Кратко: Обоснование ИИ на основе корпоративных знаний означает предоставление ИИ-системам доступа к проверенной информации компании для получения точных результатов с учетом контекста. Чтобы реализовать это в масштабе предприятия, организации должны создать систему для формирования надежных источников знаний, подключения их к ИИ-агентам и рабочим процессам, а также поддержания актуальности информации.
Внедрение корпоративного ИИ ускоряется, но информация, необходимая для обеспечения надежности таких систем, не всегда успевает за этим ростом.
Компания Accenture выяснила, что лишь 7% опрошенных компаний развили возможности работы с данными, необходимые для масштабного внедрения передового ИИ. Фрагментированная информация, непостоянное качество данных и ограниченный бизнес-контекст остаются серьезными препятствиями.
Для корпоративных маркетинговых команд эти пробелы напрямую влияют на качество контента, создаваемого ИИ. ИИ-агент может быть способен разработать целую кампанию, но без доступа к точной информации о продукте, утвержденным формулировкам и данным об аудитории его результаты могут потребовать серьезной проверки и доработки.
По мере того как организации расширяют использование автономных агентов, задача усложняется. Агентам требуется надежная информация для принятия решений и выполнения рабочих процессов в различных командах, продуктах и на разных рынках.
Привязка ИИ к корпоративным знаниям помогает решить эту задачу, делая проверенную бизнес-информацию доступной для ИИ-систем во время выполнения задач.
Основные выводы
- Привязка ИИ связывает системы искусственного интеллекта с проверенными корпоративными знаниями для повышения точности и согласованности.
- Корпоративная привязка использует такие методы, как RAG (поисково-дополненная генерация) и структурированные данные, для обеспечения релевантного бизнес-контекста.
- Масштабирование привязанного ИИ требует надежных источников знаний, контроля доступа и постоянной оценки.
- Привязанный ИИ поддерживает более точное выполнение кампаний, персонализацию и создание контента о продуктах.
- Jasper IQ помогает агентам применять утвержденные знания компании и стандарты бренда во всех маркетинговых процессах.
Что значит привязать ИИ к корпоративным знаниям?
Привязка ИИ к корпоративным знаниям — это процесс подключения ИИ-систем к проверенной информации конкретной организации, благодаря чему их ответы и действия отражают точные бизнес-факты, утвержденные сообщения и релевантный операционный контекст.
Корпоративные знания могут включать спецификации продуктов, исследования клиентов, руководства по бренду, конкурентное позиционирование, внутренние политики и нормативные требования.
Методы привязки различаются в зависимости от системы и сценария использования. Они могут включать извлечение релевантной информации из подключенных источников знаний, предоставление структурированного контекста во время генерации или настройку агентов на использование утвержденных ресурсов при выполнении рабочих процессов.
Например, ИИ-агенту, разрабатывающему кампанию по запуск продукта, может потребоваться доступ к следующим данным:
- Информация о продукте: текущие возможности, технические характеристики, дифференциаторы и утвержденные заявления.
- Стандарты бренда: голос, тон, терминология и рекомендации по контенту.
- Аналитика аудитории: потребности клиентов, специфичные для отрасли сообщения и факторы, влияющие на покупку.
- Требования соответствия: обязательные дисклеймеры, запрещенный язык и процедуры утверждения.
Имея эту информацию, агент может разрабатывать контент на основе реальных продуктов, позиционирования и требований организации.
Привязка также служит основой для более продвинутых применений агентного ИИ, в которых агенты должны принимать решения с учетом контекста в связанных маркетинговых рабочих процессах.
Почему привязка корпоративного ИИ критически важна для его масштабирования
По мере того как ИИ переходит к более сложным маркетинговым задачам, организациям требуется большая уверенность в информации, управляющей автоматизированным выполнением.
Отчет Jasper «Состояние ИИ» показал увеличение в 3,4 раза год к году количества сообщений о препятствиях, связанных с процессами юридической проверки, соблюдения нормативных требований и проверки бренда. Исследование также определило качество результатов как одну из главных проблем при масштабировании ИИ. Эти выводы иллюстрируют растущее давление на корпоративные команды с целью установления единых стандартов по мере расширения производства контента и рабочих процессов под управлением агентов.
