摘要：在数字化转型的浪潮中，企业AI知识库已成为驱动组织创新、提升决策效率和释放知识潜力的核心资产。通过整合企业内部知识资源，利用机器学习、自然语言处理和知识图谱等AI技术，知识库能够实现智能检索、知识推荐和自动化决策支持，显著提升知识共享和应用效率。

文/田志刚 摘自《卓越密码：如何成为专家》

在数字化转型的浪潮中，企业AI知识库已成为驱动组织创新、提升决策效率和释放知识潜力的核心资产。通过整合企业内部知识资源，利用机器学习、自然语言处理和知识图谱等AI技术，知识库能够实现智能检索、知识推荐和自动化决策支持，显著提升知识共享和应用效率。

根据麦肯锡全球研究所的报告，到2030年，AI技术可能为全球经济贡献高达13万亿美元的价值，其中知识管理（KM）领域是主要受益者之一。然而，许多企业在构建和运营AI知识库时面临重大挑战，这些挑战如果不及时解决，不仅会阻碍知识库效能的发挥，还可能导致项目失败、资源浪费甚至合规风险。

从知识管理（KM）部门的视角看，企业AI知识库的核心在于高质量知识库的建设与运营。高质量知识库不仅是数据的简单存储，而是通过系统化的知识采集、组织、共享和治理，确保知识的准确性、时效性、可访问性和公平性。知识库的建设运营本质上是知识管理工作，KM部门在知识生命周期（识别、捕获、存储、传播、应用）中扮演统筹角色。如果KM部门未能有效履行职责，AI知识库可能沦为“数字垃圾场”，无法为业务创造价值。

本文从KM部门视角出发，聚焦阻碍高质量AI知识库建设运营的五大核心问题，内容基于行业实践和研究，旨在为知识管理从业者、企业管理者提供全面指导，助力构建可持续、高效的AI知识库体系。

知识质量是AI知识库的核心基石，但许多企业面临知识内容不准确、过时、碎片化或冗余的问题，导致AI输出偏差，难以支持有效决策。从知识管理视角看，这反映了知识库搭建过程中在知识采集、验证和维护环节缺乏系统化治理。根据知名调研机构Gartner的数据，知识质量问题导致企业每年平均损失高达1500万美元，严重削弱AI知识库的可靠性和用户信任。

我国西北地区的某大型制造企业，引入大模型后准备搭建AI知识库，刚开始想的比较简单，期望通过整合历史文档和生产数据优化供应链决策。在初始阶段认为这个事情很简单，只要将相关内容拉到知识库软件中就可以搞定，根本没有系统化的知识梳理和质量审计的概念，结果就是知识库充斥冗余、冲突和过时文档内容。例如，同样内容的文档可能有很多份，内容甚至有冲突；生产线数据也不是最新的，导致AI预测库存需求根本不靠谱准确率还不到60%，最终项目搁置没人再提，造成花了三个多月时间几百万元的损失。

年初DeepSeek一体机大火，不少中国企业“跟风”部署，根本没想知识库、知识质量和知识治理的问题造成根本谈不上知识质量，经典的验证了垃圾进、垃圾出（Garbage In,Garbage Out）的逻辑。初始知识输入未经处理，捡到篮子就是菜，导致人工智能无法有效学习，知识库成了垃圾库，根本“用不起来”。

知识质量问题的根源在于把知识库等同于软件系统，缺乏专门做知识管理的人员和技能，没有考虑过建立标准化知识治理框架的工作，也没有知识积累的分类标准，跨部门数据来源未统一管理，人为输入错误和更新滞后进一步加剧问题。缺乏知识验证机制也导致错误信息被AI放大，降低知识库可信度。

知识库的搭建和运营需要有专门的知识管理部门，需要有相应技能的人员负责，然后他们需要主导建立全面的知识治理框架标准，确保输入AI的知识质量。

这里面涉及到比较广泛的内容，在我们的AI知识库搭建与运营在线课程中有详细的讲述。具体包括核心知识的界定、知识多维分类体系、知识内容的结构化客户化场景化、知识元数据管理体系、知识缺口分析与知识生产更新维护的流程和规则、全员知识管理的文化和素养等内容。

