Esta é uma postagem convidada do Dr. Naoki Okada, cientista-chefe de dados da BrainPad Inc.
Fundada em 2004, BrainPad Inc. é um parceiro pioneiro na área de utilização de dados, ajudando empresas a criar negócios e a melhorar a sua gestão através da utilização de dados. Até o momento, o BrainPad ajudou mais de 1,300 empresas, principalmente líderes do setor. BrainPad tem a vantagem de fornecer um serviço completo, desde a formulação de uma estratégia de utilização de dados até a prova de conceito e implementação. O estilo único do BrainPad é trabalhar em conjunto com os clientes para resolver problemas locais, como dados que não estão sendo coletados devido a uma estrutura organizacional isolada ou dados que existem, mas não estão organizados.
Esta postagem discute como estruturar o compartilhamento interno de conhecimento usando Amazona Kendra e AWS Lambda e como a Amazon Kendra resolve os obstáculos enfrentados por muitas empresas no compartilhamento de conhecimento. Resumimos os esforços do BrainPad em quatro áreas principais:
- Quais são os problemas de compartilhamento de conhecimento que muitas empresas enfrentam?
- Por que escolhemos Amazon Kendra?
- Como implementamos o sistema de compartilhamento de conhecimento?
- Mesmo que uma ferramenta seja útil, ela não terá sentido se não for usada. Como superamos a barreira da adoção?
Problemas de compartilhamento de conhecimento que muitas empresas enfrentam
Muitas empresas alcançam seus resultados dividindo seu trabalho em diferentes áreas. Cada uma dessas atividades gera novas ideias todos os dias. Esse conhecimento é acumulado individualmente. Se este conhecimento puder ser partilhado entre pessoas e organizações, poderão ser criadas sinergias em trabalhos relacionados e a eficiência e a qualidade do trabalho aumentarão dramaticamente. Este é o poder do compartilhamento de conhecimento.
No entanto, existem muitas barreiras comuns ao compartilhamento de conhecimento:
- Poucas pessoas estão envolvidas de forma proativa e o processo não pode ser sustentado por muito tempo devido às agendas lotadas.
- O conhecimento está espalhado por diversas mídias, como wikis internos e PDFs, dificultando a localização das informações necessárias.
- Ninguém insere conhecimento no sistema de consolidação do conhecimento. O sistema não será amplamente utilizado devido à sua fraca capacidade de pesquisa.
Nossa empresa enfrentou uma situação semelhante. O problema fundamental com a partilha de conhecimento é que, embora a maioria dos funcionários tenha uma forte necessidade de obter conhecimento, eles têm pouca motivação para partilhar o seu próprio conhecimento a um custo. Mudar o comportamento dos funcionários com o único propósito de compartilhar conhecimento não é fácil.
Além disso, cada funcionário ou departamento tem seu método preferido de acumular conhecimento, e tentar forçar a unificação não levará à motivação ou ao desempenho no compartilhamento de conhecimento. Isso é uma dor de cabeça para a gestão, que quer consolidar o conhecimento, enquanto quem está na área quer ter conhecimento de forma descentralizada.
Na nossa empresa, Amazon Kendra é o serviço em nuvem que resolveu esses problemas.
Por que escolhemos Amazon Kendra
Amazon Kendra é um serviço em nuvem que nos permite pesquisar informações internas a partir de uma interface comum. Ou seja, é um motor de busca especializado em informações internas. Nesta seção, discutimos os três principais motivos pelos quais escolhemos o Amazon Kendra.
Fácil agregação de conhecimento
Tal como mencionado na secção anterior, o conhecimento, mesmo quando existe, tende a estar disperso por múltiplos meios. No nosso caso, ele estava espalhado por nosso wiki interno e por vários arquivos de documentos. Amazon Kendra fornece recursos poderosos de Saúde para esta situação. Podemos importar facilmente documentos de uma variedade de mídias, incluindo groupware, wikis, arquivos do Microsoft PowerPoint, PDFs e muito mais, sem complicações.
Isso significa que os funcionários não precisam mudar a forma como armazenam conhecimento para compartilhá-lo. Embora a agregação de conhecimento possa ser alcançada temporariamente, sua manutenção é muito cara. A capacidade de automatizar isso foi um fator muito desejável para nós.