Фрагментированные знания приводят к противоречивым результатам
Корпоративная информация часто распределена по системам управления контентом, базам данных продуктов, общим дискам и внутренней документации.
Различные отделы также могут полагаться на разные версии одной и той же информации. У команды продуктового маркетинга может быть обновленная концепция сообщений, в то время как региональные команды продолжают использовать старые материалы. Когда ИИ-агенты опираются на противоречивые источники, эти расхождения могут проявиться в созданных кампаниях и контенте, ориентированном на клиента.
Эта проблема становится все более актуальной по мере внедрения организациями дополнительных приложений ИИ.
Исследование Forrester подчеркивает важность богатых контекстом основ данных с общим смыслом, связями и управлением, которые ИИ-системы могут понимать и использовать. Общая авторитетная база знаний помогает командам определить, какую информацию должен использовать ИИ, и снижает зависимость от ручного предоставления контекста для каждого создания контента.
Устаревшая информация увеличивает риски точности и комплаенса
Системы ИИ могут генерировать правдоподобные утверждения, которые не подтверждены актуальной информацией компании. Устаревшая спецификация продукта, неподтвержденное утверждение или отсутствие дисклеймера могут создать репутационные риски или риски нарушения нормативных требований, особенно в регулируемых отраслях.
Привязка может снизить эти риски за счет предоставления проверенной информации во время генерации. Ее эффективность зависит от поддержания актуальности исходных материалов и обеспечения того, чтобы система извлекала и применяла правильный контекст.
Ручное управление становится все труднее поддерживать
Традиционное управление контентом часто полагается на то, что сотрудники проверяют и исправляют материалы перед публикацией. По мере того как ИИ увеличивает объемы контента, эти процессы могут стать узким местом для выполнения задач.
Привязка позволяет предприятиям делать утвержденную информацию доступной на более ранних этапах процесса создания контента. В сочетании с соответствующими рабочими процессами оценки и утверждения это может сократить количество повторяющихся исправлений и помочь командам поддерживать стандарты по мере расширения производства.
Масштабируемая стратегия привязки начинается с понимания того, какая информация необходима ИИ для успешного выполнения задач, и создания надежных способов ее предоставления. Эти пять шагов предлагают практическую основу.
1. Свяжите рабочие процессы ИИ с их требованиями к знаниям
Начните с определения маркетинговых рабочих процессов, где ИИ уже используется или где агенты могут взять на себя дополнительные обязанности по выполнению.
Определите, какая информация требуется каждому рабочему процессу для получения точных и полезных результатов.
Например, рабочий процесс حساب-ориентированного маркетинга (ABM) может зависеть от аналитики аудитории, позиционирования в отрасли и подтвержденных отзывов клиентов. Рабочий процесс локализации может потребовать терминологии продуктов, руководств по региональным сообщениям и специфических для рынка требований соответствия.
Задокументируйте, какие источники знаний поддерживают каждый вид деятельности и где существуют пробелы.
Это упражнение помогает командам установить приоритеты на основе информации, наиболее критичной для их сценариев использования ИИ.
2. Создайте авторитетные источники знаний
Как только требования к знаниям определены, определите, какие системы и ресурсы должны служить утвержденным источником информации.
Многие компании уже поддерживают базы данных продуктов, репозитории контента, руководства по бренду и внутренние библиотеки знаний. Приоритетная задача — определить, какие источники являются авторитетными и как системы ИИ должны получать к ним доступ.
Установите четкую ответственность за поддержку каждого ресурса, включая ответственность за просмотр обновлений и удаление устаревшей информации.
Там, где информация часто меняется, оцените, могут ли существующие интеграции или автоматическая синхронизация помочь поддерживать актуальность знаний, доступных для ИИ.
3. Организуйте знания в контекст, готовый для ИИ
Корпоративные знания существуют в различных форматах: от неструктурированных документов до структурированных каталогов продукции.
Подготовка этой информации для использования ИИ требует ее организации таким образом, чтобы помочь системам определять и применять соответствующий контекст.
