Basis pengetahuan kecerdasan buatan dapat menjadi penentu kemenangan untuk bagaimana tim Anda berbagi dan menemukan informasi. Tapi tidak semua solusi diciptakan sama dan memilih yang tepat adalah kuncinya. Panduan ini akan membimbing Anda melalui semua yang perlu Anda ketahui untuk membuat pilihan yang cerdas dan percaya diri.

Apa yang ada dalam panduan ini:

• Apa itu basis pengetahuan kecerdasan buatan (dan bagaimana cara kerjanya)
  
  
• Fitur-fitur kunci yang perlu dicari
  
  
• Panduan langkah demi langkah untuk membangun Anda sendiri
  
  
• Alat-alat teratas di pasaran (dan siapa yang paling cocok dengan mereka)

Apa itu Basis Pengetahuan AI?

Sejak basis pengetahuan kecerdasan buatan lebih dinamis daripada basis pengetahuan tradisional, itu dapat merespons pertanyaan pelanggan lebih cepat dengan menyediakan informasi yang akurat dan relevan kepada pengguna. 

Tapi kita akan membahas lebih lanjut tentang jenis-jenis basis pengetahuan di bagian berikutnya…

Akibatnya, basis pengetahuan AI meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memungkinkan pengguna menemukan jawaban tanpa campur tangan manusia dan dengan menggunakan chatbot atau asisten AI lainnya. 

Basis pengetahuan AI dapat memiliki banyak bentuk:

• FAQ (pertanyaan yang sering diajukan)
• PDF
• Dokumen Word
• Spreadsheet
• Portal web
• Pusat bantuan

Apa konten yang termasuk dalam basis pengetahuan kecerdasan buatan?

Basis pengetahuan kecerdasan buatan harus menyimpan segala konten yang membantu tim Anda atau pelanggan dengan cepat menemukan jawaban, menyelesaikan tugas, atau membuat keputusan yang terinformasi—tanpa perlu meminta bantuan.

Terstruktur: Jenis basis pengetahuan kecerdasan buatan ini bermain dengan informasi yang dapat Anda organisasi dan format, seperti pertanyaan umum, panduan pengguna, artikel, dan panduan perbaikan.

Secara umum, basis pengetahuan AI masuk ke dalam salah satu dari tiga kategori ini: 

1. Tidak Terstruktur: Kebalikan dari yang terstruktur, jenis basis pengetahuan ini tidak mengorganisir informasi ke dalam kategori dan bidang tertentu. Karena ia mengatur informasi secara hierarkis, ketika orang mencari informasi, basis pengetahuan akan memberikan potongan data yang paling relevan. 
2. Otomatis: Di sini, algoritma kecerdasan buatan menghasilkan konten khusus pengguna dan tanggapan instan secara real-time melalui chatbot atau model kecerdasan buatan lainnya. Dan data tidak memiliki struktur yang telah ditentukan. Pikirkan tentang email pelanggan, diskusi forum, transkrip obrolan, interaksi media sosial, dll. Namun, basis pengetahuan AI yang baik dapat mengekstrak wawasan yang berharga dari data ini dan memanfaatkannya dengan baik. 
3. Juga terus belajar, yang berarti pembaruan dan penyempurnaan konten berdasarkan analisis data dan interaksi pengguna. Tapi sebelum kita membahas hal tersebut, mari kita bicara tentang bagaimana basis pengetahuan kecerdasan buatan bekerja.  Selain itu, ia mengidentifikasi pertanyaan umum dan mengungkap potensi celah pengetahuan. 

Mengetahui perbedaan antara ketiga akan membantu Anda memilih yang tepat. Basis pengetahuan kecerdasan buatan bekerja dengan menggunakan kecerdasan buatan untuk dengan otomatis memahami, mengorganisir, dan menyajikan informasi yang relevan berdasarkan apa yang pengguna cari—tanpa perlu penelitian manual.

Bagaimana Cara Kerja Basis Pengetahuan AI?

Begini cara sebenarnya cara kerjanya:

Menggunakan pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP)

1. NLP memungkinkan sistem untuk memahami bahasa manusia, sehingga pengguna dapat mengajukan pertanyaan secara alami.

Kueri yang Memperhatikan Konteks: Tidak hanya mencocokkan kata kunci—melainkan juga menginterpretasikan tujuan.

