Conception de base de connaissance unifiée pour WalkMe DAP, WalkMe Learning Arc et WalkMe AI

1. Objectif de conception

Concevez un système de connaissances unique et gouverné qui :

• Sert de source de vérité faisant autorité
• Fournit des conseils cohérents sur l'exécution dans l'application, l'apprentissage structuré et l'IA

• Évolue à travers les transformations (SAP S/4HANA, Salesforce, ServiceNow, IA)

La base de connaissances est centrée sur les processus, et non sur le contenu.

2. Aperçu de l'architecture logique

• Principe de base : la connaissance est conçue une fois, puis restituée différemment par DAP, Learning Arc et IA.

3. Couche 1 : Couche commerciale & Processus

Cette couche définit ce qui est vrai, quels que soient les outils.

Composants

• Résultats commerciaux (indicateurs clés de performance, facteurs de valeur)

• Processus de bout en bout

• Rôles et responsabilités

• Politiques et règles de conformité

Propriété

• Propriétaires de processus

• Leaders fonctionnels

• Bureau de transformation

4. Couche 2 : Couche d'objet de connaissance

C'est le cœur du design. Toutes les connaissances sont stockées et gouvernées sous forme d'objets structurés.

Objets de connaissance de base

Ces objets sont agnostiques et lisibles par l'IA.

5. Couche 3 : Livraison et cartographie de l'expérience

Chaque surface de livraison consomme les mêmes objets, mais à des profondeurs différentes.

WalkMe DAP

• Objet principal : Tâche

• Utilisations :

  • Contexte du système

  • Conseils d'exécution au niveau des étapes

  • Validation et prévention des erreurs

Règle de conception : DAP n'introduit jamais de nouvelle logique de processus—exécute uniquement les tâches approuvées.

WalkMe Learning Arc

• Objets principaux : Rôle, Processus, Résultat

• Utilisations :

  • Parcours basés sur les rôles

  • Aperçus des processus

  • Activation des tâches organisées

Règle de conception : Learning Arc reflète la taxonomie officielle du processus.

WalkMe IA

• Objets principaux : Tâche, Décision, Politique

• Utilisations :

  • Connaissances structurées

  • Terminologie contrôlée

  • Contexte à partir de DAP et de Learning Arc

Règle de conception : les réponses d'IA doivent correspondre à un objet connu.

6. Hiérarchie des connaissances (recommandé)

Cette hiérarchie permet :

• Traçabilité

• Gouvernance

• Analyses cohérentes

7. Learning Arc comme indice de connaissances

Meilleures pratiques

Utilisez Learning Arc comme index visible de la base de connaissances.

Learning Arc devrait :

• Refléter la hiérarchie des processus

• Exposer les points d'entrée basés sur les rôles

• Lier directement à l'exécution DAP et à l'assistance de l'IA

DAP et IA doivent être intégrés, et non des systèmes distincts.

8. Dénomination et normes de taxonomie

Normes requises

• Un nom de processus à l'échelle mondiale

• Un nom de tâche par action

• Langue commerciale d'abord, langue du système ensuite

Exemple :

• Correct : « Créer un bon de vente »

• Éviter : « Entrée VA01 »

9. Modèle de gouvernance

Rôles de gouvernance minimums

• Propriétaire des connaissances (processus)

• Traducteur d'habilitation (WalkMe)

• AI Steward

• Administrateur de la plateforme WalkMe

Contrôles du cycle de vie

• Versionnage aligné sur les versions du système

• Revue à l'ajustement aux standards, à la mise en ligne et aux versions

• Retrait des objets de connaissances obsolètes

10. Mesure & boucle de rétroaction

Mesurez l'efficacité des connaissances, et non le volume de contenu.

Indicateurs clés de performance (KPIs) recommandés

• Taux de réussite des tâches

• Délai d'acquisition de la compétence

• Réduction des erreurs

• Confiance des réponses d'IA

• Déviation de tickets d'assistance

Utilisez les analyses pour affiner la base de connaissances, et non pour ajouter plus de contenu.