Распространенные подходы включают:
- Информационные ресурсы: многократно используемые документы, содержащие утвержденную информацию компании, позиционирование или рекомендации.
- Структурированные данные о продуктах: определенные атрибуты, такие как спецификации, утверждения, цены и заявления об отказе от ответственности.
- Метаданные и классификация: метки, которые разделяют информацию по продуктам, регионам, аудиториям или версиям.
- Механизмы извлечения: системы, которые определяют и предоставляют соответствующую информацию, когда ИИ выполняет задачу.
Подходящий подход зависит от сложности информации и рабочих процессов, которые она поддерживает.
Например, крупный каталог продукции может потребовать структурированных атрибутов, которые связывают каждый продукт с его утвержденными характеристиками. Библиотека руководств по бренду может быть организована в виде многократно используемых информационных ресурсов, которые применимы к нескольким кампаниям.
4. Подключите корпоративные знания к агентам и рабочим процессам ИИ
Следующий шаг — сделать проверенную информацию доступной при выполнении задач системами ИИ.
Один из широко используемых подходов — это генерация с дополненным извлечением (RAG), которая извлекает соответствующую информацию из внешних источников знаний и включает ее в контекст, предоставляемый модели ИИ.
Другие подходы включают прямые интеграции, внедрение структурированного контекста и настройки агентов, которые определяют, какие ресурсы знаний должны использоваться.
Для корпоративных приложений команды должны определить, к каким источникам каждый агент может получить доступ, и установить соответствующие разрешения.
Агенту ИИ, создающему контент для финансовых услуг, например, может потребоваться доступ к утвержденным сведениям о продуктах и рекомендациям по соблюдению нормативных требований. Рабочий процесс также может потребовать обязательной проверки человеком перед публикацией.
Эти элементы управления помогают гарантировать, что доступ к корпоративным знаниям поддерживает более широкие требования организации к управлению.
5. Оценивайте качество результатов и поддерживайте знания в актуальном состоянии
Обоснование требует постоянного управления по мере развития продуктов, политик и бизнес-информации.
Команды должны регулярно оценивать, извлекают ли системы ИИ нужную информацию и применяют ли ее правильно.
Тестирование может включать проверку фактической точности, утвержденной терминологии, обязательных раскрытий информации и соответствия текущей информации о продукте.
При возникновении ошибок исследуйте, исходят ли они из устаревшего исходного материала, сбоев извлечения, неполного контекста или интерпретации модели ИИ.
Установите повторяющийся процесс обновления ресурсов знаний и пересмотра конфигураций рабочих процессов по мере изменения требований.
Как обоснованный ИИ поддерживает корпоративные маркетинговые рабочие процессы
Когда агенты ИИ имеют доступ к доверенным знаниям компании, предприятия могут применять эту технологию для более сложных маркетинговых мероприятий.
Эти приложения особенно ценны, когда в одной инициативе участвуют несколько команд.
Рассмотрите глобальный запуск продукта, включающий разработку кампании, региональную локализацию и сообщения для конкретных продуктов. Без общих источников знаний каждой команде может потребоваться предоставлять контекст независимо, что увеличивает вероятность противоречивой информации.
Обоснованные рабочие процессы предоставляют системам ИИ, поддерживающим эти действия, доступ к общим, утвержденным ресурсам, позволяя при этом адаптировать контент для различных аудиторий и рынков.
Как Jasper помогает предприятиям внедрять ИИ на основе надежных знаний компании
Jasper помогает корпоративным маркетинговым командам основывать контент, сгенерированный ИИ, на утвержденных знаниях компании с помощью Jasper IQ, своего проприетарного уровня интеллекта. Jasper IQ предоставляет многократно используемый контекст, который может информировать о генерации контента для поддерживаемых агентов и маркетинговых рабочих процессов, помогая командам поддерживать точность и соответствие бренду по мере расширения внедрения ИИ.
Его возможности включают:
С помощью Базы знаний Jasper команды могут добавлять информацию из документов, URL-адресов, текста, аудио, изображений и видео. Jasper использует выбранные информационные ресурсы в качестве контекста для поддерживаемых рабочих процессов генерации контента.
