Διαχείριση γνώσης της τεχνητής νοημοσύνης

Η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει στο προσκήνιο νέες εξελίξεις στην τεχνολογία και δεν δείχνει σημάδια επιβράδυνσης. Είναι φυσικό η τεχνητή νοημοσύνη και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας να έχουν βρει το δρόμο τους στη διαχείριση γνώσης. Σε αυτό το άρθρο, θα αναλύσουμε το ρόλο της διαχείρισης γνώσης της τεχνητής νοημοσύνης, τα οφέλη και τους πιθανούς κινδύνους της.

Τα συστήματα διαχείρισης γνώσεων που τροφοδοτούνται από την τεχνητή νοημοσύνη σχεδιάζονται για να καταστήσουν τη διαδικασία εύρεσης και χρήσης πληροφοριών πιο αποτελεσματική, ακριβή και εξατομικευμένη. Μπορούν να διακρίνουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων, να αναγνωρίζουν πρότυπα, να μαθαίνουν από τις αλληλεπιδράσεις του χρήστη και να παρέχουν ενδιαφέρουσες πληροφορίες που οι άνθρωποι ίσως χάσουν.

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;

ΤΝ, ή τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται στην προσομοίωση της ανθρώπινης νοημοσύνης από μηχανές, ειδικά υπολογιστές. Αυτή η προηγμένη τεχνολογία περιλαμβάνει διαδικασίες όπως η μάθηση (η απόκτηση πληροφοριών και κανόνων για τη χρήση αυτών των πληροφοριών), η σκέψη (η χρήση των κανόνων για να φτάσει σε προσεγγιστικά ή οριστικά συμπεράσματα) και η αυτοδιόρθωση.

Η τεχνολογία που βασίζεται σε ΤΝ ταξινομείται συνήθως σε δύο τύπους:

• Η στενή τεχνητή νοημοσύνη σχεδιάστηκε για την εκτέλεση μιας συγκεκριμένης εργασίας, όπως η αναγνώριση φωνής – η Siri της Apple και η Alexa της Amazon.
• Η γενική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί θεωρητικά να εκτελέσει οποιαδήποτε νοητική εργασία που μπορεί να κάνει ένας άνθρωπος. Προς το παρόν, δεν υπάρχει τέτοιο σύστημα.

Οι τεχνολογίες της τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν τη μηχανική μάθηση, όπου οι μηχανές προγραμματίζονται να μαθαίνουν και να βελτιώνονται από την εμπειρία, και την φυσική γλωσσική επεξεργασία, η οποία περιλαμβάνει τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ υπολογιστών και ανθρώπινης γλώσσας. Άλλες τεχνολογίες περιλαμβάνουν την αναγνώριση φωνής, την αναγνώριση εικόνας, το σχεδιασμό και τη ρομποτική.

Αν και μπορεί να φαίνεται σαν μια ολοκαίνουργια ιδέα για κάποιους, η τεχνητή νοημοσύνη είναι μαζί μας εδώ και αρκετά χρόνια. Η τεχνητή νοημοσύνη έμαθε να παίζει πούλια το 1965, τα chatbots εμφανίστηκαν τη δεκαετία του ’90 και τη δεκαετία του 2010 χρησιμοποιήθηκε κυρίως για την απλοποίηση περίπλοκων εγγράφων πολιτικής. Τώρα που κυκλοφόρησε το ChatGPT 4, είναι συναρπαστικό να δούμε πού θα οδηγήσει η ΤΝ.

Τι είναι η διαχείριση της γνώσης;

Η διαχείριση γνώσης (KM) είναι ένα πολυεπιστημονικό πεδίο που αναφέρεται στη διαδικασία δημιουργίας, επιμέλειας, ανταλλαγής, χρήσης και διαχείρισης της γνώσης και των πληροφοριών μέσα σε έναν οργανισμό για τη διευκόλυνση αποτελεσματικών διαδικασιών λήψης αποφάσεων, επίλυσης προβλημάτων, μάθησης και καινοτομίας. Ο στόχος των ευέλικτων πρακτικών διαχείρισης γνώσης είναι η βελτίωση της αποτελεσματικότητας μειώνοντας την ανάγκη για εκ νέου ανακάλυψη της γνώσης.

