Esta es una publicación invitada del Dr. Naoki Okada, científico principal de datos en BrainPad Inc.
Fundada en 2004, BrainPad Inc. es un socio pionero en el campo de la utilización de datos, ayudando a las empresas a crear negocios y mejorar su gestión a través del uso de datos. Hasta la fecha, BrainPad ha ayudado a más de 1,300 empresas, principalmente líderes de la industria. BrainPad tiene la ventaja de brindar un servicio integral desde la formulación de una estrategia de utilización de datos hasta la prueba de concepto y la implementación. El estilo único de BrainPad es trabajar junto con los clientes para resolver problemas sobre el terreno, como datos que no se recopilan debido a una estructura organizativa aislada o datos que existen pero no están organizados.
Esta publicación analiza cómo estructurar el intercambio de conocimientos internos utilizando amazona kendra y AWS Lambda y cómo Amazon Kendra resuelve los obstáculos que enfrentan muchas empresas en torno al intercambio de conocimientos. Resumimos los esfuerzos de BrainPad en cuatro áreas clave:
- ¿Cuáles son los problemas de intercambio de conocimientos a los que se enfrentan muchas empresas?
- ¿Por qué elegimos Amazon Kendra?
- ¿Cómo implementamos el sistema de intercambio de conocimientos?
- Incluso si una herramienta es útil, no tiene sentido si no se usa. ¿Cómo superamos la barrera de la adopción?
Problemas de intercambio de conocimientos a los que se enfrentan muchas empresas
Muchas empresas logran sus resultados dividiendo su trabajo en diferentes áreas. Cada una de estas actividades genera nuevas ideas todos los días. Este conocimiento se acumula de forma individual. Si este conocimiento se puede compartir entre personas y organizaciones, se pueden crear sinergias en el trabajo relacionado y la eficiencia y la calidad del trabajo aumentarán drásticamente. Este es el poder de compartir el conocimiento.
Sin embargo, existen muchas barreras comunes para el intercambio de conocimientos:
- Pocas personas están involucradas de manera proactiva y el proceso no puede sostenerse por mucho tiempo debido a los horarios ocupados.
- El conocimiento está disperso en múltiples medios, como wikis internos y archivos PDF, lo que dificulta encontrar la información que necesita.
- Nadie ingresa conocimiento en el sistema de consolidación de conocimiento. El sistema no se utilizará mucho debido a su baja capacidad de búsqueda.
Nuestra empresa se enfrentó a una situación similar. El problema fundamental con el intercambio de conocimientos es que, aunque la mayoría de los empleados tienen una gran necesidad de obtener conocimientos, tienen poca motivación para compartir su propio conocimiento a cambio de un costo. Cambiar el comportamiento de los empleados con el único propósito de compartir conocimientos no es fácil.
Además, cada empleado o departamento tiene su propio método preferido para acumular conocimiento, y tratar de forzar la unificación no conducirá a la motivación ni al desempeño en el intercambio de conocimiento. Esto es un dolor de cabeza para la dirección, que quiere consolidar el conocimiento, mientras que los de campo quieren tener el conocimiento de forma descentralizada.
En nuestra empresa, Amazon Kendra es el servicio en la nube que ha solucionado estos problemas.
Por qué elegimos Amazon Kendra
Amazon Kendra es un servicio en la nube que nos permite buscar información interna desde una interfaz común. En otras palabras, es un motor de búsqueda que se especializa en información interna. En esta sección, analizamos las tres razones clave por las que elegimos Amazon Kendra.
Fácil agregación de conocimiento
Como se mencionó en la sección anterior, el conocimiento, incluso cuando existe, tiende a estar disperso en múltiples medios. En nuestro caso, estaba disperso en nuestro wiki interno y en varios archivos de documentos. Amazon Kendra ofrece potentes conectores para esta situación. Podemos importar fácilmente documentos desde una variedad de medios, incluidos software colaborativo, wikis, archivos de Microsoft PowerPoint, PDF y más, sin ningún problema.
Esto significa que los empleados no tienen que cambiar la forma en que almacenan el conocimiento para compartirlo. Aunque la agregación de conocimientos se puede lograr temporalmente, su mantenimiento es muy costoso. La capacidad de automatizar esto fue un factor muy deseable para nosotros.