• Fleksibilitas Bahasa: Baik pengguna mengetik dalam bahasa gaul, kalimat lengkap, atau singkatan, NLP membantu memahami maknanya dengan akurat.
  
  
• Dukungan Multibahasa: Beberapa alat, seperti Guru, dapat menerjemahkan otomatis konten ke lebih dari 100 bahasa agar seluruh tim tetap sejalan.
  
  
• Belajar dari interaksi menggunakan pemelajaran mesin (Machine Learning/ML)
  
  

2. Semakin sistem digunakan, semakin pintar ia menjadi.

Pengenalan Pola: ML membantu basis pengetahuan mendeteksi pertanyaan yang sering diajukan orang.

• Kemampuan Prediksi: Ia menyarankan artikel atau pembaruan secara proaktif berdasarkan tren penggunaan.
  
  
• Kemampuan prediksi: Ini menyarankan artikel atau pembaruan secara proaktif berdasarkan tren penggunaan.
  
  
• Loop umpan balik: Interaksi pengguna dan koreksi membantu menyempurnakan akurasi dari waktu ke waktu.
  
  

3. Ini mengkonsolidasikan dan menyusun konten Anda

Berbeda dengan basis pengetahuan tradisional, yang satu AI secara aktif mengatur konten Anda untuk meningkatkan aksesibilitas.

• Tag data dan kategorisasi: Konten secara otomatis ditandai dan dikelompokkan untuk menampilkan informasi paling relevan.
  
  
• Deteksi duplikat: Mengidentifikasi dan menandai konten yang berulang sehingga basis Anda tetap bersih dan efisien.
  
  
• Hierarki konten: Tata letak terstruktur membuat pencarian dan navigasi lebih mudah, terutama pada skala yang besar.
  
  

4. Ini terhubung melintasi stack teknologi Anda

Basis pengetahuan AI berfungsi dengan baik ketika disematkan dalam alat yang sudah digunakan tim Anda.

• Integrasi pencarian: Cari sistem seperti Guru yang terintegrasi dengan Slack, Teams, Chrome, Zendesk, dan lainnya.
  
  
• Pemicu pengetahuan: Alat-alat ini dapat secara otomatis menyarankan konten yang membantu berdasarkan apa yang Anda kerjakan—di platform tiket, benang email, atau obrolan.
  
  
• Jawaban yang disarankan: Beberapa alat melompat dengan jawaban ketika seseorang bertanya pertanyaan yang berulang di Slack atau saluran internal lainnya.
  
  

5. Ini terus meningkatkan konten Anda

Sebuah basis pengetahuan AI modern tidak hanya melayani informasi—melainkan memperbaikinya.

• Analitik dan skor kepercayaan: Lacak konten yang digunakan, dipercayai, atau diabaikan.
  
  
• Deteksi celah pengetahuan: Lihat pertanyaan apa yang tidak dijawab dan isi celah-celah itu dengan cepat.
  
  
• Alur kerja verifikasi: Pastikan informasi tetap akurat dengan siklus tinjauan internal dan rekomendasi ahli bawaan.

‍

Apa saja manfaat menggunakan basis pengetahuan bertenaga AI?

Ada banyak manfaat untuk memanfaatkan kekuatan AI dalam perdagangan. 

Misalnya, 9 dari 10 organisasi percaya bahwa AI memberi mereka keunggulan kompetitif atas pesaing mereka. Tetapi itu lebih dari itu. Mari kita lihat keuntungan utama menggunakan basis pengetahuan AI: 

