摘要：不懂企业味道 —— 缺乏业务逻辑、决策要素、岗位诀窍等企业专属知识；难以自行悟道 —— 企业大量是低质量、非结构化数据（如会议记录、设计图纸），AI 无法从中自主提炼 “真知灼见”。缺经验喂养 —— 高价值经验知识缺失，导致 AI 难以参与 “规则 + 经验”

摘要：知识管理是企业生成式人工智能应用基础工程，核心源于企业 AI 的痛点与知识管理的支撑作用。

首先，企业 AI 应用存在“人工智障” 现象，表现为：

不懂企业味道 —— 缺乏业务逻辑、决策要素、岗位诀窍等企业专属知识；

难以自行悟道 —— 企业大量是低质量、非结构化数据（如会议记录、设计图纸），AI 无法从中自主提炼 “真知灼见”。

缺经验喂养 —— 高价值经验知识缺失，导致 AI 难以参与 “规则 + 经验” 融合的核心业务如复杂决策场景。

其次，知识管理作为连接“数据→智能” 的桥梁，帮助企业实现三重突破：

整合多源数据：覆盖企业 80% 文件系统（会议记录、战略手册等）和 20% 数据库（ERP、CRM 等）的结构化 / 非结构化数据，完成 识别、提炼、关联 。

构建AI友好型知识体系：通过 主题知识、知识标签、知识图谱、经验萃取等 ，将分散知识结构化，沉淀企业专属的 “业务逻辑、隐性规则、经验诀窍”，并构建AI友好的高质量知识库。

赋能 AI 应用：为 AI 提供 场景化、高质量的知识燃料 ，支撑其实现 “智能搜索、问答、推荐、决策” 等功能，让 AI 真正适配企业业务逻辑。

总结来说，知识管理是AI 读懂企业的 “业务密码本”，没知识管理，AI 是企业场景的 “数据游客” ；有知识管理，AI 成为核心业务的 “经验管家” 。越来越多企业认识到它是企业生成式 AI 落地的基础工程。

那么，企业如何在生成式人工智能时代有效推进知识管理？

是从人工整理到智能加工，让知识管理效率得以提升；

是从静态仓库到动态响应，实时对接业务场景，让知识成为“及时的炮弹”；

从标准化供给到场景化消费，比如按销售、研发等不同角色生成专属知识，好比“知识营养师” 按需配餐；

从企业内到企业外生态共享，拉上供应商、客户共建知识网络，形成“知识生态圈”。

基于这些新特征，我们认为企业推进知识管理需要把握三个关键点：

一是从技术层面，构建“知识中台 + AI 引擎” 双驱动，用知识中台整合多源数据，通过 AI 构建智能体应用， 面向企业业务场景让知识像水电一样随取随用；

二是组织层面，建立“人机协同” 运营机制，比如在高层需要考虑设计知识治理委员会，同时在业务单位设立“知识管理员”、“AI训练师”等新型岗位，推动员工从“知识存储者” 转型为 “AI 训练师”。组织可以配套激励机制，奖励那些打造出岗位智能体并切实发挥作用的先行者。

三是从文化层面培育“知识共创” 土壤，如案例大赛、专家访谈、项目收割等，让员工经验变成组织资产，并进一步沉淀为 AI 训练素材。

知识管理不能仅仅是存文档的“图书馆”，而是要成为驱。

来源：知识管理觉行者