Gran capacidad de búsqueda
Hay una gran cantidad de software colaborativo y wikis que sobresalen en el ingreso de información. Sin embargo, a menudo tienen debilidades en la producción de información (capacidad de búsqueda). Esto es especialmente cierto para la búsqueda japonesa. Por ejemplo, en inglés, la coincidencia a nivel de palabra proporciona un nivel razonable de capacidad de búsqueda. En japonés, sin embargo, la extracción de palabras es más difícil y hay casos en los que la coincidencia se realiza separando las palabras por un número adecuado de caracteres. Si una búsqueda de “Tokyo-to (東京都)” está separada por dos caracteres, “Tokyo (東京)” y “Kyoto (京都)”, será difícil encontrar el conocimiento que está buscando.
Amazon Kendra ofrece excelentes capacidad de búsqueda a través del aprendizaje automático. Además de las búsquedas de palabras clave tradicionales como "tendencias tecnológicas", las búsquedas en lenguaje natural como "Quiero información sobre nuevas iniciativas tecnológicas" pueden mejorar enormemente la experiencia del usuario. La capacidad de buscar adecuadamente la información recopilada es la segunda razón por la que elegimos Amazon Kendra.
Bajo costo de propiedad
Las herramientas de TI que se especializan en la agregación y recuperación de conocimientos se denominan sistemas de búsqueda empresarial. Un problema con la implementación de estos sistemas es el costo. Para una organización con varios cientos de empleados, los costos operativos pueden superar los 10 millones de yenes por año. Esta no es una forma barata de iniciar una iniciativa de intercambio de conocimientos.
Amazon Kendra se ofrece a un precio costo mucho menor que la mayoría de los sistemas de búsqueda empresarial. Como se mencionó anteriormente, las iniciativas de intercambio de conocimientos no son fáciles de implementar. Queríamos comenzar de a poco, y el bajo costo de propiedad de Amazon Kendra fue un factor clave en nuestra decisión.
Además, la facilidad de implementación y la flexibilidad de Amazon Kendra también son grandes ventajas para nosotros. La siguiente sección resume un ejemplo de nuestra implementación.
Cómo implementamos el sistema de intercambio de conocimientos
La implementación no es un proceso de desarrollo exagerado; se puede hacer sin código siguiendo el flujo de procesamiento de Amazon Kendra. Aquí hay cinco puntos clave en el proceso de implementación:
- Fuente de datos (acumulación de conocimiento) – Cada departamento y colaborador de nuestra empresa realizaba con frecuencia sesiones de estudio interno, ya través de estas actividades se acumulaba conocimiento en múltiples medios, como wikis y diversos tipos de almacenamiento. En ese momento, era fácil revisar la información de las sesiones de estudio más tarde. Sin embargo, para extraer conocimiento sobre un área o tecnología específica, era necesario revisar cada medio en detalle, lo que no era muy conveniente.
- Conectores (agregación de conocimiento) – Con la funcionalidad del conector en Amazon Kendra, pudimos vincular el conocimiento disperso en toda la empresa a Amazon Kendra y lograr una capacidad de búsqueda transversal. Además, el conector se carga a través de una cuenta restringida, lo que permite una implementación consciente de la seguridad.
- Motor de búsqueda (búsqueda de información) – Porque Amazon Kendra tiene un página de búsqueda para pruebas de usabilidad, pudimos probar rápidamente la usabilidad del motor de búsqueda inmediatamente después de cargar los documentos para ver qué tipo de conocimiento se podía encontrar. Esto fue muy útil para solidificar la imagen del lanzamiento.
- Interfaz de usuario de búsqueda (página de búsqueda de usuarios) – Amazon Kendra tiene una característica llamada Creador de experiencias que expone la pantalla de búsqueda a los usuarios. Esta función se puede implementar sin código, lo que fue muy útil para obtener comentarios durante la implementación de prueba. Además de Experience Builder, Amazon Kendra también es compatible con las implementaciones de API de Python y React.js, por lo que eventualmente podemos proporcionar páginas de búsqueda personalizadas a nuestros empleados para mejorar su experiencia.
- Análisis (supervisión de tendencias de uso) – Un sistema de búsqueda empresarial solo es valioso si mucha gente lo usa. Amazon Kendra tiene la capacidad de monitorear cuántas búsquedas se están realizando y para qué términos. Utilizamos esta función para realizar un seguimiento de las tendencias de uso.
