 在數(shù)字化轉型的浪潮中，企業(yè)AI知識庫已成為驅(qū)動組織創(chuàng)新、提升決策效率和釋放知識潛力的核心資產(chǎn)。通過整合企業(yè)內(nèi)部知識資源，利用機器學習、自然語言處理和知識圖譜等AI技術，知識庫能夠?qū)崿F(xiàn)智能檢索、知識推薦和自動化決策支持，顯著提升知識共享和應用效率。 根據(jù)麥肯錫全球研究所的報告，到2030年，AI技術可能為全球經(jīng)濟貢獻高達13萬億美元的價值，其中知識管理（KM）領域是主要受益者之一。然而，許多企業(yè)在構建和運營AI知識庫時面臨重大挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)如果不及時解決，不僅會阻礙知識庫效能的發(fā)揮，還可能導致項目失敗、資源浪費甚至合規(guī)風險。 從知識管理（KM）部門的視角看，企業(yè)AI知識庫的核心在于高質(zhì)量知識庫的建設與運營。高質(zhì)量知識庫不僅是數(shù)據(jù)的簡單存儲，而是通過系統(tǒng)化的知識采集、組織、共享和治理，確保知識的準確性、時效性、可訪問性和公平性。 知識庫的建設運營本質(zhì)上是知識管理工作，KM部門在知識生命周期（識別、捕獲、存儲、傳播、應用）中扮演統(tǒng)籌角色。如果KM部門未能有效履行職責，AI知識庫可能淪為“數(shù)字垃圾場”，無法為業(yè)務創(chuàng)造價值。 本文從知識管理視角出發(fā)，聚焦阻礙高質(zhì)量AI知識庫建設運營的五大核心問題，內(nèi)容基于KMCenter行業(yè)實踐和研究，旨在為知識管理從業(yè)者、企業(yè)管理者提供全面指導，助力構建可持續(xù)、高效的AI知識庫體系。 問題一：知識質(zhì)量差，知識治理不足 知識質(zhì)量是AI知識庫的核心基石，但許多企業(yè)面臨知識內(nèi)容不準確、過時、碎片化或冗余的問題，導致AI輸出偏差，難以支持有效決策。從知識管理視角看，這反映了知識庫搭建過程中在知識采集、驗證和維護環(huán)節(jié)缺乏系統(tǒng)化治理。根據(jù)知名調(diào)研機構Gartner的數(shù)據(jù)，知識質(zhì)量問題導致企業(yè)每年平均損失高達1500萬美元，嚴重削弱AI知識庫的可靠性和用戶信任。 我國西北地區(qū)的某大型制造企業(yè)，引入大模型后準備搭建AI知識庫，剛開始想的比較簡單，期望通過整合歷史文檔和生產(chǎn)數(shù)據(jù)優(yōu)化供應鏈決策。在初始階段認為這個事情很簡單，只要將相關內(nèi)容拉到知識庫軟件中就可以搞定，根本沒有系統(tǒng)化的知識梳理和質(zhì)量審計的概念，結果就是知識庫充斥冗余、沖突和過時文檔內(nèi)容。例如，同樣內(nèi)容的文檔可能有很多份，內(nèi)容甚至有沖突；生產(chǎn)線數(shù)據(jù)也不是最新的，導致AI預測庫存需求根本不靠譜準確率還不到60%，最終項目擱置沒人再提，造成花了三個多月時間幾百萬元的損失。 年初DeepSeek一體機大火，不少中國企業(yè)“跟風”部署，根本沒想知識庫、知識質(zhì)量和知識治理的問題造成根本談不上知識質(zhì)量，經(jīng)典的驗證了垃圾進、垃圾出（Garbage In,Garbage Out）的邏輯。初始知識輸入未經(jīng)處理，撿到籃子就是菜，導致人工智能無法有效學習，知識庫成了垃圾庫，根本“用不起來”。 知識質(zhì)量問題的根源在于把知識庫等同于軟件系統(tǒng)，缺乏專門做知識管理的人員和技能，沒有考慮過建立標準化知識治理框架的工作，也沒有知識積累的分類標準，跨部門數(shù)據(jù)來源未統(tǒng)一管理，人為輸入錯誤和更新滯后進一步加劇問題。缺乏知識驗證機制也導致錯誤信息被AI放大，降低知識庫可信度。 知識庫的搭建和運營需要有專門的知識管理部門，需要有相應技能的人員負責，然后他們需要主導建立全面的知識治理框架標準，確保輸入AI的知識質(zhì)量。 這里面涉及到比較廣泛的內(nèi)容，在我們的AI知識庫搭建與運營在線課程中有詳細的講述。具體包括核心知識的界定、知識多維分類體系、知識內(nèi)容的結構化客戶化場景化、知識元數(shù)據(jù)管理體系、知識缺口分析與知識生產(chǎn)更新維護的流程和規(guī)則、全員知識管理的文化和素養(yǎng)等內(nèi)容。 