Στη ΔΓ, οι γνώσεις και οι εμπειρίες περιλαμβάνουν γνώση. Είτε ενσωματώνονται σε άτομα είτε ενσωματώνονται σε οργανωτικές διαδικασίες ή πρακτικές. Για να σας δώσουμε μια καλύτερη κατανόηση, ακολουθούν τα πιο σημαντικά στοιχεία της διαχείρισης επιχειρηματικής γνώσης:

Ποια είναι η σύνδεση μεταξύ της τεχνητής νοημοσύνης και της διαχείρισης της γνώσης;

Η τεχνητή νοημοσύνη και η διαχείριση γνώσης συνδέονται μεταξύ τους με τρόπο που η γενετική τεχνητή νοημοσύνη ενισχύει την αποδοτικότητα και την αποτελεσματικότητα της διαχείρισης γνώσης. Παραδοσιακά, η διαχείριση γνώσης περιλαμβάνει πολλές χειρωνακτικές εργασίες που μπορεί να θεωρηθούν κουραστικές. Η τεχνητή νοημοσύνη όχι μόνο αυτοματοποιεί αυτές τις εργασίες, αλλά προσθέτει πολλές σύνθετες λειτουργίες.

Γιατί η τεχνητή νοημοσύνη είναι σημαντική στη διαχείριση της γνώσης;

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει διεκδικήσει τη θέση της ως απαραίτητο εργαλείο στη διαχείριση γνώσης λόγω της ταχύτητας, της αναλυτικής ικανότητας, των δυνατοτήτων πρόβλεψης, της βελτίωσης της προσβασιμότητας και της αυτοβελτιωτικής φύσης της. Με βάση αυτό, η τεχνητή νοημοσύνη αναδείχθηκε γρήγορα ως ακρογωνιαίος λίθος στον τομέα της διαχείρισης γνώσης.

Στον πυρήνα της, η σημασία της τεχνητής νοημοσύνης στη ΔΓ έγκειται στην ικανότητά της να επεξεργάζεται και να αναλύει τεράστιες ποσότητες δεδομένων πολύ πέρα ​​από τις ανθρώπινες δυνατότητες. Η ταχύτητα, η ακρίβεια και οι προγνωστικές του ικανότητες δίνουν τη δυνατότητα στους οργανισμούς να εντοπίζουν και να αξιοποιούν κρίσιμες πληροφορίες που κρύβονται στα δεδομένα τους, οδηγώντας σε πιο ενημερωμένες και στρατηγικές αποφάσεις.

Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη διευκολύνει τη βελτιωμένη προσβασιμότητα των πληροφοριών, εξασφαλίζοντας ότι η σωστή γνώση διατίθεται στο σωστό άτομο την κατάλληλη στιγμή. Αυτή η συμβίωση της τεχνητής νοημοσύνης και της διαχείρισης γνώσης όχι μόνο εξασφαλίζει την αποτελεσματική χειρισμό των δεδομένων, αλλά προάγει επίσης ένα περιβάλλον που προωθεί την καινοτομία, την ευέλικτη λήψη αποφάσεων και μια πιο βαθιά κατανόηση τόσο των εσωτερικών λειτουργιών όσο και των δυναμικών της εξωτερικής αγοράς.

Οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση γνώσης

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να φέρει πολλά πλεονεκτήματα στις επιχειρήσεις. Ας εξετάσουμε πιο αναλυτικά τα οφέλη που μπορεί να φέρει το λογισμικό διαχείρισης γνώσης που λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη στις διαδικασίες της επιχείρησής σας.

