
Laten we eerlijk zijn: menselijke fouten komen voor en soms sluipt er verouderde informatie in werkstromen. Maar niet met een op kennis gebaseerde agent. Ze halen informatie uit geverifieerde, up-to-date bronnen en garanderen betrouwbare en accurate antwoorden, ongeacht de situatie.
Voorbeeld: Een organisatie in de gezondheidszorg gebruikt een op kennis gebaseerde agent om vragen van patiënten te beantwoorden. Het advies, van medicatie-instructies tot zorg na een operatie, is altijd in lijn met de laatste medische standaarden.
Kostenbesparing
Door repetitieve Taken op zich te nemen, verlichten deze agents de last voor menselijke teams. Dat betekent dat er minder middelen worden besteed aan alledaagse vragen en meer focus op strategische prioriteiten. En het beste deel? De kwaliteit gaat er nooit op achteruit.
Voorbeeld: Een klantenserviceteam dat op een agent vertrouwt, kan eenvoudige problemen onmiddellijk oplossen, zoals het bijwerken van bestellingen, waardoor het personeel meer tijd heeft om complexere verzoeken te behandelen. Geen extra stress.
✅ Feiten controleren: Gemiddeld besteden werknemers ongeveer 28% van hun werkweek aan het beheren van e-mails en bijna 20% voor het zoeken naar interne informatie of het vinden van collega's die kunnen helpen met specifieke Taken.
Met een doorzoekbare opslagplaats voor kennis kan de tijd die wordt besteed aan het zoeken naar bedrijfsinformatie met wel 35% worden teruggebracht. Het kan leiden tot een grotere waarde door snellere, efficiëntere en effectievere samenwerking binnen en tussen organisaties.
Naadloze updates
Uitbreiding van uw business betekent complexere processen en gegevensbeheer, die allemaal veel tijd kosten om met een menselijk team te communiceren en te beheren. Kennisgebaseerde agents passen zich naadloos aan uw groei aan.
U kunt uw opslagplaatsen binnen enkele seconden bijwerken met nieuwe kennis, processen of marktspecifieke details, zodat de AI-agent altijd klaar staat om uw team of klanten te ondersteunen. Naarmate uw bedrijf groeit of nieuwe markten betreedt, evolueren deze agents met u mee en kunnen ze aan de toegenomen eisen voldoen zonder dat u zich zorgen hoeft te maken.
Betere gebruikerservaring
Eindeloos zoeken naar informatie of wachten op antwoorden kan zelfs van een eenvoudige Taak een frustrerende beproeving maken. Deze momenten leiden vaak tot slechte ervaringen voor zowel medewerkers als klanten en creëren onnodige wrijving. Kennisgebaseerde agents elimineren deze pijnpunten door onmiddellijke, persoonlijke antwoorden te geven.
🌻 Voorbeeld: Een project team met strakke deadlines kan een agent om hulp vragen bij het prioriteren van taken. Binnen enkele seconden stelt de agent de belangrijkste items voor die het eerst moeten worden aangepakt, waardoor het team duidelijkheid en vertrouwen krijgt om hun doelen te bereiken.
📖 Lees meer: AI integreren in een website
Een kennisgebaseerde AI-agent voor projectmanagement
Een van de beste gebruikscases van kennisgebaseerde AI-agenten is projectmanagement.
Teams van projecten worstelen vaak met een overvloed aan informatie, onnauwkeurige gegevens en het vasthouden van kennis. Een op kennis gebaseerde agent vereenvoudigt deze complexiteit door te fungeren als een centrale informatie hub, die teams voorziet van de inzichten en ondersteuning die ze nodig hebben om op koers te blijven en weloverwogen beslissingen te nemen.
Dit is waar ClickUp stapt in als de ultieme oplossing voor moderne teams. Het is de everything app for work die projectmanagement, kennismanagement en chatten combineert - allemaal aangedreven door AI die je helpt sneller en slimmer te werken. ClickUp Brein clickUp Brain, ClickUp's krachtige AI-assistent, is een dynamische, op kennis gebaseerde agent die fungeert als de centrale intelligentie hub voor uw team. ClickUp Brain slaat niet alleen kennis op; het denkt, redeneert en past zich actief aan om u te helpen slimmer te werken, niet harder.
Dit is hoe ClickUp projectmanagement stroomlijnt:
Collaboratieve opslagplaats van kennis ClickUp Kennisbeheer functie helpt u moeiteloos een interne kennisbank te creëren. U kunt het proces starten met voorgebouwde Wiki-sjablonen of documenten of spreadsheets importeren vanuit andere tools in het formaat van uw voorkeur.
een interne kennisbank maken met ClickUp Knowledge Management_ ClickUp Documenten , het ingebouwde document van ClickUp, is uw startpunt. Hiermee kunt u pagina's maken, documentatie opslaan en documenten koppelen aan specifieke projecten zodat kennis altijd gekoppeld is in uw werkruimte.
