摘要：DeepSeek的爆火，加速了大众对于人工智能的认知，同时也促进了人工智能向各类企业渗透的步伐。
文/田志刚 摘自《卓越密码：如何成为专家》
DeepSeek的爆火，加速了大众对于人工智能的认知，同时也促进了人工智能向各类企业渗透的步伐。
但那些部署了企业AI的机构却发现，斥巨资打造的智能系统经常陷入“一本正经胡说八道”的窘境，甚至有AI应用引发大量的事故：某科技企业内部的大模型把老板出差住酒店的发票曝光，导致相关负责人离职；某知名企业的智能客服机器人错误解读产品参数，引发数千条投诉等等。
这些现象的背后，都暴露出一个关键命题-企业的知识管理能力正成为制约AI发展的天花板。
大模型预训练中用到的都是公共信息和知识，而只有企业内部的私有数据和知识才能让他具备真正的竞争力。
缺乏系统化知识管理知识库支撑的人工智能，就像刚毕业的天才学生，无法解决任何问题。
更不用说大模型技术本身的局限性造成的能力欠缺，所以要想让AI在企业里面真正发挥出作用，真正能够结合企业复杂的场景输出可信赖、一致性并且合规的内容，就必须有高质量的知识管理和知识库支撑，必须做知识内容治理的工作。
高质量的知识管理是企业AI的生死线。
另一方面，在企业内部真正高效的解决问题策略，并不是都需要人工智能，而是能够为知识型员工的工作匹配上精准、可验证的流程、方法、注意事项等知识，避免员工流失导致经验断层、跨部门协作低效重复、制度标准执行层层衰减等问题，都需要可信赖知识库的支撑。
无论是从企业管理还是从支撑AI应用角度，每家企业都需要系统化的知识管理实施，建立高质量的知识库。
在AI环境下，企业如何做好企业的知识库和知识管理工作？
自2007年开始，知识管理中心（KMCenter）开设了面向知识库建设和运营者、知识管理推动者（CKO、KM总监、经理、专员等）的专业课程“从知到行：企业知识库与知识管理实施培训”,2025年是第19个年头，该课程被誉为“知识管理实施的必修课”，学员覆盖了国内大部分知识管理实施的机构。
该课程由知名知识管理专家、《卓越密码：如何成为专家》和《你的知识需要管理》作者田志刚先生主讲。
参加训练营，除了跟老师学习最新的AI时代的知识库和知识管理实施的方法、步骤、技巧和工具，解决知识管理的核心问题，也可以跟国内做知识库、知识管理的同行深入交流。
参加课程除提升能力外，还可在课后得到KMCenter知识管理和知识库构建资料包。
关于训练营的具体内容如下：
基本信息
【名称】AI时代知识库搭建优化实操--建立高效企业知识管理体系
【面向对象】CKO、 知识管理部经理、专员；知识库建设人员、知识库运营人员；知识管理咨询人员、AI开发人员、知识管理软件、系统开发人员、市场和销售人员；KM研究和爱好者。
训练营形式
在线视频直播与讨论4次，每次课程时长超过150分钟。
每次课程后有相应作业（此作业即为企业知识库建设和企业知识管理实施中的核心工作，由KMCenter共提供相应模板，著名知识管理专家田志刚将会为您批改作业并提出建议）完成课后作业，并对参与企业知识管理提出具体建议。
第一次在线课程，课后完成相应作业；第二次在线课程，课后完成相应作业；第三次在线课程，课后完成相应作业；第四次在线课程，课后完成相应作业；课程结束后一个月内，学员对各自机构问题进行分析，遇到问题时可以向KMCenter顾问进行免费咨询。
时间地点
开课时间：6月（具体日期待定），四次直播课程，错过可重听
地点：在线课程，不同区域都可参与。报名后可获得听课链接
授课专家
田志刚，知名知识管理专家、KMCenter主任，《卓越密码：如何成为专家》与《你的知识需要管理》作者。
获取资料
课程结束后获得课程讲义PDF版本、课程视频链接可长期重复听、相应的分析模板、内容模板等，还包括以下福利。
福利：
1、参加学员可免费获得《卓越密码：如何成为专家》或《你的知识需要管理》书（任选一本）。
2、参加本课程学员送之前个人学习能力、思维能力、知识库知识管理讲座30+次在线讲座。
课程提纲
模块一：深入理解人工智能与知识管理知识库
1.1为什么必须要做知识管理搭建知识库？
1.2以DeepSeek为代表的人工智能环境下，企业知识管理的五个发展趋势
1.3基本概念：公共知识和私有知识、元数据、知识图谱、智能体
1.4 企业知识管理和知识库中存在的核心问题及对策
模块二：企业知识管理实施与知识库搭建的步骤和方法
2.1 企业知识管理实施的框架
2.2 企业知识库搭建的步骤和的核心问题（5个）
2.3 界定核心知识：并不是存的内容越多越好
练习：各部门基于模板梳理本部门核心知识
2.4 从需求出发构建企业多维度知识分类体系和权限体系
2.5 企业知识库系统搭建与内容初始化
2.6 高质量知识的生产：从需求清单到内容产出
练习：
生成各部门知识需求清单
知识内容的生产：既要考虑人能看懂又要考虑AI的可理解
2.7 知识应用的策略：查询、知识地图与场景、作为GenAI的输入
2.8 用知识管理方法解决企业核心问题
练习：
界定部门核心问题，结合AI解决问题框架和对策
模块三：提升知识管理的人工智能的准备度（AI-Ready）
3.1智能知识库应用的两种类型：功能性应用vs业务性应用
3.2定义高质量内容的标准：人的维度和AI的维度（AI准备度）
3.3生成高质量内容的框架：基础层、生产层、应用层、运营层；两种内容（既有、新增）
3.4 为LLM提供背景信息和知识
练习：构建跟专业关联的元数据规范、词汇表和知识图谱
3.5 基于内容模型的知识产出，提升内容的模块化
资料：提供8个常见知识内容模板
练习：a、选择之前内容优化；b、基于客户问题和场景结合AI的内容产出；
c、选择合适场景，建立基于流程的智能体（AI Agents）解决具体问题。
模块四：构建企业知识管理与知识库的运营体系
4.1 知识管理的推广运营和制度建议
4.2 知识管理知识库需要的系统和软件、AI工具搭建策略
4.3 知识管理建设运营人员能力要求
模块五：不同类型知识管理建议
模块六：学员企业问题现场指导
注：每一部分都设置相应的思考和练习题目，需要学员现场进行分析，并能够生产出对于岗位有价值的内容。感兴趣请联系我们！
来源：知识需要管理一点号
