De impact van AI op Knowledge Management (KM): Hoe goed is jouw kantoor voorbereid?

Kennis is macht, maar alleen als je het kunt vinden, begrijpen en benutten op het juiste moment. Versnipperde kennis (over verschillende locaties of teams heen), expertiseverlies wanneer medewerkers het kantoor verlaten of onwerkbare mappenstructuren zorgen ervoor dat efficiënt werken een heuse onderneming wordt. Een sterk intern kennisbeheer(systeem) biedt hiervoor een oplossing, maar recente ontwikkelingen bieden bijkomende opties. Kunstmatige intelligentie (AI) is hard op weg om de manier waarop we kennis beheren volledig te veranderen. Maar hoe zorg je ervoor dat jouw kennisdatabank niet achterblijft? En waarom is goede input zo cruciaal voor waardevolle output?

Laten we dat eens onder de loep nemen.

‍
AI: De Gamechanger in Knowledge Management

Organisaties genereren en verzamelen tegenwoordig meer expertise dan ooit tevoren. Van adviezen en handleidingen tot (interne) presentaties, de hoeveelheid kennis binnen een kantoor kan enorm zijn. Maar wat heb je aan al deze informatie als niemand weet waar de juiste gegevens te vinden zijn?

AI zorgt voor een ware revolutie in Knowledge Management (KM)
‍

Hier komt AI in beeld en dit zorgt voor een ware revolutie in Knowledge Management. AI kan namelijk niet alleen informatie automatisch organiseren en categoriseren, maar ook trends en patronen herkennen die organisaties in staat stellen om betere beslissingen te nemen. Bovendien kan AI relevante kennis aanbieden op basis van de context, waardoor werknemers niet langer eindeloos hoeven te zoeken. In andere woorden, AI helpt je om slimmer te werken, in plaats van harder. En dat is nog niet alles: Zo is het zelfs vandaag mogelijk om direct vragen te stellen aan je kennismanagementsysteem. Medewerkers kunnen via natuurlijke taal vragen stellen, in plaats van verschillende zoekopdrachten op basis van kernwoorden in te voeren. Dit klinkt als een grote stap voorwaarts, maar het is belangrijk om steeds voorzichtig te zijn bij het implementeren van dergelijke toepassingen.

‍
AI: Hallucinatie als spelbreker

Een van de grootste obstakels voor écht baanbrekende innovatie blijft namelijk hallucinatie – AI kan namelijk antwoorden geven die weliswaar overtuigend klinken, maar feitelijk onjuist zijn. Onderzoek wijst uit dat generieke AI-modellen vaak fouten maken en soms zelfs volledig verzonnen informatie leveren. Daarom is het essentieel om AI verder te verfijnen, kennis zorgvuldig te blijven controleren en ervoor te zorgen dat de technologie echt betrouwbaar wordt, voordat we er volledig op gaan vertrouwen.

‍
Een efficiënt kennisbeheer als basis voor een goede input

Hoewel AI veel potentieel heeft, is het pas effectief als de basis goed is ingericht. We zullen later dieper ingaan op het belang van goede input in dit artikel, maar het is duidelijk dat kennisbeheer de fundering vormt voor waardevolle data- en het blijkt voor veel kantoren al niet evident om deze fundering optimaal te organiseren. Een van de grootste uitdagingen in kennisbeheer is de versnippering van informatie. Kennis is vaak verspreid over verschillende teams, systemen en locaties, wat het moeilijk maakt om snel en efficiënt de juiste gegevens te vinden.

Kennisbeheer vormt de fundering voor waardevolle data, maar deze fundering blijkt in de praktijk moeilijk te organiseren

Daarnaast lopen organisaties het risico op expertiseverlies wanneer ervaren medewerkers vertrekken en waardevolle kennis verloren gaat. Ook ongeorganiseerde mappenstructuren zorgen ervoor dat medewerkers veel tijd kwijt zijn aan het zoeken naar documenten, in plaats van daadwerkelijk productief te zijn. Deze obstakels maken kennisbeheer een complexe taak, maar AI kan een waardevolle rol spelen bij het aanpakken van deze uitdagingen. Benieuwd naar concrete voordelen van een sterk intern kennisbeheer? Nico Del Rio bespreekt deze voordelen in het artikel "Accountants delen hun kennis".

