هوش مصنوعی مولد و آینده مدیریت دانش در سازمان های ریلی

تحول دیجیتال در صنعت ریلی، ضرورت بازاندیشی در رویکردهای مدیریت دانش را بیش از پیش آشکار ساخته است. در این میان، هوش مصنوعی مولد به عنوان فناوری نوظهور، ظرفیت های قابل توجهی برای ارتقای خلق، تسهیم و بهره برداری از دانش سازمانی فراهم می کند. هدف این پژوهش مروری، تحلیل کاربردها و الزامات فنی استقرار هوش مصنوعی مولد در مدیریت دانش سازمان های ریلی است. یافته های پژوهش نشان می دهد که کاربرد این فناوری را می توان در دو محور اصلی دسته بندی کرد: نخست، کاربردهای استراتژیک در مدیریت دانش سازمانی شامل نگهداری و تعمیرات پیش بینانه، مدیریت ایمنی و ریسک، آموزش و توسعه منابع انسانی، و پشتیبانی از مهندسی و طراحی زیرساخت و دوم، معماری های فنی پشتیبان استقرار ایمن و قابل اعتماد. در محور نخست، هوش مصنوعی مولد با تحلیل داده های عملیاتی و متنی، به پیش بینی خرابی ها، استخراج دانش از گزارش های ایمنی، شخصی سازی آموزش و پشتیبانی تصمیم های مهندسی کمک می کند و از این طریق به کاهش اتلاف دانش، بهبود تصمیم گیری و افزایش یادگیری سازمانی منجر می شود. در محور دوم، معماری های مبتنی بر بازیابی دانش (RAG) و استقرار محلی یا در ابرهای خصوصی به عنوان راهکارهای کلیدی برای کاهش خطر «توهم» مدل ها، افزایش شفافیت و حفظ امنیت داده های حساس سازمان معرفی می شوند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی مولد ، مدیریت دانش ، صنعت ریلی ، معماری RAG ، نگهداری پیش بینانه ، امنیت داده