De rol van AI in kennismanagement – en het belang van goede data

Met de opkomst van AI wordt kennismanagement een stuk belangrijker voor organisaties. Tegelijkertijd is AI ook een tool voor het opzetten, inrichten en onderhouden van kennismanagement. “Het is een duidelijke wisselwerking”, zegt Stefan Mackaaij van Polly.Help, specialist in kennismanagement voor organisaties.

Met Klantcontact.nl kijkt Stefan naar de toegevoegde waarde van AI in kennismanagement binnen contactcenters. “AI speelt een belangrijke rol, mits de basis op orde is.”

Welke rol kan AI spelen in kennismanagement van contactcenters?

Contentcreatie: prompten en schrijven

Stefan: “AI biedt talloze mogelijkheden binnen kennismanagement. Een van de toepassingen is contentcreatie. Artificial intelligence helpt om kennis gestructureerd vast te leggen per doelgroep, communicatiekanaal, of merk. Hierdoor krijgen organisaties de juiste kennis op het juiste moment.”

“Een kennismanagementsysteem is belangrijk omdat je op een centrale plek gecontroleerde kennis wilt hebben. Op het moment dat je je kennis op één plek hebt vastliggen, kun je gaan bouwen aan prompts voor het generen van optimale antwoorden voor verschillende doelgroepen. Staat eenmaal zo’n kennismodel, dan kun je met een paar muisklikken antwoorden laten schrijven door AI.”

“Of je laat van een brondocument een aantal makkelijk te consumeren kennisitems genereren. Of een antwoord op een aantal verschillende manieren laten schrijven, met net iets verschillende invalshoeken. Of in andere talen.”

Toegankelijkheid: zeg maar gedag tegen keywordsearch

“Daarnaast draagt AI bij aan het verbeteren van de toegankelijkheid van kennis. Nu nog werken kennismanagementsystemen vaak met zoekopdrachten op basis van keywordsearch . Zet daar een AI-laag bovenop en je kunt een heel specifieke vraag stellen. Ook kan AI suggesties doen voor zijpaadjes, die passen bij de vraag en het eerste antwoord. Daardoor krijg je met één vraag een heel mooi verhaal wat samenvat wat het antwoord is met een linkje naar alle bronnen die daarvoor gebruikt zijn.”

Kennis up-to-date houden

“Een ander belangrijk punt is dat AI helpt om kennis up-to-date te houden. Met feedbackloops en suggesties kan AI proactief bijdragen aan het verbeteren van bestaande kennisitems. Bijvoorbeeld door drafts voor nieuwe kennisartikelen te genereren op basis van suggesties van gebruikers. AI kan voorstellen om een verouderd artikel te vervangen door een nieuwe versie, gebaseerd op gebruikersfeedback.”

Welke behoeftes hebben organisaties momenteel als het gaat om AI en kennismanagement?

Stefan: “De meeste organisaties willen hun kennismanagement op orde brengen. Dat betekent: de basis op orde krijgen. Kennis is vaak versnipperd over meerdere systemen zoals SharePoint, websites, chatbots en klantinteractiesystemen, wat de toegankelijkheid belemmert en vragen oproept of de content nog up-to-date en betrouwbaar is.”

De meeste organisaties hebben al content en kennismanagement. Zelden begint een organisatie vanaf nul. Hoe implementeer je AI in zo’n situatie?

Stefan: “De uitdaging ligt vaak in het migreren van bestaande kennis naar een centraal kennismanagementsysteem. Veel organisaties zien dit als een grote berg werk – en kijken daar tegenop. Maar eigenlijk valt dat wel mee. Begin klein en boek zo stap voor stap succes. Een klant van ons ging onlangs een week volledig gefocust aan de slag en zette zo meer dan 1.200 kennisitems over. In zijn eentje.”

Hoe moeten organisaties de implementatie van AI voor hun kennismanagement aanpakken?

Stefan noemt drie strategieën voor AI-implementatie in kennisbeheer:

Volledige import van bestaande content

“Organisaties kunnen ervoor kiezen om alle bestaande kennis in één keer te importeren in een nieuw systeem. Dit is een snelle oplossing waarmee je direct gebruik kunt maken van de voordelen van een nieuw systeem met AI, zoals rapportages en feedbackloops.”