Βελτιωμένη λήψη αποφάσεων

Τα εργαλεία που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπουν στις εταιρείες να λαμβάνουν περισσότερες αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα. Το λογισμικό διαχείρισης γνώσης που λειτουργεί με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύει πολύπλοκα σενάρια και να παρέχει συστάσεις, ενισχύοντας τη διαδικασία λήψης αποφάσεων.

Εξοικονόμηση κόστους

Όπως έχουμε ήδη αναφέρει, η διαχείριση γνώσης μπορεί να είναι αρκετά κουραστική. Χρησιμοποιώντας συστήματα που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη, μπορείτε να αυτοματοποιήσετε τις εργασίες ρουτίνας, γεγονός που οδηγεί σε μειωμένο λειτουργικό κόστος και καλύτερη κατανομή πόρων για άλλες επιχειρηματικές δραστηριότητες.

Βελτιωμένη αποτελεσματικότητα

Με την ικανότητα της ΤΝ να επεξεργάζεται τεράστιες ποσότητες δεδομένων με αστραπιαία ταχύτητα, μπορεί να εξορθολογίσει ολόκληρη τη διαδικασία διαχείρισης γνώσης, καθιστώντας την πιο αποτελεσματική και λιγότερο επιρρεπή σε ανθρώπινα σφάλματα.

Αυξημένη καινοτομία

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συμβάλει σημαντικά στην καινοτομία εντός των οργανισμών αναλύοντας τα δεδομένα στη βάση γνώσεων και προτείνοντας αυτόνομα εξελίξεις που είναι ειδικά προσαρμοσμένες στις ανάγκες της εταιρείας. Αυτό όχι μόνο εξορθολογίζει τη διαδικασία της καινοτομίας, αλλά διασφαλίζει επίσης ότι οι προτεινόμενες αλλαγές είναι σχετικές και ωφέλιμες για τον οργανισμό.

Βελτιωμένη εξυπηρέτηση πελατών

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη στη διαχείριση γνώσης μπορεί να ενισχύσει σημαντικά τις προσπάθειες εξυπηρέτησης πελατών παρέχοντας ταχύτερες, πιο ακριβείς και εξατομικευμένες επιλογές εξυπηρέτησης πελατών.

Ορισμένες από τις πιο κοινές χρήσεις της γενετικής διαχείρισης γνώσης ΤΝ στην εξυπηρέτηση πελατών περιλαμβάνουν chatbots με προηγμένες δυνατότητες συνομιλίας και επιλογές αυτοεξυπηρέτησης που διευκολύνουν την ανέπαφη υποστήριξη πελατών 24/7. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να δημιουργήσει οδηγούς για την επίλυση κοινών προβλημάτων πελατών με βάση προηγούμενα άρθρα γνώσεων και να κατηγοριοποιήσει αυτόματα τα αιτήματα υποστήριξης πελατών. Όλα αυτά μπορούν να ξεπεράσουν τις προσδοκίες των πελατών, να ενισχύσουν τη διατήρηση των πελατών και να σας βοηθήσουν να φτάσετε στην επιχειρηματική επιτυχία.

Βελτιωμένη εξατομίκευση

Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί πολύπλοκους αλγόριθμους για να αναλύσει τη συμπεριφορά, τις προτιμήσεις και τις ανάγκες ενός χρήστη για να προσφέρει εξατομικευμένη γνώση. Συγκεκριμένα, τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να εντοπίσουν σχέσεις μέσα σε ένα σύνολο δεδομένων μιμούμενοι τον τρόπο που λειτουργεί ο ανθρώπινος εγκέφαλος και παρέχοντας εξατομικευμένα αποτελέσματα π.χ. άρθρα γνώσης. Αυτό το επίπεδο εξατομίκευσης βελτιώνει τις εμπειρίες των χρηστών και των πελατών.