• Memungkinkan self-service pelanggan: Manfaat paling penting dari basis pengetahuan AI adalah meningkatkan interaksi pelanggan dan memastikan mereka memiliki pengalaman yang konsisten. Namun, ini hanya mungkin jika klien Anda dapat dengan cepat mengakses informasi yang relevan sendiri dan mendapatkan saran yang relevan. 
• Meningkatkan penemuan pengetahuan: AI membuat menemukan informasi yang tepat menjadi sangat mudah. Ia memahami apa yang dicari pengguna dan dapat dengan cepat memberikan artikel, panduan, dll. yang paling relevan. 
• Meningkatkan kualitas konten: AI dapat mengisi celah pengetahuan, berarti bahwa ia mendeteksi apa yang hilang dari basis data Anda dan menyarankan membuat konten, seperti artikel basis pengetahuan, untuk topik tertentu. Selain itu, ia dapat mendeteksi konten yang sudah usang sehingga Anda dapat membuat konten baru berdasarkan umpan balik pengguna. 
• Mengurangi biaya operasional: Dengan basis pengetahuan AI, Anda mengurangi biaya Anda karena klien Anda puas dengan dukungan pelanggan Anda tanpa harus merepotkan seorang agen layanan pelanggan. Tiket yang lebih sedikit berarti lebih banyak agen yang bebas. 
• Mempercepat onboarding dan pelatihan: Memulai karyawan baru akan menjadi ribuan kali lebih mudah dengan basis pengetahuan AI. Ini menyimpan semua informasi perusahaan di satu tempat, sehingga karyawan baru Anda memiliki akses ke semua sumber daya kapan pun mereka membutuhkannya, yang mempercepat proses pelatihan. 

Secara umum, basis pengetahuan yang didorong AI penting karena memberikan Anda keunggulan atas pesaing Anda, membantu Anda memahami pengguna Anda dengan lebih baik, dan membawa dukungan pelanggan Anda ke tingkat yang lebih tinggi. 

Pada titik ini, Anda mungkin tertarik untuk melihat opsi basis pengetahuan AI Anda. 

Yang mana bagus, karena kami dapat menunjukkannya kepada Anda di bagian berikutnya. 

Top 13 Basis Pengetahuan AI untuk Dipertimbangkan

Ini mungkin bagian yang paling Anda nantikan. Kami mengerti! 

Kesuksesan bisnis Anda tergantung pada pilihan Anda. Apakah Anda akan membuat keputusan yang tepat? Atau apakah Anda akan mencoba beberapa opsi sebelum memutuskan?

Mari kita memudahkan dengan melalui sepuluh opsi terbaik kami. 

1. Guru

Guru adalah tiga hal sekaligus: wiki, pusat intranet, dan basis pengetahuan. Tujuan utamanya adalah untuk mengotentikasi informasi penting Anda menggunakan kekuatan AI — dan menyederhanakan berbagi file dan data. 

Bagaimana cara kerja Guru? Ini mengambil pengetahuan kolektif perusahaan Anda dan membuat sumber kebenaran tunggal. Ketika tim Anda membutuhkan sesuatu, mereka bisa bertanya kepada AI dan AI akan memberikan jawaban yang relevan dan tepat waktu tanpa harus beralih ke alat lain.

Selain itu, Guru menghubungkan semua alur kerja dan sistem yang ada melalui integrasi yang kuat, seperti Slack, Google Drive, Box, dan GitHub — sebut saja, Guru memiliki semuanya.

Tapi kami pikir video sesuai permintaan ini akan menjelaskan mengapa Guru lebih baik. 

“Guru membuatnya lebih mudah bagi semua orang di perusahaan untuk mengakses pengetahuan terpusat,” adalah pendapat pengguna yang puas.

2. Slite

Slite adalah basis pengetahuan berbasis AI yang menyediakan satu sumber kebenaran untuk semua pengetahuan perusahaan Anda. Dan ini membantu tim Anda mendapatkan jawaban yang mereka butuhkan ketika mereka membutuhkannya.

Sumber: G2

“Memiliki segalanya di satu tempat adalah tempat memulai yang bagus [untuk] sistem dokumentasi apa pun, tapi bisa mencari dengan fitur Tanya sudah menjadi impian.” 

Slite juga memiliki editor fleksibel dengan banyak opsi format, seperti video, tautan, emoji, lampiran, dan kutipan. Dengan alat ini, Anda dapat mengkomunikasikan ide Anda dengan lebih mudah dan jelas. 

3. Tettra

Tettra adalah sistem basis pengetahuan AI yang menawarkan repositori informasi yang terorganisir untuk pengetahuan eksternal atau internal Anda yang tersebar.