同時需要跟AI技術部門或團隊合作，考慮對過往數(shù)據(jù)知識的自動化清洗和驗證，引入對于內(nèi)容的實時監(jiān)控機制保證內(nèi)容的完整性和及時性等內(nèi)容. 通過以上多樣化的措施，才能做到真正提升知識庫內(nèi)容及管理運營的質(zhì)量，增強AI輸出的可靠性和業(yè)務價值。 問題二：為知識庫而知識庫，缺乏戰(zhàn)略層面規(guī)劃 AI知識庫的成功依賴于明確的KM戰(zhàn)略，但許多企業(yè)缺乏清晰的規(guī)劃甚至是沒有規(guī)劃，只是因為AI是熱點就要趕時髦建知識庫，根本沒有梳理清楚到底要干什么、怎么干，導致目標模糊、資源浪費。 從知識管理視角看，知識庫是工具是手段，其目的是為了解決具體的問題和痛點，要從企業(yè)核心業(yè)務戰(zhàn)略出發(fā)，從問題和痛點入手，不是為知識庫而知識庫，是要解決具體的問題用到知識，只有將知識庫目標與企業(yè)各部門和職能的業(yè)務戰(zhàn)略對齊，才能真正落地。Forrester研究顯示，約70%的AI項目因戰(zhàn)略缺失而失敗，凸顯規(guī)劃的重要性。 譬如中國跨境電商企業(yè)在全球擴張的時候，都認識到了生成式AI的價值，也都認識到?jīng)]有知識庫支撐的GenAI沒戲，都不約而同的去做AI知識庫。但具體知識庫做什么（戰(zhàn)略角度）并不清楚也沒有分析，造成有的大而全既服務內(nèi)部員工又想直接服務外部客戶，兩端都沒發(fā)揮出作用；有的沒有識別出核心業(yè)務需求是什么，譬如在電商中個人性化推薦、庫存管理是關鍵環(huán)節(jié)，但企業(yè)并沒有明確的目標，導致投資回報率低下，應用效果遠低于預期。 造成這樣問題的根源在于，大部分企業(yè)建知識庫的時候，對其復雜性缺乏認知，把知識庫等同于軟件和系統(tǒng)，并沒有制定與業(yè)務目標一致的戰(zhàn)略規(guī)劃，也缺乏需求評估和優(yōu)先級排序，導致知識庫功能泛化，未能解決實際痛點。此外，跨部門協(xié)作不足和高層支持缺失也阻礙了戰(zhàn)略落地。 面對這種情形，該如何破局？ 首先是認知上的提升，理解知識庫跟知識管理的關系，建立相應部門或者至少要有相關的人員來負責該項職責。其次是需要跟高管、AI技術部門一起制定企業(yè)知識管理的戰(zhàn)略藍圖或規(guī)劃，確保知識庫與業(yè)務目標對齊： 通過戰(zhàn)略規(guī)劃，企業(yè)才可能將知識庫從一個“技術玩具”轉變?yōu)檎嬲秊闃I(yè)務賦能的工具，成為企業(yè)提升的關鍵手段。 問題三：員工知識共享文化與知識生產(chǎn)能力缺失 高質(zhì)量知識庫依賴員工的知識貢獻，但許多企業(yè)缺乏共享文化，導致內(nèi)容輸入不足，影響AI效能。從知識管理視角看，這是KM部門未有效激勵員工參與知識創(chuàng)建和共享。Deloitte調(diào)查顯示，超過50%的員工對AI工具持謹慎態(tài)度，阻礙知識庫運營。 另一個更深層次的問題，是員工知識生產(chǎn)能力的欠缺。在AI知識庫搭建過程中，核心關鍵知識需要業(yè)務專題專家（SME）來產(chǎn)生，但這里面： 第一個問題是到底需要產(chǎn)生哪些知識并不明確，即解決問題需要的核心知識缺口沒有別識別出來。當沒有明確的要求時，讓業(yè)務主體專家產(chǎn)生知識也不可執(zhí)行，或者產(chǎn)生的內(nèi)容也是不可用的。這也是許多公司做經(jīng)驗萃取、知識萃取，雖然內(nèi)容產(chǎn)出不少，但真正可用的卻很少。 第二個問題是即便能明確的列出知識需求的清單，但具體將經(jīng)驗升級到知識層次的內(nèi)部專家卻很少。即便這些SME有產(chǎn)出的意愿，但由于經(jīng)驗是零散的、片段化的感覺，要提升到知識層次需要較強的概念思維、分類思維、框架思維和學習能力，許多人也不具備，導致產(chǎn)出的內(nèi)容很難用起來。 這個問題是企業(yè)AI應用和知識庫搭建中的深層次問題，不少先進的AI應用企業(yè)已經(jīng)覺察到該問題。KMCenter有相應的輔導方法論，我們稱之為“經(jīng)驗知識化”的能力，同時將該能力的訓練與專家培養(yǎng)結合起來，既讓參與者有動力，也掌握想象的方法，在不少機構實踐效果不錯。 在具體實踐中，可能跟大家的直覺不一樣，真正拒絕共享知識，因擔心知識共享降低個人競爭力而抵觸內(nèi)容產(chǎn)出的比例并不高，而根本的問題在于，即便這些人愿意共享，其產(chǎn)生的內(nèi)容也不具備可用性，或者僅僅能起到一個參考啟發(fā)思路的作用。 