Ótima capacidade de pesquisa
Existem muitos groupwares e wikis por aí que se destacam na entrada de informações. No entanto, muitas vezes apresentam deficiências na produção de informações (capacidade de pesquisa). Isto é especialmente verdadeiro para pesquisas em japonês. Por exemplo, em inglês, a correspondência em nível de palavra fornece um nível razoável de capacidade de pesquisa. Em japonês, entretanto, a extração de palavras é mais difícil e há casos em que a correspondência é feita separando as palavras por um número apropriado de caracteres. Se uma pesquisa por “Tokyo-to (東京都)” for separada por dois caracteres, “Tóquio (東京)” e “Kyoto (京都)”, será difícil encontrar o conhecimento que você procura.
Amazon Kendra oferece ótimos capacidade de pesquisa por meio de aprendizado de máquina. Além das pesquisas tradicionais por palavras-chave, como “tendências tecnológicas”, as pesquisas em linguagem natural, como “Quero informações sobre novas iniciativas tecnológicas”, podem melhorar muito a experiência do usuário. A capacidade de pesquisar adequadamente as informações coletadas é o segundo motivo pelo qual escolhemos o Amazon Kendra.
Baixo custo de propriedade
As ferramentas de TI especializadas em agregação e recuperação de conhecimento são chamadas de sistemas de pesquisa corporativa. Um problema com a implementação desses sistemas é o custo. Para uma organização com várias centenas de funcionários, os custos operacionais podem exceder 10 milhões de ienes por ano. Esta não é uma forma barata de iniciar uma iniciativa de partilha de conhecimento.
Amazon Kendra é oferecido em um custo muito mais baixo do que a maioria dos sistemas de pesquisa empresarial. Como mencionado anteriormente, as iniciativas de partilha de conhecimento não são fáceis de implementar. Queríamos começar aos poucos, e o baixo custo de propriedade do Amazon Kendra foi um fator-chave em nossa decisão.
Além disso, a facilidade de implementação e flexibilidade do Amazon Kendra também são grandes vantagens para nós. A próxima seção resume um exemplo de nossa implementação.
Como implementamos o sistema de compartilhamento de conhecimento
A implementação não é um processo de desenvolvimento exagerado; isso pode ser feito sem código seguindo o fluxo de processamento do Amazon Kendra. Aqui estão cinco pontos-chave no processo de implementação:
- Fonte de dados (acumulando conhecimento) – Cada departamento e colaborador da nossa empresa realizava frequentemente sessões de estudo interno e, através destas atividades, acumulava-se conhecimento em múltiplos meios, como wikis e diversos tipos de armazenamento. Naquela época, era fácil revisar posteriormente as informações das sessões de estudo. Porém, para extrair conhecimento sobre uma área ou tecnologia específica, era necessário revisar detalhadamente cada meio, o que não era muito conveniente.
- Conectores (agregando conhecimento) – Com a funcionalidade do conector no Amazon Kendra, conseguimos vincular o conhecimento espalhado por toda a empresa ao Amazon Kendra e obter capacidade de pesquisa transversal. Além disso, o conector é carregado através de uma conta restrita, permitindo uma implementação consciente da segurança.
- Mecanismo de pesquisa (encontrando informações) – Como Amazon Kendra tem um página de pesquisa para testes de usabilidade, pudemos testar rapidamente a usabilidade do mecanismo de busca imediatamente após carregar os documentos para ver que tipo de conhecimento poderia ser encontrado. Isso foi muito útil para solidificar a imagem do lançamento.
- UI de pesquisa (página de pesquisa para usuários) – Amazon Kendra tem um recurso chamado Criador de experiência que expõe a tela de pesquisa aos usuários. Esse recurso pode ser implementado sem código, o que foi muito útil para obter feedback durante a implantação do teste. Além do Experience Builder, o Amazon Kendra também oferece suporte a implementações de API Python e React.js, para que possamos fornecer páginas de pesquisa personalizadas aos nossos funcionários para melhorar sua experiência.
- Analytics (monitoramento de tendências de uso) – Um sistema de pesquisa empresarial só tem valor se muitas pessoas o utilizarem. Amazon Kendra tem a capacidade de monitorar quantas pesquisas estão sendo realizadas e para quais termos. Usamos esse recurso para rastrear tendências de uso.
