Опыт использования больших языковых моделей (LLM) в процессe управления знаниями
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Тезисы
В нашем выступлении мы обсудим, как большие языковые модели (LLM) трансформируют управление знаниями на уровне компаний и индивидуальных пользователей. В условиях стремительно увеличивающихся объемов данных, создаваемых пользователями и генерируемых ИИ, существующие подходы к управлению знаниями становятся менее эффективными, особенно в IT-подразделениях, где изменения происходят быстрее всего. Особое внимание будет уделено вопросам девальвации информации и инфляции знаний: парадоксу, когда доступ к информации стал легче, но истинные знания, обладающие высокой ценностью, стали труднодоступнее.
Мы обсудим, как определить, какие знания и навыки имеют долгосрочную ценность и как их эффективно передавать. Мы рассмотрим как выбрать подходящие инструменты, каковы ограничения ИИ в передаче неявных знаний (tacit knowledge) и как оценивать эффективность использования ИИ в управлении знаниями.
И поделимся своим опытом использования AI-ассистентов для автоматизации наполнения базы знаний. И как можно упростить вытягивание знаний из экспертов для последующего совместного исследования.
Архитектор-исследователь, директор по развитию направления ИБ в компании Clearway.
Более 15 лет работала консультантом и архитектором в консалтинговых подразделениях международных компаний. 7 лет на руководящих должностях, включая позиции CIO и CISO.
Занималась разработкой ИТ и ИБ стратегий, построением архитектуры дата центров, проведением аудитов и оценкой рисков для государственных учреждений и коммерческих компаний в регионе EMEA из финансового, телекоммуникационного и промышленного секторов. Отвечала за сбор и систематизацию знаний по реализованным проектам, оценку технического качества решений на основании опыта предыдущий проектов.
Независимый консультант
Видео
Другие доклады секции
KnowledgeConf: Резерв