Bovendien kunt u uw ClickUp Docs omzetten in een wiki, zodat al uw informatie georganiseerd en gemakkelijk doorzoekbaar is. De intuïtieve editor ondersteunt rijke tekst opmaak, zodat u kopteksten, banners, aanhalingstekens en blokken met code kunt toevoegen. U kunt ook media invoegen zoals checklists, afbeeldingen, video's, presentaties en meer, waardoor uw kennisbank dynamisch en visueel aantrekkelijk wordt.
Converteer ClickUp Documenten naar een wiki om een interne kennisbank te maken
Zodra uw kennisbasis is opgezet, verbindt ClickUp Brain, ClickUp's ingebouwde AI-assistent, al uw documenten, taken, mensen en bedrijfskennis (weet u nog dat we het eerder hadden over het maken van een interne kaart?). Met zijn AI Knowledge Manager functie brengt ClickUp Brain alles samen op één plek.
In plaats van handmatig op zoek te gaan naar informatie, kunt u ClickUp Brain gewoon vragen: "Kunt u mij het bestand met het XYZ abonnement van vorige maand geven?" of "Waar is het laatste marketingrapport?" Het haalt onmiddellijk op wat u nodig hebt van een centrale hub, bespaart tijd en zorgt ervoor dat geen enkel belangrijk detail over het hoofd wordt gezien.
/$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-700-1400x652.png Gebruik ClickUp Brain, een van de krachtigste kennisgebaseerde agents in AI /%img/
gebruik ClickUp Brain om onmiddellijk antwoorden te krijgen met betrekking tot uw taken of documenten_
Inferentie en redeneren in actie
ClickUp Brain gaat verder dan ophalen: het denkt met u mee.
Wanneer u gegevens verstrekt, worden deze geïnterpreteerd en worden er sleutelinzichten uitgehaald. Voorbeeld: "Wat zijn de belangrijkste trends in dit rapport?" of "Hoe zou u deze feedback van de client samenvatten?" ClickUp Brain analyseert de input en past redeneringen toe om contextgedreven inzichten te leveren die u helpen om sneller betere beslissingen te nemen.
Deze mogelijkheid zet ruwe gegevens om in bruikbare intelligentie, waardoor ClickUp Brain een ideaal hulpmiddel is voor slimmere besluitvorming.
/$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2025/01/image2-2.png Op kennis gebaseerde agenten in AI: Zet ruwe gegevens om in bruikbare inzichten met ClickUp Brain /%img/
clickUp Brain vragen om gegevens af te leiden en te analyseren op basis van uw bestanden_
Dynamisch aanpassingsvermogen
De superkracht van ClickUp Brain is zijn vermogen om content aan te passen aan specifieke behoeften, aangedreven door zijn sterke kennis- en inferentie-engine.
U kunt tekst aanleveren, zoals een pitch of presentatie, en vragen: "Kunt u dit optimaliseren voor de technische industrie?" of "Logischer zinnen toevoegen voor een e-mail aan een client." De content wordt dynamisch aangepast, zodat je informatie gemakkelijk kunt verfijnen en hergebruiken.
Deze functie zorgt ervoor dat je berichtgeving en documenten altijd perfect zijn, ongeacht de situatie of het publiek.
Vraag ClickUp Brain om content op maat te maken voor specifieke sectoren
Naadloze samenwerking mogelijk maken
Van het samenvatten van aantekeningen van vergaderingen tot het transcriberen en delen van scripts met teamgenoten, ClickUp Brain maakt van communicatie een naadloos proces.
/cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2025/01/image4-1.png ClickUp Brein https://app.clickup.com/login?product=ai&ai=true Probeer ClickUp Brain /$$$cta/
ClickUp heeft veel te bieden op één plek, zoals projectmanagement, brainstormopties, taakbeheer, projectplanning, documentatiebeheer, enz. Het heeft het leven absoluut gemakkelijker gemaakt, omdat het makkelijk te gebruiken is, de gebruikersinterface goed ontworpen is en de samenwerking binnen het team en met andere teams makkelijker is. We waren in staat om het werk beter te beheren, werk gemakkelijk bij te houden en te rapporteren, en op basis van de voortgang dagelijkse huddles, was het plannen van de toekomst gemakkelijk
Ansh Prabhakar, Business Process Improvement Analist bij Airbnb
ClickUp's verbonden zoeken ClickUp's verbonden zoekopdracht is een andere interessante functie die fungeert als een kennisbankassistent. U kunt het gebruiken om elk document, bestand of Taak te vinden.