También tenemos algunas preguntas y respuestas relacionadas con nuestra implementación:
- ¿Cuáles fueron algunos de los desafíos en la recopilación de conocimiento interno? Tuvimos que comenzar recopilando el conocimiento que tenía cada departamento y empleado, pero no necesariamente en un lugar que pudiera estar conectado directamente con Amazon Kendra.
- ¿Cómo nos beneficiamos de Amazon Kendra? Habíamos intentado compartir conocimientos muchas veces en el pasado, pero muchas veces habíamos fallado. Las razones fueron la agregación de información, la capacidad de búsqueda, los costos operativos y los costos de implementación. Amazon Kendra tiene características que resuelven estos problemas y lo lanzamos con éxito en aproximadamente 3 meses desde su concepción. Ahora podemos usar Amazon Kendra para encontrar soluciones a tareas que antes requerían el conocimiento de individuos o departamentos como el conocimiento colectivo de toda la organización.
- ¿Cómo evaluó la capacidad de búsqueda del sistema y qué hizo para mejorarlo? Primero, muchos empleados interactuaron con el sistema y obtuvieron comentarios. Un problema que surgió al inicio de la implementación fue que había una dispersión de información que tenía poco valor como conocimiento. Esto se debió a que algunas de las fuentes de datos contenían información de publicaciones internas de blogs, por ejemplo. Trabajamos continuamente para mejorar la experiencia del usuario seleccionando las fuentes de datos adecuadas.
Como se mencionó anteriormente, al usar Amazon Kendra, pudimos superar muchos obstáculos de implementación a un costo mínimo. Sin embargo, el mayor desafío con este tipo de herramienta es la barrera de adopción que surge después de la implementación. La siguiente sección proporciona un ejemplo de cómo superamos este obstáculo.
Cómo superamos la barrera de la adopción
¿Ha visto alguna vez que una herramienta en la que dedicó mucho esfuerzo, tiempo y dinero se volvió obsoleta sin un uso generalizado? No importa qué tan buena sea la funcionalidad para resolver problemas, no será efectiva si las personas no la usan.
Una de las iniciativas que tomamos con el lanzamiento de Amazon Kendra fue proporcionar un chatbot. En otras palabras, cuando haces una pregunta en una herramienta de chat, obtienes una respuesta con los conocimientos adecuados. Debido a que todos nuestros empleados de teletrabajo usan una herramienta de chat a diario, usar chatbots es mucho más compatible que tener que abrir una nueva pantalla de búsqueda en sus navegadores.
Para implementar este chatbot, usamos Lambda, un servicio que nos permite ejecutar programas controlados por eventos sin servidor. Específicamente, se implementa el siguiente flujo de trabajo:
- Un usuario publica una pregunta en el chatbot con una mención.
- El chatbot emite un evento a Lambda.
- Una función de Lambda detecta el evento y busca en Amazon Kendra la pregunta.
- La función Lambda publica los resultados de la búsqueda en la herramienta de chat.
- El usuario ve los resultados de la búsqueda.
Este proceso toma solo unos segundos y proporciona una experiencia de usuario de alta calidad para el descubrimiento de conocimientos. La mayoría de los empleados estuvieron expuestos al mecanismo de intercambio de conocimientos a través del chatbot, y no hay duda de que el chatbot contribuyó a la difusión del mecanismo. Y debido a que hay algunas áreas que el chatbot no puede cubrir por sí solo, también les hemos pedido que usen la pantalla de búsqueda personalizada junto con el chatbot para brindar una experiencia de usuario aún mejor.
Conclusión
En esta publicación, presentamos un caso de estudio de Amazon Kendra para el intercambio de conocimientos y un ejemplo de implementación de un chatbot que usa Lambda para propagar el mecanismo. Esperamos ver a Amazon Kendra dar otro salto adelante a medida que los modelos lingüísticos a gran escala continúan evolucionando.
Si está interesado en probar Amazon Kendra, consulte Mejora de la búsqueda empresarial con Amazon Kendra. BrainPad también puede ayudarlo con el intercambio de conocimientos internos y la explotación de documentos utilizando IA generativa. Por favor contáctenos para más información.
Sobre la autora
Dra. Naoki Okada es un científico de datos líder en BrainPad Inc. Con su experiencia interfuncional en negocios, análisis e ingeniería, apoya a una amplia gama de clientes, desde la creación de organizaciones DX hasta el aprovechamiento de datos en áreas inexploradas.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-brainpad-fosters-internal-knowledge-sharing-with-amazon-kendra/
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