從對策上講，要讓知識庫可以持續(xù)的運營，能夠不斷的高質(zhì)量知識輸入，需要建立企業(yè)的知識共享激勵機制，提升員工對AI的理解和信任，破除“知識囤積”文化同時通過輔導、培養(yǎng)和案例的方式讓大家看到參與和共享的好處。 問題四：知識系統(tǒng)集成與內(nèi)容可訪問性不足 AI應用要落地，知識庫需與企業(yè)現(xiàn)有各類信息系統(tǒng)（如ERP、CRM、文檔管理、內(nèi)容管理、輿情等各類系統(tǒng)）集成，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)、信息、知識的無縫流轉。 然而這項工作的難度卻很大，集成不足的結果是各種孤島，降低可訪問性。在AI知識庫構建過程中，知識管理部門或團隊人員需要與AI技術團隊合作探討如何去建立、協(xié)調(diào)知識流轉機制，考慮從歷史上各類兼容性差的遺留系統(tǒng)中獲取相關信息和知識。 從技術角度看，這是企業(yè)AI應用最困難的問題之一。IDC的報告也指出了這一點，認為集成挑戰(zhàn)是企業(yè)AI部署失敗的首要原因，占比達40%。例如某企業(yè)因ERP系統(tǒng)接口不統(tǒng)一，知識庫無法獲取實時數(shù)據(jù)，項目進度滯后半年。某企業(yè)在實施多智能體的AI知識庫時，沒辦法跟之前的文檔庫（之前供應商找不到了）集成，生產(chǎn)的知識無法實時同步，導致AI推薦的優(yōu)化方案根本無法落地。 該問題源于技術異構性、缺乏標準化接口以及對集成需求的忽視。遺留系統(tǒng)老化、數(shù)據(jù)格式不一致進一步加劇了知識孤島，阻礙共享和應用。 該問題的解決主要是AI技術部門的職責，但知識管理人員應對知識系統(tǒng)集成提出需求，才能保證知識內(nèi)容的可訪問性。譬如知識管理人員在系統(tǒng)審計中要識別知識流轉的關鍵節(jié)點，讓技術人員選用合適的API和中間件實現(xiàn)無縫連接，同時在知識庫建設中，考慮ERP和知識庫的共同數(shù)據(jù)字段能夠直接映射，確保一致性。在技術部門搭建系統(tǒng)后，要去測試驗證知識傳輸?shù)姆€(wěn)定性和實時性，減少數(shù)據(jù)延遲。也可以考慮建立知識門戶等措施。 從未來的趨勢看，對于中小企業(yè)可能遷移到云平臺上是更好的解決對策。但對于大型機構或者對于安全性要求高的行業(yè)，集成會長久的是一個問題。 問題五：知識庫與知識管理人才與技能短缺 AI知識庫的建設、運營需要企業(yè)相應的人才，并且要求他們具備專門的技能。但無論是AI的相關人才，還是知識管理和知識庫相應的人才都短缺，同時具備這兩項能力的人則更少。很多大型機構都聯(lián)系KMCenter推薦相應人才，但市場人真正具備專業(yè)理論和實踐經(jīng)驗的人的確短缺，這也造成許多企業(yè)內(nèi)部AI知識庫相應專業(yè)人才的極度短缺，導致大部分項目落地、運營都很困難。 面對這樣的狀況，一個方式是高效培養(yǎng)相應人才，另一個是從外部引進。但現(xiàn)在看起來，外部引進的方式行不通，因為整個社會都短缺，World Economic Forum預測，到2025年，AI技能缺口將達9700萬?；贙MCenter的調(diào)研數(shù)據(jù)，國內(nèi)知識管理和知識庫的合格人才不超過四位數(shù)。 那就只能內(nèi)部培養(yǎng)的方式，KMCenter也一直在做相應的工作，通過培訓、咨詢、輔導、陪跑的方式進行，感興趣的可以與我們聯(lián)系。關于AI時代下知識庫、知識管理專業(yè)人員能力的具體要求，主要包括以下五個維度：
結論 從企業(yè)AI應用角度看，高質(zhì)量AI知識庫的建設運營是企業(yè)AI應用落地、釋放組織知識價值的關鍵。上述五大核心問題若未解決，將嚴重阻礙知識庫效能，也會讓企業(yè)的AI應用落空。 真正想做好這項工作，企業(yè)必須從更高維度思考知識庫，從僅僅構建支撐的知識庫到系統(tǒng)的知識管理工作。在人工智能時代，知識管理將成為各類機構的基礎元能力，也只有系統(tǒng)思考知識管理和知識庫的工作，才能真正讓AI落地，也才有可能從AI和企業(yè)的經(jīng)驗沉淀中獲益。（本文作者為知名知識管理專家作者田志剛。） |
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