Volgens eGain ligt de sleutel tot succesvolle enterprise AI niet bij het model, maar bij de kwaliteit van de kennis die het model gebruikt. "When the knowledge is wrong, the model is wrong." Dit schrijft CEO Ashu Roy in zijn blogpost Knowledge is Instruction for AI.

Organisaties investeren volop in krachtige AI-modellen, maar vergeten vaak dat kennis inmiddels de instructielaag van AI is geworden. En dus dat deze moet kloppen. Want zonder actuele, consistente en goed beheerde kennis blijven AI-toepassingen steken in mooie demo's die in de praktijk teleurstellen.

De oplossing

Daarom pleit Roy ervoor om net zo zorgvuldig met kenniscreatie en -curatie om te gaan als met softwareontwikkeling. Softwareontwikkeling vraagt om een zorgvuldig proces van ontwikkelen, testen, monitoren en continu verbeteren. Voor kennis geldt precies hetzelfde: er mogen geen fouten in zitten en zodra kennis niet meer klopt, moet je snel kunnen ingrijpen.

Hoe dat werkt

Volgens Roy bestaat een effectief kennisproces uit de volgende onderdelen:

• Bronmateriaal en gegevens verzamelen uit de belangrijkste bronnen.
• Samenvatten, ontdubbelen en samenstellen van AI-ready kennis.
• Beheer op basis van domein, doelgroep, rechtsgebied en risicoklasse.
• Personaliseren en publiceren via het juiste kanaal voor de juiste doelgroep.
• Kennis beschikbaar maken voor AI-toepassingen, zoals retrieval- en agentic AI-systemen.
• Tot slot het meten en verbeteren door het monitoren van gebruik, prestaties en afwijkingen.

Daarmee wordt kennis een continu beheerd proces, net zoals softwareontwikkeling.

TKC is expert in kennismanagement

Wij zeggen bij TKC:
"AI faalt niet door de technologie. Het faalt door slechte kennis."

Wij lossen dat op in vier concrete stappen.
Met een kennisfundament voor betrouwbare AI dat op orde is, creëer je een voorsprong die de komende jaren bepalend zal zijn. Neem vandaag nog contact met ons op. Wij helpen je graag verder.