Πιθανές προκλήσεις της τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση της γνώσης

Όπως συμβαίνει με κάθε άλλο καινοτόμο και ισχυρό σύστημα, η χρήση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση γνώσης δεν μπορεί να έρθει χωρίς το μερίδιο των προκλήσεων. Ας συζητήσουμε τις πιο πιεστικές.

Τεχνική πολυπλοκότητα

Ενώ η γενετική τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να βελτιώσει σημαντικά τις διαδικασίες διαχείρισης γνώσης, η περίπλοκη φύση των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να δημιουργήσει προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπίσουν οι οργανισμοί. Μερικές από τις πιο κοινές προκλήσεις είναι η πολυπλοκότητα της υλοποίησης, η ενοποίηση με τα υπάρχοντα συστήματα, η ποιότητα και η ακρίβεια των δεδομένων, ακόμη και οι έντονες απαιτήσεις πόρων. Αν και οι λύσεις που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι ακριβώς αυτόνομα συστήματα, εξακολουθούν να είναι πολύ περίπλοκα και απαιτούν υψηλό επίπεδο τεχνογνωσίας.

Ανησυχίες για την ιδιωτικότητα και την ασφάλεια των δεδομένων

Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης συχνά απαιτούν πρόσβαση σε μεγάλες ποσότητες δεδομένων, γεγονός που μπορεί να εγείρει ανησυχίες για το απόρρητο και την ασφάλεια. Για παράδειγμα, ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιείται για τη διαχείριση γνώσης σε ένα περιβάλλον υγειονομικής περίθαλψης θα χρειαζόταν πρόσβαση σε ευαίσθητα δεδομένα ασθενών. Εάν αυτά τα δεδομένα δεν είναι κατάλληλα ασφαλισμένα, θα μπορούσαν να είναι ευάλωτα σε παραβιάσεις, που ενδεχομένως να οδηγήσουν σε σοβαρές νομικές συνέπειες και συνέπειες για τη φήμη.

Κίνδυνος εξάρτησης από την τεχνητή νοημοσύνη

Η υπερβολική εξάρτηση από την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να οδηγήσει σε έλλειψη ανθρώπινης επίβλεψης και κριτικής σκέψης. Για παράδειγμα, εάν μια εταιρεία βασίζεται αποκλειστικά σε ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης για τη διαχείριση γνώσης, σημαντικές πληροφορίες που απαιτούν ανθρώπινη διαίσθηση και εμπειρία μπορεί να παραβλεφθούν. Επιπλέον, εάν το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης αποτύχει ή κάνει λάθος, η εταιρεία ενδέχεται να μην έχει εφεδρικό σχέδιο.

Πώς να μειώσετε τους κινδύνους των συστημάτων που βασίζονται σε ΤΝ

Εδώ είναι μερικές συμβουλές για το πώς να μειώσετε τους κινδύνους που σχετίζονται με τη χρήση πλατφορμών διαχείρισης γνώσεων που λειτουργούν με την τεχνητή νοημοσύνη.

Παραδείγματα πώς η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται στη διαχείριση της γνώσης

Τώρα που έχουμε κατανοήσει τη θεωρία, ας ρίξουμε μια ματιά σε μερικα πραγματικά παραδείγματα της τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση της γνώσης.

Έξυπνα chatbots

Ένα από τα πιο χαρακτηριστικά παραδείγματα παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση γνώσης είναι η χρήση έξυπνων chatbots. Αυτοί οι εικονικοί βοηθοί που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αλληλεπιδρούν με τους χρήστες με φυσικό τρόπο, παρόμοιο με τον άνθρωπο, παρέχοντας άμεσες απαντήσεις σε ερωτήματα, καθοδηγώντας τους χρήστες μέσω πολύπλοκων διαδικασιών, ακόμη και μαθαίνοντας από προηγούμενες αλληλεπιδράσεις για τη βελτίωση της μελλοντικής απόδοσης.

Ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα μιας εταιρείας που χρησιμοποιεί έξυπνα chatbots είναι η IBM, με την πλατφόρμα ΤΝ, Watson. Το αστείο είναι ότι, ο Watson της IBM έχει παρευρεθεί και μάλιστα κέρδισε το Jeopardy πολλές φορές!

Βελτιωμένες βάσεις γνώσεων

Οι βάσεις γνώσεων ΤΝ είναι κεντρικοί χώροι αποθήκευσης πληροφοριών με πρόσθετες δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης. Οι λειτουργίες που προσθέτει η τεχνητή νοημοσύνη διαφέρουν από σύστημα σε σύστημα, αλλά συνολικά συμβάλλουν σε πιο ολοκληρωμένες, αυτοματοποιημένες και εύκολες στην πλοήγηση εξωτερικές και εσωτερικές βάσεις γνώσης.

Ένα καλό παράδειγμα της πραγματικής ζωής είναι το AI Assist του LiveAgent — βάση γνώσεων που υποστηρίζεται από AI, η οποία δημιουργεί αυτόματα άρθρα βάσης γνώσεων από αιτήματα και προηγούμενες επικοινωνίες πελατών.

Προηγμένες λειτουργίες αναζήτησης

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επεξεργαστεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων για να βρει γρήγορα ακριβείς πληροφορίες. Χρησιμοποιούν επεξεργασία φυσικής γλώσσας για να κατανοήσουν την ανθρώπινη γλώσσα, κάνοντας τις αναζητήσεις γνώσης πιο διαισθητικές και ακριβείς. Οι δυνατότητες έξυπνης αναζήτησης της ΤΝ καταρρίπτουν το εμπόδιο για τους εργαζόμενους στη γνώση και τους επιτρέπουν να κάνουν τη δουλειά τους πολύ πιο αποτελεσματικά και αποδοτικά.

Στην πραγματική ζωή, ο Einstein της Salesforce είναι ένα εξαιρετικό παράδειγμα λειτουργικότητας αναζήτησης που βασίζεται σε ΤΝ.

Διαδραστική υποστήριξη περιήγησης

Κατά την αλληλεπίδραση με μια βάση γνώσεων που υποστηρίζεται από ΤΝ, οι πελάτες ή οι αντιπρόσωποι μπορούν να χρησιμοποιήσουν προτροπές για να περιηγηθούν σε μια υπάρχουσα βάση γνώσεων. Αυτό επιτρέπει πολύ πιο στοχευμένη περιήγηση σε σύγκριση με την απλή πληκτρολόγηση λέξεων-κλειδιών στη γραμμή αναζήτησης.

Μπορείτε να δείτε αυτές τις δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης στη βάση γνώσεων του LiveAgent με τεχνητή νοημοσύνη με τη λειτουργία Έξυπνης Αναζήτησης.

Προγνωστική ανάλυση

Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί προηγμένους αλγόριθμους και τεχνικές μηχανικής μάθησης για να κάνει προβλέψεις σχετικά με μελλοντικά αποτελέσματα βασισμένες σε ιστορικά δεδομένα και πρότυπα. Η προγνωστική ανάλυση της ΤΝ έχει γίνει μία από τις κρίσιμες λύσεις για διαδικασίες όπως η κατανομή πόρων, η πρόβλεψη απάτης, η ανάλυση τάσεων, η αξιολόγηση κινδύνου και η πρόβλεψη αποχώρησης.

Ένα πολύ γνωστό παράδειγμα προγνωστικής ανάλυσης στην πραγματική ζωή είναι το Netflix. Χρησιμοποιούν προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία στη μηχανή συστάσεων για να προβλέψουν τη συμπεριφορά των χρηστών και να προτείνουν τηλεοπτικές εκπομπές και ταινίες.

Εργαλεία λήψης αποφάσεων

Η διαχείριση της επιχειρηματικής γνώσης που τροφοδοτείται από την τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στις εταιρείες να λαμβάνουν περισσότερες αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα. Το λογισμικό διαχείρισης γνώσης που τροφοδοτείται από την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύει πολύπλοκα σενάρια και να παρέχει προτάσεις, βελτιώνοντας τη διαδικασία λήψης αποφάσεων.

