설명
Lupo는 기존 회사 지식과 일관되고 확장 가능한 실행 간의 중요한 격차를 해소합니다. 이 플랫폼은 문서, 슬라이드, 녹취록 및 내부 전문 지식과 같은 다양한 소스에서 지식을 캡처하여 구조화된 지식 베이스로 중앙 집중화합니다. 그런 다음 이 지식은 역할 기반 교육 과정 및 비디오 모듈을 포함한 구조화된 지원 자료와 단일 진실 공급원 역할을 하는 포괄적이고 검색 가능한 지식 베이스로 변환됩니다.
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Lupo의 작동 방식은 캡처, 구조화, 안내, 측정 및 개선의 5단계 루프를 따릅니다. 처음부터 작성할 필요 없이 기존 콘텐츠를 수집합니다. 그런 다음 플랫폼은 이 원시 지식을 실행 가능한 교육 과정 및 지식 베이스로 구조화합니다. 내장된 LMS 및 자연어 답변과 단계별 지침을 제공하는 AI 에이전트를 통해 실행을 안내합니다. 측정은 채택률을 추적하고 개선 영역을 식별하는 반면, 개선 단계는 제품 및 프로세스가 발전함에 따라 콘텐츠가 최신 상태로 유지되도록 합니다.
Lupo는 지식이 분산되고 전문가 의존성으로 인해 실행이 일관되지 않은 조직을 위해 설계되었습니다. 주요 사용 사례에는 컨설턴트 및 파트너의 신속한 온보딩, 엔지니어링 팀에 대한 반복적인 질문 감소, 고객 온보딩 및 제품 채택 개선, SOP 및 프로세스 일관성 보장, 직원 온보딩 간소화, 감사 준비 증거를 통한 규정 준수 및 규제 교육 관리 등이 있습니다.
이 플랫폼은 실행을 위한 AI 에이전트, 구조화된 지원을 위한 LMS, 중앙 집중식 지식 베이스, 신속한 교육 과정 및 비디오 생성 기능, 지속적인 개선을 위한 분석, 맞춤형 AI 에이전트 및 다국어 지원을 제공합니다. Microsoft Azure를 포함한 엔터프라이즈급 인프라를 기반으로 구축되었으며, 완전한 교체 없이 기존 LMS 솔루션과 함께 작동할 수 있습니다. Lupo는 지식을 직접 실행 가능하게 만들어 워크플로우를 가속화하고 보다 일관된 결과를 도출함으로써 역학 관계를 변화시키는 것을 목표로 합니다.
- 카테고리AI 지식 관리
- 요금제영업팀 문의
- 배포클라우드
- 플랫폼Microsoft Azure
Lupo Knowledge-to-Execution Platform의 핵심 기능
실행을 위한 AI 에이전트
중앙 집중식 지식 베이스
LMS를 통한 구조화된 지원
신속한 교육 과정 및 비디오 생성
다국어 콘텐츠 제공 (70개 이상 언어)
채택 및 개선을 위한 분석
맞춤형 AI 에이전트 개발
버전 관리 및 승인 워크플로우
기존 LMS와의 통합
다양한 소스에서 콘텐츠 캡처 (문서, 슬라이드, 녹취록)
역할 기반 학습 경로
기존 콘텐츠에서 AI 기반 튜토리얼
필요 시 단계별 안내
콘텐츠 격차 분석을 위한 사용 패턴 분석
Lupo Knowledge-to-Execution Platform 사용 방법은?
지식 캡처: 기존 문서, SOP, 녹취록 및 기타 지식 소스를 수집합니다.
콘텐츠 구조화: 원시 지식을 구조화된 교육 과정, 비디오 모듈 및 검색 가능한 지식 베이스로 변환합니다.
실행 안내: LMS를 통해 교육을 배포하고 AI 에이전트를 사용하여 즉각적이고 맥락에 맞는 답변 및 지침을 제공합니다.
채택 측정: 사용량, 완료율 및 AI Q&A 패턴을 추적하여 효과를 평가합니다.
콘텐츠 개선: 소스 콘텐츠를 업데이트하여 변경 사항을 전파하고 사용량 데이터를 기반으로 개선합니다.
Lupo Knowledge-to-Execution Platform의 사용 사례
- 컨설턴트 온보딩
- 반복적인 질문 감소
- 고객 온보딩
- 프로세스 일관성
- 직원 온보딩
- 규정 준수 교육
- 영업 지원
- 제품 교육
- 파트너 지원
- IT 및 보안 교육
- 고객 성공
- AI 도구 채택