Yang disukai orang tentang Tettra adalah antarmuka yang ramah pengguna: “Fungsi dan tata letaknya tidak rumit, memungkinkan semua anggota tim untuk mengenal Tettra dengan cukup cepat.” 

Sumber: G2

Secara singkat, Tettra dapat menjawab pertanyaan berulang tim Anda di Slack, Microsoft Teams, dan lainnya. Yang berarti Anda dapat mempercepat proses onboarding untuk karyawan baru. Tettra juga memiliki fungsi pencarian canggih yang memberikan jawaban instan dalam hitungan detik untuk setiap permintaan pengguna. 

4. Korra

Korra adalah mesin pencari bertenaga AI dan platform penemuan yang menggunakan pengolahan bahasa alami untuk memberikan jawaban langsung untuk hasil pencarian.

Sumber: Capterra

Korra adalah solusi SaaS end-to-end dengan kemampuan pencarian dan otomatisasi canggih. Anda dapat dengan mudah mencari file Anda dalam format apa pun melalui kemampuan NLP canggih. Dan dapatkan informasi relevan yang bersumber hanya dari konten Anda sendiri. 

“Kemudahan pengaturan untuk membuat alat pencarian langsung itu fantastis. Dalam waktu kurang dari 10 menit, saya sudah siap menggunakan serangkaian konten video, PDF, dan berbasis dokumen.”

5. Kapasitas

Kapasitas menawarkan basis pengetahuan AI yang aman yang mengotomatiskan dukungan pelanggan dengan portal layanan mandiri. 

Sumber: G2

“Jika Anda sedang mencari HelpDesk yang dapat intuitif DAN mudah digunakan dengan Kapasitas adalah pilihan terbaik Anda. [...] Tim Kapasitas juga sangat mendukung dalam membantu ketika dibutuhkan.” 

Kapasitas memungkinkan berbagi pengetahuan yang lebih baik dengan menyimpan semua informasi Anda di repositori terpusat. Alat ini juga memiliki generator pertanyaan otomatis yang menyediakan cakupan pertanyaan yang luas dengan cepat, memungkinkan tim Anda untuk melakukan pekerjaan mereka dengan lebih baik. 

6. Starmind

Starmind menyediakan direktori keahlian real-time berbasis AI yang cerdas untuk perusahaan dari berbagai ukuran.

Apa yang sebenarnya dilakukannya? Ini menganalisis jutaan titik data yang dibuat tim Anda setiap hari, belajar siapa yang tahu apa tentang topik mana, dan siapa yang dapat menyelesaikan masalah tersebut. 

Sumber: G2

“Tapi yang terbaik adalah, itu benar-benar bagus ketika Anda baru di perusahaan atau jika Anda berada dalam [sebuah] posisi baru dan ingin tahu lebih banyak informasi tentang bisnis Anda.” 

Sistem AI ini juga memiliki StarGPT, AI generatif dengan verifikasi ahli bawaan yang memungkinkan perusahaan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data dan merampingkan operasi mereka. 

7. Genesys

Genesys adalah solusi contact center terpercaya yang cocok untuk perusahaan kecil, menengah, dan besar.

Sumber: G2

Dengan alat AI ini, Anda dapat memberikan pengalaman yang dipersonalisasi yang menyenangkan pelanggan Anda, terlepas dari di mana mereka berada. Ini juga menyederhanakan cara Anda terhubung dan berinteraksi dengan pelanggan Anda, mengotomatisasi perjalanan mereka dan menganalisis data untuk menciptakan hasil terbaik. 

“Semuanya berjalan dengan lancar dan bisnis dapat melakukan pekerjaannya daripada khawatir tentang panggilan yang berfungsi atau tidak, sering drop panggilan, dll.” 

8. Document360

Document360, basis pengetahuan berbasis kecerdasan buatan, membantu organisasi membuat basis pengetahuan, dokumentasi API, manual pengguna, wiki, dll.

Sumber: G2

“Antarmuka pengguna intuitif, menyederhanakan proses bagi tim saya untuk membuat dan mengelola konten secara efisien. Fungsionalitas pencarian menonjol dalam kemampuannya untuk mencari dengan cepat apa yang sedang kami cari, tanpa memandang volume konten kami.” 

