Principais Conclusoes
- Construir uma base de conhecimento bem-sucedida nao e documentar tudo de forma abrangente; e resolver o problema de "encontrabilidade" para os 20% de perguntas que causam 80% das interrupcoes.
- Ao organizar o conteudo em torno de perguntas em linguagem natural em vez de taxonomias administrativas, e integrando IA para recuperacao instantanea, voce pode criar um sistema em que os colaboradores confiam e realmente usam.
Voce provavelmente ja viu uma base de conhecimento fracassar.
Alguem passou meses construindo-a. Houve um anuncio, talvez uma sessao de treinamento. As pessoas usaram por algumas semanas. Depois pararam.
Agora ela esta la, ficando desatualizada aos poucos, enquanto os colaboradores continuam fazendo as mesmas perguntas de sempre — uns aos outros, ao RH, a quem estiver disposto a responder.
O frustrante e que o conteudo provavelmente era bom. A ferramenta provavelmente era adequada. Algo deu errado entre "criamos isso" e "as pessoas usam".
Ja vi bases de conhecimento terem sucesso e fracassarem em dezenas de organizacoes, e a diferenca geralmente nao e a tecnologia nem mesmo a qualidade do conteudo. E se a coisa foi projetada em torno de como as pessoas realmente se comportam, ou em torno de como alguem imaginou que deveriam se comportar.
Aqui esta o que realmente funciona.
Erro 1: A Armadilha da Completude
O primeiro erro e construir demais antes de lancar. O instinto e tornar abrangente. Documentar tudo. Cobrir cada politica, cada processo, cada FAQ. Nao lancar ate estar completo.
Isso leva uma eternidade. Quando voce termina, metade do que escreveu ja esta desatualizado. Voce esgotou as pessoas fazendo o trabalho. E atrasou a obtencao de qualquer valor em meses ou anos.
Pior, voce nao sabe de fato o que as pessoas precisam ate que comecem a usar. Sua suposicao sobre quais perguntas sao mais comuns pode estar errada. A forma como voce organizou pode nao corresponder a como as pessoas procuram. Voce so descobre quando esta no ar.
A Abordagem do MVP
Comece com os 20% de conteudo que responderao 80% das perguntas. As perguntas de RH mais comuns. As solicitacoes de TI mais frequentes. As politicas sobre as quais as pessoas perguntam constantemente.
Fonte: Princípio de Pareto (regra 80/20)Coloque isso no ar, veja como as pessoas usam e depois expanda com base no que aprender. Uma base de conhecimento pequena que e precisa, atual e realmente usada supera uma abrangente que ninguem consulta.
Erro 2: Design Centrado na Organizacao
O segundo erro e organizar para quem construiu, nao para quem vai usar.
Voce conhece o conteudo intimamente. Voce sabe que a politica de ferias esta em "Beneficios" e a politica de licenca medica esta em "Ponto e Frequencia", e a diferenca faz sentido para voce porque entende como essas coisas sao estruturadas.
O colaborador procurando "quantos dias de licenca medica eu tenho" nao faz ideia da sua taxonomia. Ele so quer encontrar uma resposta.
Taxonomia Centrada no Usuario
E por isso que a organizacao tradicional baseada em pastas frequentemente falha. Ela exige que os usuarios pensem como os organizadores pensaram. O que funciona melhor: projete em torno de perguntas, nao de categorias. Pense nas perguntas reais que as pessoas fazem. "Como faco um relatorio de despesas?" "Quem aprova meu pedido de ferias?" Construa sua base de conhecimento para responder essas perguntas diretamente, nao para organizar documentos sobre esses temas.
Erro 3: Friccao na Recuperacao
O terceiro erro e dificultar a busca.
Se sua base de conhecimento exige que as pessoas naveguem por menus e pastas para encontrar coisas, a maioria nao vai se incomodar. Vao perguntar a um humano.
A busca tem que funcionar. Funcionar de verdade. Nao "aqui estao 47 documentos que mencionam a palavra que voce pesquisou", mas "aqui esta a resposta para o que voce perguntou".
A Vantagem da IA
E se os colaboradores pudessem simplesmente fazer uma pergunta em linguagem natural e obter exatamente a resposta que precisam — com uma fonte que podem verificar?
E aqui que a IA muda o jogo. A busca tradicional retorna documentos. A IA pode retornar respostas — exatamente o que um assistente de conhecimento IA faz — a informacao especifica que alguem precisa, extraida dos documentos que a contem, com citacoes para verificacao. Se voce esta construindo uma base de conhecimento hoje e nao esta pensando em como a IA pode potencializar a recuperacao, esta construindo para o passado.
Mas mesmo com boa busca ou IA, voce precisa de conteudo escrito para ser encontrado. Paragrafos curtos. Titulos claros. Titulos especificos em vez de genericos. "Como enviar um relatorio de despesas" e encontravel. "Diretrizes e Procedimentos de Politica de Despesas v2.3" nao e.
Erro 4: Ignorar os Guardioes
O quarto erro e lancar sem o apoio das pessoas que respondem perguntas.
Sua equipe de RH, seu help desk de TI, seus gerentes de operacoes — quem atualmente responde as perguntas que voce esta tentando desviar — precisam fazer parte disso. Nao porque precisam escrever todo o conteudo (embora devam ajudar). Porque precisam acreditar o suficiente para direcionar as pessoas para la.