Slimme inferentiemogelijkheden helpen de tool de context te begrijpen om relevante resultaten te tonen, zelfs als je geen exacte trefwoorden hebt. Het bespaart tijd bij het voorbereiden van een vergadering met een client of het bijhouden van oude aantekeningen van projecten.
gebruik ClickUp Connected Search om informatie in uw werkruimte te vinden_
ClickUp's Verbonden zoeken helpt u:
- Elk bestand in ClickUp, een verbonden app of uw lokale schijf te vinden
- Gepersonaliseerde en relevante zoekresultaten krijgen
- Aangepaste zoekcommando's toevoegen, zoals snelkoppelingen naar koppelingen of tekst opslaan voor later
Toepassingen van kennisgebaseerde agents in verschillende sectoren
Dit is hoe kennisgebaseerde agents gebruikt kunnen worden in verschillende industrieën met hun kennisniveau:
Gezondheidszorg: Betere patiëntenzorg mogelijk maken
In de gezondheidszorg kunnen nauwkeurigheid en snelheid het verschil maken. Op kennis gebaseerde agents ondersteunen medische professionals door onmiddellijke toegang te bieden tot protocollen, onderzoeken en patiëntendossiers, zodat geïnformeerde beslissingen snel worden genomen.
Ze helpen patiënten ook direct door vragen te beantwoorden over symptomen, medicijnen en komende afspraken, waardoor de zorg toegankelijker wordt.
🌻 Voorbeeld: Het Symptoomchecker van de Mayo Kliniek maakt gebruik van een op kennis gebaseerde agent om gebruikers te helpen hun gezondheidsproblemen te begrijpen op basis van hun symptomen. Gebruikers ontvangen mogelijke voorwaarden en aanbevelingen op basis van een uitgebreide medische kennisbank, die hen naar de juiste zorg leidt.
Via de Mayokliniek
Klantenservice: Gebruikerservaringen opnieuw definiëren
De verwachtingen van klanten zijn hoger dan ooit en kennisagenten, als onderdeel van kennisgebaseerde systemen, zorgen ervoor dat geen enkele query onbeantwoord blijft. Van het oplossen van veelvoorkomende problemen tot het begeleiden van gebruikers bij productfuncties, deze agents maken ondersteuning sneller, consistenter en frustratievrij.
🌻 Voorbeeld: Zendesk's antwoordbot beantwoordt automatisch vragen van klanten. Hij haalt informatie uit de kennisbank van een bedrijf om veelvoorkomende vragen direct te beantwoorden, waardoor de responstijd korter wordt.
Financiën: Zorgen voor naleving en duidelijkheid
De financiële sector vereist precisie en naleving van de regelgeving, waardoor kennisgebaseerde agents van onschatbare waarde zijn. Deze agents vertrouwen op kennisrepresentatie om nalevingsregels, leenrichtlijnen of accountbeleid efficiënt te organiseren en op te halen. Voor klanten beantwoorden ze complexe vragen over investeringen, hypotheken of belastingregels volgens de beschikbare kennis.
🌻 Voorbeeld: Wolters Kluwer's OneSumX Reg Manager is een AI-assistent die financiële dienstverleners helpt bij de naleving van regelgeving. Het verzamelt content over regelgeving en biedt bruikbare inzichten
IT en technologie: probleemoplossing vereenvoudigen
Kennisgebaseerde agents stroomlijnen het oplossen van problemen in IT en technologie door op te treden als snelle referentie-experts. Ze helpen teams problemen met het netwerk, fouten in de software of vragen over het inwerken van gebruikers onmiddellijk op te lossen.
🌻 Voorbeeld: De virtuele agent van ServiceNow is een kennisgebaseerde chatbot die ondersteuningsteams van IT helpt door geautomatiseerde antwoorden te geven op veelvoorkomende technische problemen en query's.
ClickUp gebruiken om een kennisbank te maken
Op kennis gebaseerde agents in AI-systemen transformeren de productiviteit en samenwerking van teams door real-time inzichten te bieden en teams in staat te stellen besluitvormingsprocessen te automatiseren.
Deze agents vertonen intelligent gedrag en analyseren eerdere patronen en huidige markttrends, zodat bedrijven op uitdagingen kunnen anticiperen en kansen kunnen benutten. ClickUp brengt de kracht van deze beslissingsondersteunende systemen rechtstreeks naar uw werkruimte.
Met functies zoals ClickUp Brain en Connected Search hebt u toegang tot een gecentraliseerde kennisbank die werkstromen vereenvoudigt en ervoor zorgt dat uw team gemakkelijk relevante documenten, projectgegevens en historische gegevens kan terugvinden.
Deze naadloze integratie houdt je team op de hoogte en verhoogt de productiviteit aanzienlijk. Neem de volgende stap-
meld u aan voor ClickUp
vandaag nog en maak er uw ultieme kennisagent van!