Singkatnya, alat ini merampingkan kolaborasi melalui dasbor yang menarik secara visual dan intuitif yang menawarkan pandangan lengkap tentang informasi perusahaan Anda. Ini juga memiliki analitik canggih yang mendalami inti masalah dan menawarkan wawasan tentang perilaku pelanggan, pola keterlibatan, dll. 

9. Zendesk

Zendesk adalah platform layanan pelanggan pada dasarnya. Tapi juga menawarkan perangkat lunak basis pengetahuan yang membantu agen dukungan mengelola konten langsung dari tempat terpusat. 

Sumber: G2

“Saya suka bagaimana integrasinya email, obrolan, telepon, media sosial, dan opsi layanan mandiri dalam workspace agen yang terpadu secara bersamaan. Juga memiliki fitur-fitur powerful seperti otomatisasi, pelaporan, dan analitik yang membantu saya mengoptimalkan alur kerja saya.” 

Dengan Zendesk, Anda dapat membangun, meninjau, menyetujui, dan menerbitkan alur kerja dengan blok konten (teks, gambar, dan video). Mereka diperbarui secara otomatis, jadi setiap perubahan yang Anda buat akan muncul secara instan. 

10. Bloomfire

Bloomfire adalah perangkat lunak manajemen pengetahuan berbasis kecerdasan buatan yang mudah disesuaikan dan mampu sesuai dengan kebutuhan setiap bisnis. 

Hiburan yang dapat dicari ini membantu tim menemukan informasi yang relevan dengan lebih baik dan lebih cepat serta menghilangkan pertanyaan yang berulang, utas email yang tak berujung, dan gangguan yang konstan. 

Sumber: G2

“Saya sangat suka kemampuannya kemampuan pencarian yang sangat baik yang memungkinkan pengguna mencari kata kunci spesifik dalam artikel tanpa harus sepenuhnya masuk ke halaman tersebut.” 

Terlepas dari lokasi atau peran, setiap karyawan dapat dengan cepat menemukan dan mengakses konten, memberdayakan tim dan departemen Anda untuk berkolaborasi dengan lebih baik dan selalu tetap terinformasi. 

11. Knowmax

Knowmax adalah platform manajemen pengetahuan berbasis kecerdasan buatan yang intuitif yang dirancang untuk menyederhanakan akses ke pengetahuan terstruktur dan tidak terstruktur.

“Platform ini sangat mudah digunakan — tata letak yang sangat bersih dan pencarian kecerdasan buatan berfungsi cukup baik,” tulis pengguna dalam tinjauan G2.

Tim dukungan dapat memberikan jawaban yang konsisten di berbagai saluran, meskipun beberapa pengguna melaporkan kelambatan dengan kumpulan data besar.

Terbaik untuk: Tim layanan pelanggan dan dukungan yang membutuhkan pengiriman konten yang terpusat dan mudah dinavigasi.

12. Nuclino

Nuclino memberikan kecepatan dan kesederhanaan dalam berbagi pengetahuan tim, bertindak sebagai wiki kolaboratif real-time yang menjaga segalanya tetap bersih dan terorganisir.

Seorang peninjau G2 mengatakan, “Kami menemukan Nuclino sebagai cara yang baik untuk menjaga dokumentasi tim kita terpusat dan terorganisir.”

Ideal untuk tim yang bergerak cepat yang menginginkan pengeditan real-time dan pengalaman bebas dari kekacauan.

Terbaik untuk: Tim yang menghargai kesederhanaan dan membutuhkan alat dokumen kolaboratif yang cepat, ramah untuk markdown.

13. Notion

Notion adalah ruang kerja serba guna yang fleksibel yang beradaptasi dengan alur kerja apa pun, dari pembuatan catatan hingga pelacakan tugas hingga berbagi pengetahuan.

“Ruang kerja serba guna yang fleksibel yang beradaptasi dengan alur kerja apa pun. kata salah satu peninjau G2.

Meskipun bukan basis pengetahuan tradisional, itu dapat dikustomisasi dan kuat untuk mengatur pengetahuan internal.

Terbaik untuk: Tim yang menginginkan alat serba guna untuk dokumen, proyek, basis data, dan pengetahuan internal.

