استراتژی های هوش مصنوعی در مدیریت دانش منابع انسانی: بررسی روند فعلی و جهتگیری های آینده

مقاله به بررسی نقش هوش مصنوعی (AI) در مدیریت دانش منابع انسانی (HRKM) می پردازد و پتانسیل آن را برای تبدیل مدیریت دانش در سازمان ها برجسته می کند. هوش مصنوعی برای آنالیز شکاف های دانش، توسعه برنامه های یادگیری شخصی شده و ارتقای به اشتراک گذاری دانش و همکاری استفاده می شود.این مقاله با بحث درباره اهمیت مدیریت دانش در محیط کسب و کار سریع امروز آغاز می شود، جایی که سازمان ها باید برای ماندن در رقابت و نوآوری مداوم تلاش کنند. سپس به چالش های روش های مدیریت دانش سنتی می پردازد، از جمله دشواری در به دست آوردن و به اشتراک گذاری دانش ضمنی، محدودیت های فرآیندهای مدیریت دانش دستی و نیاز به آنالیز دانش موثرتر.سپس به بررسی نقش هوش مصنوعی در مدیریت دانش منابع انسانی می پردازد و پتانسیل آن را برای حل چالش ها برجسته می کند. سیستم های بازیابی دانش با قدرت هوش مصنوعی، برای مثال، می توانند به سرعت و دقت دانش و تخصص مربوطه را در سازمان شناسایی کنند، در حالی که آنالیز استعداد با قدرت هوش مصنوعی می تواند شکاف های دانش را شناسایی و عملکرد آینده را پیش بینی کند. مدل سازی پیش بینی با قدرت هوش مصنوعی نیز می تواند برای پیش بینی نیازهای دانش و شناسایی مناطق شکاف دانش استفاده شود. همچنین با استفاده از چت بوت های با قدرت هوش مصنوعی در مدیریت دانش منابع انسانی می پردازد، که می توانند به کارکنان دسترسی سریع و آسان به دانش و اطلاعات را فراهم کنند و به اشتراک گذاری دانش و همکاری کمک کنند. علاوه بر این، آنالیز استعداد با قدرت هوش مصنوعی می تواند رهبران دانش را شناسایی و عملکرد آینده را پیش بینی کند، در حالی که مدل سازی پیش بینی با قدرت هوش مصنوعی می تواند برای پیش بینی نیازهای دانش و شناسایی مناطق شکاف دانش استفاده شود.با این حال، مقاله همچنین به چالش های مرتبط با پذیرش هوش مصنوعی در مدیریت دانش منابع انسانی اشاره می کند، از جمله نیاز به داده های با کیفیت بالا، ریسک سوگیری در تصمیم گیری هوش مصنوعی و نیاز به مهارت ها و شایستگی های جدید. در نهایت، مقاله پتانسیل هوش مصنوعی را برای انقلاب در مدیریت دانش منابع انسانی برجسته می کند، که سازمان ها را قادر می سازد تصمیمات داده محور بگیرند، نگهداری دانش را بهبود بخشند و عملکرد کارکنان را ارتقا دهند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، مدیریت دانش منابع انسانی ، شکاف های دانش ، رهبران دانش ، نیازهای دانش