Também temos algumas perguntas e respostas relacionadas à nossa implementação:
- Quais foram alguns dos desafios na coleta de conhecimento interno? Tivemos que começar coletando o conhecimento que cada departamento e funcionário possuía, mas não necessariamente em um local que pudesse estar diretamente conectado ao Amazon Kendra.
- Como nos beneficiamos do Amazon Kendra? Tentamos compartilhar conhecimento muitas vezes no passado, mas muitas vezes falhamos. Os motivos foram agregação de informações, capacidade de pesquisa, custos operacionais e custos de implementação. O Amazon Kendra possui recursos que resolvem esses problemas e o lançamos com sucesso cerca de três meses após a concepção. Agora podemos usar o Amazon Kendra para encontrar soluções para tarefas que antes exigiam o conhecimento de indivíduos ou departamentos como o conhecimento coletivo de toda a organização.
- Como você avaliou a capacidade de pesquisa do sistema e o que você fez para melhorá-la? Primeiro, muitos funcionários interagiram com o sistema e obtiveram feedback. Um problema que surgiu no início da implementação foi que havia uma dispersão de informações que tinham pouco valor como conhecimento. Isso ocorreu porque algumas das fontes de dados continham informações de postagens internas em blogs, por exemplo. Trabalhamos continuamente para melhorar a experiência do usuário selecionando as fontes de dados corretas.
Conforme mencionado anteriormente, ao usar o Amazon Kendra, conseguimos superar muitos obstáculos de implementação com um custo mínimo. No entanto, o maior desafio deste tipo de ferramenta é a barreira de adoção que surge após a implementação. A próxima seção fornece um exemplo de como superamos esse obstáculo.
Como superamos a barreira da adoção
Você já viu uma ferramenta na qual você gastou muito esforço, tempo e dinheiro para implementar se tornar obsoleta sem uso generalizado? Não importa quão boa seja a funcionalidade na resolução de problemas, ela não será eficaz se as pessoas não a utilizarem.
Uma das iniciativas que tomamos com o lançamento do Amazon Kendra foi disponibilizar um chatbot. Ou seja, ao fazer uma pergunta em uma ferramenta de chat, você obtém uma resposta com o conhecimento adequado. Como todos os nossos funcionários em teletrabalho utilizam diariamente uma ferramenta de chat, usar chatbots é muito mais compatível do que fazer com que abram uma nova tela de pesquisa em seus navegadores.
Para implementar este chatbot, usamos Lambda, um serviço que nos permite executar programas orientados a eventos e sem servidor. Especificamente, o seguinte fluxo de trabalho é implementado:
- Um usuário posta uma pergunta no chatbot com uma menção.
- O chatbot emite um evento para o Lambda.
- Uma função Lambda detecta o evento e pesquisa a pergunta no Amazon Kendra.
- A função Lambda publica os resultados da pesquisa na ferramenta de chat.
- O usuário visualiza os resultados da pesquisa.
Esse processo leva apenas alguns segundos e fornece uma experiência de usuário de alta qualidade para descoberta de conhecimento. A maioria dos colaboradores foi exposta ao mecanismo de partilha de conhecimento através do chatbot, e não há dúvida de que o chatbot contribuiu para a difusão do mecanismo. E como existem algumas áreas que não podem ser cobertas apenas pelo chatbot, também pedimos que usassem a tela de pesquisa personalizada em conjunto com o chatbot para proporcionar uma experiência de usuário ainda melhor.
Conclusão
Neste post, apresentamos um estudo de caso do Amazon Kendra para compartilhamento de conhecimento e um exemplo de implementação de chatbot usando Lambda para propagar o mecanismo. Esperamos ver o Amazon Kendra dar mais um salto à medida que os modelos de linguagem em grande escala continuam a evoluir.
Se você estiver interessado em experimentar o Amazon Kendra, dê uma olhada Aprimorando a pesquisa corporativa com o Amazon Kendra. BrainPad também pode ajudá-lo com compartilhamento interno de conhecimento e exploração de documentos usando IA generativa. Entre em contato conosco para mais informações.
Sobre o autor
Dr. é cientista líder de dados na BrainPad Inc. Com sua experiência multifuncional em negócios, análise e engenharia, ele oferece suporte a uma ampla gama de clientes, desde a construção de organizações DX até o aproveitamento de dados em áreas inexploradas.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-brainpad-fosters-internal-knowledge-sharing-with-amazon-kendra/
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