Bagaimana memilih perangkat lunak basis pengetahuan kecerdasan buatan

Bagaimana Anda memilih perangkat lunak basis pengetahuan AI yang tepat? Ikuti panduan langkah demi langkah ini untuk mempelajari apa yang harus dicari.

1. Pertimbangkan fiturnya

Mudah untuk mengasumsikan bahwa selama suatu alat memiliki "AI", itu sudah melakukan pekerjaannya. Tetapi ada lebih dari itu.

Basis pengetahuan AI terbaik menggabungkan kecerdasan buatan dengan teknologi kritis lainnya seperti pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami (NLP). Elemen-elemen ini bekerja sama untuk memahami kueri pengguna, mengisi kesenjangan konten, dan memberikan jawaban yang cepat dan akurat.

Juga penting bahwa perangkat lunak membantu Anda mengorganisir informasi secara logis dan berhirarki. Struktur itu membuat lebih mudah bagi pengguna untuk menemukan apa yang mereka butuhkan—dengan cepat.

2. Pertimbangkan integrasinya

Integrasi dapat membuat atau menghancurkan alur kerja tim Anda.

Cari basis pengetahuan yang sesuai dengan tumpukan teknologi yang sudah ada tanpa hambatan. Integrasi yang tepat dapat meningkatkan produktivitas, menyederhanakan kolaborasi, dan mengurangi kebutuhan untuk terus-menerus beralih alat.

Guru, misalnya, terhubung dengan alat yang sudah digunakan tim Anda—mulai dari Slack dan Teams hingga Salesforce, Asana, dan Dropbox. Bahkan disinkronkan dengan sistem SDM seperti BambooHR, HiBob, dan Sage untuk menjaga semuanya tetap terkini dan terhubung.

3. Carilah keamanan dan privasi

Karena basis pengetahuan AI sering menyimpan data sensitif perusahaan, keamanan bukanlah pilihan—itu adalah keharusan.

Alat yang dipilih harus mendukung enkripsi data, kontrol izin, dan manajemen akses. Poin tambahan jika sesuai dengan standar industri seperti GDPR atau HIPAA.

Saat memilih opsi, jangan hanya mengasumsikan bahwa mereka aman. Tanyakan langsung kepada vendor bagaimana mereka menangani data Anda dan apa saja perlindungan yang ada. Jika mereka tidak bisa memberi jawaban yang jelas, mungkin saatnya untuk mencari di tempat lain.

4. Pertimbangkan kegunaan solusi

Alat yang powerful tidak akan banyak membantu jika tim Anda merasa bingung atau sulit digunakan.

Pikirkan tentang kurva belajar. Apakah antarmukanya intuitif? Dapatkah pengguna segera menggunakannya dan mulai bekerja? Pengalaman sederhana dan terdesain dengan baik akan membantu memastikan adopsi jangka panjang—dan mencegah pemborosan waktu selama tahap pengenalan.

Tujuan adalah menyederhanakan pekerjaan orang, bukan menambah kompleksitas. Jadi pilih sistem yang mudah dinavigasi dan digunakan sehari-hari.

5. Pastikan solusi tersebut dapat diskalakan

Usaha Anda tidak statis, dan basis pengetahuan Anda juga tidak boleh statis.

Pilih solusi yang bisa menangani lebih banyak data, lebih banyak pengguna, dan kebutuhan yang lebih kompleks seiring pertumbuhan perusahaan Anda. Skalabilitas adalah tentang menjaga kinerja tetap cepat dan mulus tidak peduli seberapa banyak bisnis Anda berkembang.

Cari alat yang berkembang bersama Anda, tanpa membuat Anda mengorbankan kecepatan atau pengalaman.

Apa Fitur Utama yang Harus Anda Cari dalam Perangkat Lunak Pengetahuan AI?

