1. קורס ניהול ידע מבית רום ייפתח ב 05/10. הקורס יהיה בפורמט דיגיטלי.

אין ספק שחשיבה ביקורתית היא אחת המיומנויות החשובות ביותר לעובדי העתיד, כפי שמתגלה כמעט בכל מחקר המנסה למנות מיומנויות אלו. שלושה טיפים איך לפתח את החשיבה הביקורתית.

https://hbr.org/2019/05/3-simple-habits-to-improve-your-critical-thinking?utm_medium=social&utm_campaign=hbr&utm_source=linkedin&tpcc=orgsocial_edit

https://slab.com/blog/

שם האירוע- International Conference on Knowledge Management and

Knowledge Economy

מקום האירוע- Amsterdam

תאריך- 05.06.21

שלום כולם. היום אני נרגשת. בקורס ניהול הידע ובינה מלאכותית, הגענו עתה לשלב של סדרת הרצאות העוסקות בשאלת מיליון הדולר: איך ניהול ידע יכול למנף פרויקטים של בינה מלאכותית. וכדי שיובן באופן בהיר: אני לא מדברת על רק פרויקטי בינה מלאכותית הקשורים בטקסטים; אני מתייחסת לכל פרויקט בינה מלאכותית באשר הוא.

זה היה החלום כמעט מהיום הראשון. לפני שנתיים במפגש של KMGN בהודו, החלטנו שאנחנו צריכים להביא ערך חדש לניהול ידע, וערך חדש דרך ניהול ידע לארגונים. הקמנו צוות משימה שכלל חברים מיבשות ומדינות שונות: ארט, מולי, בלאז׳י, אריק, קרישהאן, וינסנט, הארי, רנדהיר ואני. זכיתי לקבל את ההובלה של צוות זה. אחת הדרכים העיקריות שהבנו שיסייעו לנו לקדם יעד שאפתני זה, יהיה בקישור לטכנולוגיות מובילות. ובינה מלאכותית היתה לפני שנתיים, ועודנה היום, הטכנולוגיה המובילה והמתפתחת בעולם. התחלנו ללמוד, ולא חלף זמן רב שהבנו עד כמה פרויקטי בינה מלאכותית חסרים באנשי צוות עם יכולות ומיומנויות, שדווקא לנו, אנשי ניהול הידע- יש את חלקן. הבנו, שאנחנו יכולים להציע מתודולוגיות, יכולות וידע שאכן יכולים לשפר את ההצלחה של פרויקטים אלו.

הבנות אלו הובילו אותנו לרעיון של פיתוח קורס זה. ולכל השואלים- אין מה לדאוג- זה אמנם הקורס המרכזי כרגע- אך אנחנו כבר מתעננים קורס נוסף של מתודולוגיות חדשות ומתקדמות לשנה הבאה.

אז היכן ואיך יכולים מנהלי ידע לשפר פרויקטי בינה מלאכותית: בהרבה מקומות ושלבים. למשל, בשלבים הראשונים של הנדסת הידע ותיווך בין הגופים העסקיים בארגון ואנשי האלגוריתמים. בהמשך, בניהול תוכן, בסיוע במשימה החוזרת ונשנית של ניתוח התנהגויות לא רצויות של המכונה דרך הפקות לקחים. ועוד.

היום ,29/06, דיברנו על שירותי תוכן. ד״ר אנני גרין הובילה אותנו דרך כמה מהסוגיות הבוערות בתחום זה בהקשר של פרויקטי בינה מלאכותית. אנחנו כאנשי ניהול ידע בעלי ידע, ניסיון והתמחות כה מעמיקים בשירותי תוכן בכלל ובתיוג (classification) בפרט, יכולת שהיא מאבני היסוד של כל פרויקט מבוסס למידת מכונה. בכל פרויקט עתיר נתונים (big data) עבודת התוכן היא החלק הארי בעבודה. אנחנו יכולים לסייע בכמה רבדים:

1. בהבטחה שכל ההיבטים הקשורים בשירותי היבול תוכן אכן מכוסים בפרויקטים בכל השלבים, החל מאיסוף המידע, ניהולו, עיבודו, אחסונו, שימורו והפצתו.

2. בקישור למתודולוגיות והטכנולוגיות שכבר משרתות את הארגון לנושא ניהול תוכן, תוך אפשרות שימוש באלו גם לפרויקטים החדשים (בקום שיקנו מוצרי תוכנה ייעודיים וימציאו את הגלגל מחדש בכל הקשור במתודולוגיות עבודת תוכן).

3. בתיקוף שתוכנות חדשות שאכן נדרש לרכוש לטובת התוכן, תתמוכנה את כלל מאגרי הנתונים שאותם אנו צופים שהארגון ירצה לשלב בפרויקטים מסוג זה, עכשיו או בהמשך.

4. בטיוב נתונים.

ובכל היבט תוכן נוסף. הלוא אנחנו כבר מבצעים זאת מעל עשרים שנה...

לא מבטיחה לכם שיהיה קל. ההיפך הוא הנכון. אנשי הצוות של בינה מלאכותית לא מודעים כפי שנראה לאנשי ניהול הידע המבקשים לסייע להם ולערך המוסף שהם יכולים לתת. חלק מהם אפילו מאמינים שהם חייבים ללכלך את הידיים ולעשות את כל עבודת התוכן בעצמם כדי לחוש את הנתונים ולמכוונן את המודלים הנכונים.

מציעה שאנחנו אנשי ניהול הידע נתחיל בהכרת המונחים הקשורים לתוכן, כפי שמקובלים בקרב אנשי הבינה המלאכותית.

ולאנשי הבינה המלאכותית אני מציעה- אנא היו אמיצים ואפשרו לנו להצטרף. לא נחליף אתכם. במקום זאת, נציע את הניסיון וההתמחות שיש לנו. בסוף היום, כך אני מאמינה, נצא נשכרים כולנו, ונחייך ביחד חיול אחד גדול :)