‍
Hoe maak je jouw kennisdatabank klaar voor AI?

‍
AI biedt enorme mogelijkheden, maar het kan geen magie verrichten. Zonder een goed gestructureerde en kwalitatieve kennisdatabank zal AI niet de resultaten opleveren die je hoopt. Hier volgen de belangrijkste stappen om je kennismanagement te optimaliseren voor AI:

‍
Stap 1: Bewustwording en structureel kennisbeheer

De eerste stap naar een toekomstbestendige kennisdatabank begint met het creëren van bewustwording binnen je kantoor over het belang van goed kennisbeheer. Dit houdt in:
- Verhoog de interne bewustwording en betrek medewerkers van waarom het systematisch verzamelen en bewaren van kennis essentieel is voor het kantoor.
- Identificeer waardevolle kennis uit eerdere zaken, zoals rechtspraak, adviezen, conclusies en relevante opzoekingen die anders ongebruikt zouden blijven.
- Bied context bij de opgeslagen kennis, zodat medewerkers in staat zijn de informatie snel en efficiënt te vinden.

In deze fase behaal je al concrete voordelen, zoals efficiënter werken en het future-proof maken van je organisatie.

‍
Stap 2: Gebruik structuurelementen

AI werkt het beste wanneer data goed georganiseerd en gestructureerd is. Dit betekent:
- Het gebruik van duidelijke categorieën en metadata om informatie makkelijk doorzoekbaar te maken.
- Bestanden op een logische manier opslaan, zodat ze niet versnipperd zijn over verschillende systemen.
- Filter- of tagmogelijkheden kunnen helpen bij het effectief categoriseren van data.

‍
Stap 3: Werk met finale en up-to-date expertise

AI leert van de data die je het geeft. Als jouw kennisdatabank vol staat met verouderde, inconsistente of foutieve informatie, zal AI daaruit verkeerde conclusies trekken. Het is daarom belangrijk om een continu proces van kennisbeheer in te voeren:
- Regelmatige audits uitvoeren om irrelevante of verouderde informatie te verwijderen.
- Medewerkers aanmoedigen om hun kennis up-to-date te houden.
- Versiebeheer implementeren om fouten en verwarring te minimaliseren.

‍
Door deze drie stappen zorgvuldig te volgen, leg je een solide basis voor AI om zijn volledige potentieel te benutten en je kantoor efficiënt en effectief te ondersteunen.

‍
De toekomst van AI in kennisbeheer

AI wordt steeds slimmer en capabeler. In de toekomst zullen AI-systemen niet alleen kennis organiseren, maar ook proactief inzichten geven, voorspellingen doen en zelfs beslissingen ondersteunen.

‍
Denk bijvoorbeeld aan een AI-assistent die:
- Nieuwe trends in vragen detecteert en automatisch interne documentatie bijwerkt.
- Relevante kennisartikelen suggereert aan medewerkers op basis van hun huidige taken.
- Lessen uit eerdere projecten analyseert en aanbevelingen doet voor toekomstige projecten.
- Op basis van nieuwe regelgeving proactief nagaat waar er dingen veranderd moeten worden

‍
Conclusie

AI is geen tijdelijke hype meer, maar een strategisch hulpmiddel dat organisaties helpt hun kennisbeheer naar een hoger niveau te tillen. Bedrijven die AI slim inzetten, besparen niet alleen tijd en verbeteren de efficiëntie, maar kunnen ook sneller en beter onderbouwde beslissingen nemen, wat hun concurrentiepositie versterkt. Door te investeren in een goed gestructureerde en kwalitatieve kennisdatabank, maak je van AI een onmisbare bondgenoot in je organisatie in plaats van een last. Dus wacht niet langer—begin vandaag nog met het organiseren, opschonen en verrijken van je kennisbronnen. Slimme technologie verdient niet alleen slimme input, maar ook een slimme strategie!

‍
Maar vergeet niet: het is echt belangrijk om goed na te denken over wat je precies wilt bereiken met AI, voordat je ermee aan de slag gaat. AI is een breed en veelzijdig veld, dus het is belangrijk om je doelen duidelijk te definiëren. Kijk goed naar wat jouw organisatie nodig heeft en concentreer je daarop. Probeer dat goed te doen, en je zult zien dat AI een waardevolle partner kan worden.

‍