Ada beberapa fitur yang harus dimasukkan dalam perangkat lunak pengetahuan AI, seperti: 

• Kemampuan NLP: Basis pengetahuan AI Anda harus bisa menginterpretasikan dan memahami kueri pengguna. Ini berarti perlu mengekstrak makna dari teks dengan mudah dan mendukung tugas bahasa yang lebih canggih, seperti analisis sentimen dan pencarian semantik.
• Pencarian lanjutan: Cari alat yang memiliki mesin pencari efisien yang mengambil informasi dengan mudah dan memahami pertanyaan pengguna. Misalnya, harus memiliki fitur seperti pencarian yang memperhatikan konteks, pencocokan kata kunci, dan peringkat relevansi. 
• Algoritma pembelajaran mesin: Dengan menggunakan ML, perangkat lunak basis pengetahuan AI Anda dapat mengidentifikasi pola dan menghasilkan rekomendasi yang meningkatkan akurasi dan relevansi keseluruhan model AI. 
• Umpan balik pengguna: Untuk membantu AI meningkatkan saran-sarannya, alat tersebut harus memiliki cara untuk mengumpulkan kesan pengguna dan melacak interaksi. Sebagai hasilnya, Anda meningkatkan kinerja basis pengetahuan AI dan tetap memperbarui.
• Struktur data: Coba temukan solusi yang memiliki cara untuk mengatur, menandai, dan mengategorikan data Anda, lebih baik secara logis dan hierarkis. Ini memudahkan menemukan informasi relevan. 

Cara Membangun Basis Pengetahuan AI untuk Bisnis Anda

Membuat basis pengetahuan yang didukung AI mungkin terdengar sebagai tugas besar, tetapi dengan rencana yang tepat, itu benar-benar bisa dikelola—dan sangat bermanfaat. Berikut adalah panduan langkah demi langkah untuk membantu Anda membangun salah satu yang tim Anda (dan pelanggan) benar-benar ingin gunakan.

1. Identifikasi tujuan dan kebutuhan pengetahuan Anda

Mulailah dengan mencari tahu apa yang ingin Anda capai dengan basis pengetahuan AI Anda. Apakah Anda mencoba mengurangi tiket dukungan? Mempercepat proses orientasi baru? Mengcentralisasi pengetahuan adat? Tentukan kasus penggunaan dan permasalahan terlebih dahulu, sehingga Anda tahu persis jenis konten dan kemampuan apa yang akan Anda butuhkan.

2. Audit pengetahuan yang ada

Kemungkinan, Anda sudah memiliki banyak pengetahuan yang tersebar di sekitar—di dokumen, PDF, benang Slack, dan pikiran orang. Sebelum membangun sesuatu yang baru, audit apa yang Anda miliki. Identifikasi apa yang masih relevan, apa yang sudah ketinggalan zaman, dan di mana kesenjangan terbesar berada.

3. Pilih perangkat lunak Anda dengan bijaksana

Di sinilah bagian-bagian sebelumnya dari panduan ini sangat berguna. Cari alat yang menggabungkan AI dengan kemudahan penggunaan, integrasi yang kuat, dan kontrol izin yang kuat. Tambahan poin jika menawarkan NLP, pembelajaran mesin, dan kemampuan pencarian cerdas.

Alat seperti Guru, misalnya, tidak hanya membantu Anda menggabungkan konten dari banyak sumber tetapi juga meningkatkannya dari waktu ke waktu melalui alur kerja verifikasi, saran berbasis AI, dan analitika pengguna.

4. Atur struktur konten Anda

Tentukan bagaimana pengetahuan Anda harus disusun. Akankah mengikuti hirarki topik? Dikelompokkan berdasarkan tim atau fungsi? Konsistensi adalah kunci—model AI Anda memerlukan struktur untuk secara efektif menampilkan konten yang tepat pada waktu yang tepat.

Gunakan template untuk menjaga semua hal tetap konsisten dan intuitif. Banyak alat menawarkan template bawaan untuk membantu Anda mengatur FAQ, panduan orientasi, dokumen proses, dan lainnya.

5. Latih AI Anda

AI Anda tidak tahu secara ajaib segalanya—ia belajar dari konten dan interaksi Anda. Gunakan data dan kueri awal untuk melatih AI tentang cara merespons. Seiring waktu, ia akan belajar dari perilaku pengguna, umpan balik, dan pola pencarian untuk menjadi lebih pintar.