Product IQ распространяет это на информацию, специфичную для продукта. Команды могут определять атрибуты продукта и утвержденные заявления в структурированном формате, что позволяет Jasper ссылаться на соответствующие детали при генерации контента, связанного с продуктом.
Эти возможности могут работать вместе с агентами Jasper для поддержки производства контента по каналам и рынкам.
Например, агент кампании может использовать соответствующую информацию о компании, контекст аудитории и стандарты бренда для руководства разработкой ресурсов. Когда требуются сообщения для конкретного продукта, Product IQ может предоставить соответствующие сведения о продукте.
Делая этот интеллект доступным для повторного использования в рабочих процессах, Jasper помогает корпоративным командам сократить сбор контекста вручную и поддерживать большую согласованность в контенте, созданном ИИ.
Масштабирование корпоративного ИИ со встроенными знаниями и управлением
Поскольку агенты ИИ берут на себя все более сложную работу, их способность обеспечивать стабильные и высококачественные результаты зависит от доступа к надежным знаниям компании. Делая эти знания доступными для агентов и рабочих процессов, предприятия могут расширять выполнение задач с помощью ИИ, сохраняя при этом точность и контроль, которые требуют их бренды.
Jasper объединяет специализированные маркетинговые агенты с Jasper IQ, предоставляя командам способ применять утвержденные знания компании, информацию о продуктах и стандарты бренда на практике в своих маркетинговых инициативах.
Готовы заставить свои корпоративные знания работать с ИИ? Запросите демоверсию, чтобы увидеть, как Jasper может помочь вашей команде масштабировать маркетинг на базе ИИ с большей уверенностью и контролем.
Часто задаваемые вопросы
Что такое обоснование корпоративного ИИ?
Обоснование корпоративного ИИ — это процесс подключения систем ИИ к надежной информации компании, чтобы их результаты отражали точные организационные знания и утвержденные стандарты. Обоснование может включать извлечение соответствующих документов, предоставление структурированной информации или настройку агентов на использование назначенных источников знаний во время выполнения.
Как обоснование повышает точность ИИ?
Обоснование повышает точность, предоставляя моделям ИИ релевантную, проверенную информацию во время генерации. Это снижает зависимость от общих знаний модели и помогает предотвратить неподтвержденные утверждения или устаревшую информацию. Организациям по-прежнему необходимо проверять результаты и поддерживать качество своих базовых источников знаний.
В чем разница между заземлением (grounding) ИИ и генерацией с дополненным извлечением (RAG)?
Заземление ИИ — это более широкий процесс предоставления надежного внешнего контекста для направления результатов работы ИИ. Генерация с дополненным извлечением (RAG) — это один из методов заземления, который извлекает релевантную информацию из внешних источников и добавляет ее в контекст модели. Заземление также может использовать структурированные данные, прямые интеграции и другие методы управления контекстом.
Какие типы корпоративных знаний должны использовать агенты ИИ?
Корпоративным агентам ИИ могут потребоваться спецификации продуктов, рекомендации по бренду, данные о клиентах, утвержденные сообщения, нормативные требования и операционная документация. Подходящие источники зависят от рабочего процесса, обязанностей агента и уровня риска, связанного с его результатами.
Как предприятия могут поддерживать актуальность источников знаний ИИ?
Предприятия могут поддерживать точность источников знаний ИИ, назначая владельцев контента, устанавливая графики проверок, выводя из обращения устаревшие материалы и по возможности синхронизируя информацию с авторитетными системами. Регулярная оценка результатов может помочь выявить устаревшую или неверно применяемую информацию.
Как Jasper заземляет ИИ на корпоративных знаниях?
Jasper использует Jasper IQ для предоставления знаний о компании, информации о продуктах, стандартов бренда и контекста аудитории поддерживаемым рабочим процессам ИИ. База знаний (Knowledge Base) хранит более широкую организационную информацию, в то время как Product IQ предоставляет структурированный контекст, специфичный для продукта. Агенты Jasper могут использовать эти ресурсы для генерации маркетингового контента на основе утвержденной информации о компании.