Για παράδειγμα, το πρόσθετο URLsLab για το WordPress χρησιμοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη για να αναλύει μεγάλες ποσότητες δεδομένων στον ιστότοπό σας και να προτείνει ανεξάρτητα στοιχεία ιστοσελίδας, όπως σχετικά άρθρα, ομάδες περιεχομένου και ακόμα και να δημιουργεί αυτόματα νέο περιεχόμενο.

Πώς ενσωματώνει το LiveAgent ΤΝ για διαχείριση γνώσης;

Η ομάδα του LiveAgent εργάζεται σκληρά για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στο υπάρχον σύνολο χαρακτηριστικών και σε διάφορες πτυχές της διαχείρισης γνώσης. Οι δυνατότητες διαχείρισης γνώσης πρόκειται να εμπλουτιστούν με νέα βάση γνώσεων με τεχνητή νοημοσύνη και λειτουργίες Έξυπνης Αναζήτησης που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργήσουν μια πιο βελτιωμένη και αποτελεσματική εμπειρία για τους χρήστες.

Η βάση γνώσεων του LiveAgent που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει αυτόματα άρθρα γνώσης με βάση αιτήματα υποστήριξης πελατών και προηγούμενες επικοινωνίες πελατών, ενώ η Έξυπνη Αναζήτηση χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να απαντά σε ερωτήσεις πελατών με βάση υπάρχοντα άρθρα γνώσεων.

Ίσως αναρωτιέστε πώς αυτές οι δυνατότητες θα ωφελήσουν τον τελικό χρήστη. Ας εξηγήσουμε.

Πρώτον, η Γνωσιακή Βάση που υποστηρίζεται από ΤΝ μπορεί να εξοικονομήσει χρόνο και πόρους στις επιχειρήσεις δημιουργώντας αυτόματα άρθρα γνώσης. Αυτό σημαίνει ότι οι επιχειρήσεις μπορούν να επικεντρωθούν περισσότερο στις βασικές τους λειτουργίες, αντί να αφιερώνουν χρόνο στη δημιουργία αυτών των άρθρων με μη αυτόματο τρόπο.

Δεύτερον, η λειτουργία Έξυπνης Αναζήτησης μπορεί να βελτιώσει την ικανοποίηση των πελατών παρέχοντας γρήγορες και ακριβείς απαντήσεις στις ερωτήσεις τους. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε καλύτερη εμπειρία πελάτη, η οποία μπορεί με τη σειρά της να οδηγήσει σε αυξημένη αφοσίωση των πελατών και δυνητικά περισσότερες πωλήσεις.

Επιπλέον, αυτά τα χαρακτηριστικά ΤΝ μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να βελτιστοποιήσουν τις διαδικασίες υποστήριξης πελατών τους, κάνοντάς τις πιο αποδοτικές. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε εξοικονόμηση κόστους, καθώς οι επιχειρήσεις μπορούν να αντιμετωπίζουν τα ερωτήματα των πελατών πιο γρήγορα και με λιγότερους πόρους.

Τέλος, χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη για τη διαχείριση της γνώσης, οι επιχειρήσεις μπορούν να εξασφαλίσουν ότι η υποστήριξη πελατών τους είναι πάντα ενημερωμένη και σχετική. Αυτό μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να παραμείνουν ανταγωνιστικές στην αγορά τους, καθώς μπορούν να προσαρμοστούν γρήγορα σε αλλαγές και νέες τάσεις.

Συνολικά, και οι δύο αυτές οι λειτουργίες συνοδεύονται από άλλες λειτουργίες που λειτουργούν με την τεχνητή νοημοσύνη και θα βελτιώσουν σημαντικά και θα επεκτείνουν τις δυνατότητες του LiveAgent.