Se alguem faz uma pergunta de RH e a pessoa do RH responde diretamente sem mencionar a base de conhecimento, voce perdeu uma oportunidade. Se ela diz "Otima pergunta, isso esta na base de conhecimento — deixa eu te enviar o link, e voce pode encontrar coisas parecidas la no futuro", voce criou um momento de aprendizado.
As pessoas que respondem perguntas sao seu canal de distribuicao. Envolva-as cedo. Mostre como isso facilita a vida delas. Certifique-se de que o conteudo e realmente preciso. De-lhes credito pela contribuicao. Faca disso o sucesso delas, nao algo imposto a elas.
Erro 5: O Vazio da Manutencao
O quinto erro e nao manter atualizado.
Nada destroi a confianca mais rapido do que encontrar informacao desatualizada. Um colaborador consulta a politica de ferias, encontra algo de 2019, toma uma decisao com base nisso e depois descobre que a politica mudou no ano passado. Agora ele nao confia em nada na base de conhecimento.
Uma experiencia ruim com informacao desatualizada se espalha rapido. As pessoas contam umas as outras. "Nao perca tempo com a wiki, nunca esta atualizada." Essa reputacao e incrivelmente dificil de recuperar.
Atualidade requer duas coisas: um processo de atualizacao e propriedade clara. O processo pode ser simples. Revisoes trimestrais do conteudo mais acessado. Gatilhos quando politicas mudam para atualizar artigos relacionados. Uma forma de os colaboradores sinalizarem informacoes desatualizadas. O que funcionar para sua organizacao — mas algo sistematico, nao apenas torcer para alguem lembrar.
Propriedade significa que alguem e responsavel. Nao um comite. Uma pessoa cujo trabalho inclui manter isso atualizado. Sem propriedade individual, atualizacoes se tornam trabalho de todos, o que significa que nao sao trabalho de ninguem.
Erro 6: Mentalidade de Configurar e Esquecer
O sexto erro e tratar o lancamento como a linha de chegada.
O lancamento e a linha de partida. O que acontece depois e o que determina o sucesso.
Observe como as pessoas usam. O que estao buscando? O que estao encontrando? O que nao estao encontrando? A maioria das ferramentas de base de conhecimento tem analytics — use-os. Os padroes dizem o que esta funcionando e o que esta faltando.
Rastreie quais perguntas ainda chegam a humanos. Cada pergunta que chega a sua equipe de RH e algo que a base de conhecimento deveria responder (e nao esta, por algum motivo) ou algo que genuinamente precisa de julgamento humano. A primeira categoria e uma lacuna a ser preenchida.
Peca feedback explicitamente. Nao apenas "o que voce acha da base de conhecimento?" mas "quando foi a ultima vez que voce nao conseguiu encontrar algo?" e "o que voce gostaria que estivesse la?" As pessoas vao te dizer se voce perguntar.
Itere continuamente. Adicione conteudo com base nas lacunas que descobrir. Melhore o conteudo que as pessoas encontram mas nao acham util. Remova conteudo que nunca e acessado. Uma base de conhecimento e um produto, e produtos melhoram com o tempo atraves de feedback.
Dicas Praticas para o Sucesso
Algumas coisas praticas que ajudam:
Escreva no nivel de quem pergunta, nao do especialista que responde. Evite jargao. Nao presuma contexto. Se alguem precisa entender tres outras coisas para entender esta resposta, provavelmente nao vai entender.
Mantenha os artigos curtos e focados. Uma pergunta, uma resposta. Se um artigo esta ficando longo, provavelmente deveria ser varios artigos. As pessoas estao escaneando, nao lendo.
Use as palavras que as pessoas realmente usam. Se os colaboradores dizem "ferias" e sua politica oficial diz "Periodo de Descanso Remunerado", certifique-se de que ambos os termos encontrem o mesmo artigo.
Facilite o feedback. Um curtir/nao curtir, um botao de "sinalizar como desatualizado" e uma forma de fazer uma pergunta complementar. A friccao para dar feedback deve ser quase zero.
Vincule conteudo relacionado. Alguem lendo sobre licenca-maternidade tambem pode precisar de informacoes sobre continuidade de beneficios ou como solicitar licenca. Nao faca com que busquem de novo — conecte-os a proxima coisa que podem precisar.
Uma boa base de conhecimento nao e sobre ter um lugar para colocar documentos. E sobre os colaboradores obterem respostas quando precisam, sem ter que interromper outra pessoa, sem ter que esperar, sem ter que se perguntar se o que encontraram e atual e preciso.
Isso requer pensar na experiencia da perspectiva deles, nao da sua. O que estao tentando fazer? O que esta no caminho? Como voce torna o caminho da pergunta a resposta o mais curto possivel?
Construa para isso, e as pessoas vao usar. Construa para qualquer outra coisa, e voce tera uma colecao muito organizada de documentos que ninguem le.
JoySuite transforma sua base de conhecimento em algo que os colaboradores realmente usam — porque fazem perguntas em linguagem natural e recebem respostas instantaneamente, com fontes em que podem confiar. Sem necessidade de navegacao. Sem procurar em pastas. Apenas respostas.