6. Mendorong adopsi

Bahkan basis pengetahuan terpintar pun tidak akan berguna jika tidak ada yang menggunakannya. Luncurkan dengan sorak-sorai. Tunjukkan tim Anda bagaimana cara kerjanya, bagaimana menghemat waktu, dan bagaimana memecahkan masalah sehari-hari mereka. Integrasikan ke dalam alat yang sudah mereka gunakan (Slack, Teams, ekstensi Chrome, dll.) untuk menjaganya tetap dalam alur kerja mereka.

7. Tetap segar dan akurat

Basis pengetahuan AI merupakan sistem yang hidup. Atur alur kerja verifikasi untuk meninjau dan menyegarkan konten secara teratur. Monitor pertanyaan yang diajukan orang dan apakah basis pengetahuan Anda benar-benar menjawabnya. Alat dengan analitik dan skor kepercayaan (seperti Guru) dapat menunjukkan apa yang berhasil—dan apa yang tidak.

‍

Cara melatih chatbot AI dengan basis pengetahuan kustom

Melatih chatbot AI dengan basis pengetahuan kustom Anda memastikan memberikan respons yang membantu dan akurat berdasarkan konten spesifik Anda—bukan data internet generik. Berikut adalah cara untuk memulai:

1. Sentralisasikan pengetahuan Anda

Sebelum melatih sesuatu pun, konsolidasikan informasi Anda. Hal ini mencakup FAQ, dokumen bantuan, panduan produk, kebijakan, dan how-to internal. Gunakan format terstruktur (seperti artikel yang dikategorikan atau kartu berlabel) untuk membuat konten Anda mudah diinterpretasikan oleh AI.

2. Pilih platform AI yang tepat

Beberapa chatbot AI dilengkapi dengan integrasi bawaan untuk perangkat lunak basis pengetahuan. Cari yang mendukung:

• Pemahaman bahasa alami (NLU)
• Konten pengetahuan yang dapat dicari dan terstruktur
• Sinkronisasi atau impor dokumen-dokumen Anda dengan mudah

Guru, misalnya, memungkinkan chatbot untuk mengambil jawaban langsung dari kartu pengetahuan yang terverifikasi, sehingga informasinya tetap terpercaya dan terkini.

3. Masukkan konten Anda ke dalam AI

Setelah konten Anda terorganisir, unggah atau sinkronkan dengan platform chatbot Anda. Beberapa platform menggunakan API atau integrasi langsung untuk menarik pengetahuan secara otomatis. Yang lain mungkin memerlukan impor manual.

Pastikan untuk menyertakan:

• Jawaban yang jelas dan ringkas
• Variasi dalam penyusunan kalimat (untuk melatih bot pada berbagai cara pengguna mungkin mengajukan pertanyaan)
• Metadata atau tag untuk konteks

4. Atur respons alternatif

Bahkan chatbot AI terbaik pun tidak akan tahu segalanya. Konfigurasikan respons alternatif yang mengarahkan pengguna ke artikel bantuan, formulir kontak, atau dukungan manusia ketika bot terbengkalai.

5. Terus meningkat berdasarkan penggunaan

Gunakan analitika untuk memantau apa yang pengguna tanyakan dan bagaimana bot merespons. Lacak:

• Pertanyaan yang tidak terjawab
• Balasan yang membingungkan
• Masalah yang berulang

Kemudian, perbaiki konten basis pengetahuan Anda dan latih ulang bot Anda secara teratur agar semakin pintar dari waktu ke waktu.

Ingin melampaui chatbot dasar? Liat Agen Pengetahuan kustom kami, yang memberikan pengalaman pencarian yang dipersonalisasi untuk setiap tim.

Kesimpulan

Memilih basis pengetahuan AI yang tepat dapat mengubah cara kerja tim Anda: menyederhanakan alur kerja, mengurangi pertanyaan yang berulang, dan memastikan jawaban yang tepat selalu hanya sekali klik. Baik Anda berkembang cepat atau hanya bosan dengan informasi yang berserakan, alat-alat dalam panduan ini bisa membantu.

Masih ragu? Lihat Guru dalam aksi dan temukan bagaimana itu memusatkan pengetahuan, terintegrasi secara mulus ke alur kerja Anda, dan memberikan jawaban AI secara tepat saat Anda membutuhkannya.

 Tonton demo untuk melihat apa yang membuat Guru berbeda.

‍