“Het nadeel is dat je later vaak extra werk hebt om de content te optimaliseren en te structureren. Je bent als het ware aan het repareren, terwijl je al gebruikmaakt van je nieuwe systeem.”

Gefaseerde aanpak met een beperkte scope

“Dit noem ik ook wel de watervalmethode. Daarbij begin je klein en kies je een specifieke afdeling of onderwerp voor de eerste implementatie. Stap voor stap boek je succes. Op die manier ontstaat al snel het koffieautomaateffect, zoals ik het noem: medewerkers praten met elkaar over hun succesvolle AI-tool.”
“Daarbij bedenk je een goede structuur, waarbij AI kan helpen. Als je dat eenmaal hebt, ga je het overal inzetten en invoeren. Dat kost misschien wat tijd, maar dat betaalt zich terug. Deze aanpak raden wij vaak aan.”

Hybride aanpak

“Een tussenmethode waarbij je start met het handmatig overzetten van je meest kritische of vaak gebruikte kennisitems, zoals de top-100 meest gestelde vragen, of de vragen die voor jouw organisatie de meeste waarde hebben. De overige kennis kun je laten indexeren.”

“Als je daarmee live gaat, dan haal je vervolgens gaandeweg je oude kennisbron steeds verder leeg. Een voor een plaats je de content in je nieuwe kennismanagementplatform. Dit voorkomt dat je waardevolle tijd verliest, terwijl je toch flexibel bent.”

“Bij AI-implementatie geldt: garbage in is garbage out. Daarom is hoogwaardige data essentieel voor succes.”

Bij wie ligt de verantwoordelijkheid voor goed kennismanagement?

Stefan: “De kennis valt onder de business (de kenniseigenaren, specialisten van een organisatie). De eindverantwoordelijkheid voor de implementatie is vaak een IT aangelegenheid. Het is ook maar net hoe organisaties zijn ingericht. De ene keer starten we met kennismanagement voor het contactcenter. Soms juist eerst bij andere afdelingen.”

“Bij een klant van ons hebben we eerst een performance support systeem geïmplementeerd voor ketenmedewerkers, zoals engineers en projectmanagers. Daarna sloten we pas de agents uit het contactcenter aan. Dat kwam door de content; lange stukken met werkinstructies. Het is maar net waar de behoefte het grootst is.”

Welke toekomstige ontwikkelingen zie je?

“De toekomst ligt bij AI-agents en geavanceerde co-pilotfuncties. AI-agents kunnen taken volledig automatiseren, mits ze toegang hebben tot hoogwaardige, actuele kennis en data . Daarnaast kunnen co-pilots tijdens gesprekken meeluisteren en real-time suggesties doen op basis van klantgegevens uit een crm-systeem , kennisbanken en andere bronnen. Ook zie ik een groeiende trend in de integratie van AI binnen bredere organisatieprocessen.”

Wat gaan organisaties in 2025 doen?

Stefan: “De focus ligt nog meer op het centraliseren van kennis en het benutten van AI om deze kennis toegankelijk en bruikbaar te maken. Steeds meer bedrijven maken de overstap naar een centraal kennismanagementsysteem om de kwaliteit van hun kennis te waarborgen. Artificial intelligence helpt hierbij om hiaten te signaleren en kennis te optimaliseren.”

“Ook verwacht ik dat organisaties meer gebruik maken van hun eigen, interne AI-modellen, waardoor ze hun data beter kunnen beschermen, de kosten in de hand houden en AI optimaal afstemmen op hun specifieke behoeften.”

Wat is je advies voor implementatie van AI in kennismanagement?

Stefan: “Start met een duidelijke strategie en betrek de juiste stakeholders, zowel vanuit IT als de business. Begin klein en werk gefaseerd. Zorg ervoor dat je data van hoge kwaliteit is en richt je kennismanagementsystemen in op samenwerking met AI. Door stap voor stap successen te boeken, bouw je draagvlak en realiseer je duurzame verbeteringen.”