同时需要跟AI技术部门或团队合作，考虑对过往数据知识的自动化清洗和验证，引入对于内容的实时监控机制保证内容的完整性和及时性等内容。

通过以上多样化的措施，才能做到真正提升知识库内容及管理运营的质量，增强AI输出的可靠性和业务价值。

AI知识库的成功依赖于明确的KM战略，但许多企业缺乏清晰的规划甚至是没有规划，只是因为AI是热点就要赶时髦建知识库，根本没有梳理清楚到底要干什么、怎么干，导致目标模糊、资源浪费。

从知识管理视角看，知识库是工具是手段，其目的是为了解决具体的问题和痛点，要从企业核心业务战略出发，从问题和痛点入手，不是为知识库而知识库，是要解决具体的问题用到知识，只有将知识库目标与企业各部门和职能的业务战略对齐，才能真正落地。Forrester研究显示，约70%的AI项目因战略缺失而失败，凸显规划的重要性。

譬如中国跨境电商企业在全球扩张的时候，都认识到了生成式AI的价值，也都认识到没有知识库支撑的GenAI没戏，都不约而同的去做AI知识库。但具体知识库做什么（战略角度）并不清楚也没有分析，造成有的大而全既服务内部员工又想直接服务外部客户，两端都没发挥出作用；有的没有识别出核心业务需求是什么，譬如在电商中个人性化推荐、库存管理是关键环节，但企业并没有明确的目标，导致投资回报率低下，应用效果远低于预期。

造成这样问题的根源在于，大部分企业建知识库的时候，对其复杂性缺乏认知，把知识库等同于软件和系统，并没有制定与业务目标一致的战略规划，也缺乏需求评估和优先级排序，导致知识库功能泛化，未能解决实际痛点。此外，跨部门协作不足和高层支持缺失也阻碍了战略落地。

面对这种情形，该如何破局？

首先是认知上的提升，理解知识库跟知识管理的关系，建立相应部门或者至少要有相关的人员来负责该项职责。其次是需要跟高管、AI技术部门一起制定企业知识管理的战略蓝图或规划，确保知识库与业务目标对齐：

通过战略规划，企业才可能将知识库从一个“技术玩具”转变为真正为业务赋能的工具，成为企业提升的关键手段。

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呼叫中心AI知识库培训课程
个人知识体系构建能力课程

高质量知识库依赖员工的知识贡献，但许多企业缺乏共享文化，导致内容输入不足，影响AI效能。从知识管理视角看，这是KM部门未有效激励员工参与知识创建和共享。Deloitte调查显示，超过50%的员工对AI工具持谨慎态度，阻碍知识库运营。

另一个更深层次的问题，是员工知识生产能力的欠缺。在AI知识库搭建过程中，核心关键知识需要业务专题专家（SME）来产生，但这里面：

第一个问题是到底需要产生哪些知识并不明确，即解决问题需要的核心知识缺口没有别识别出来。当没有明确的要求时，让业务主体专家产生知识也不可执行，或者产生的内容也是不可用的。这也是许多公司做经验萃取、知识萃取，虽然内容产出不少，但真正可用的却很少。

第二个问题是即便能明确的列出知识需求的清单，但具体将经验升级到知识层次的内部专家却很少。即便这些SME有产出的意愿，但由于经验是零散的、片段化的感觉，要提升到知识层次需要较强的概念思维、分类思维、框架思维和学习能力，许多人也不具备，导致产出的内容很难用起来。

这个问题是企业AI应用和知识库搭建中的深层次问题，不少先进的AI应用企业已经觉察到该问题。KMCenter有相应的辅导方法论，我们称之为“经验知识化”的能力，同时将该能力的训练与专家培养结合起来，既让参与者有动力，也掌握想象的方法，在不少机构实践效果不错。

在具体实践中，可能跟大家的直觉不一样，真正拒绝共享知识，因担心知识共享降低个人竞争力而抵触内容产出的比例并不高，而根本的问题在于，即便这些人愿意共享，其产生的内容也不具备可用性，或者仅仅能起到一个参考启发思路的作用。

从对策上讲，要让知识库可以持续的运营，能够不断的高质量知识输入，需要建立企业的知识共享激励机制，提升员工对AI的理解和信任，破除“知识囤积”文化同时通过辅导、培养和案例的方式让大家看到参与和共享的好处。

AI应用要落地，知识库需与企业现有各类信息系统（如ERP、CRM、文档管理、内容管理、舆情等各类系统）集成，以实现数据、信息、知识的无缝流转。

然而这项工作的难度却很大，集成不足的结果是各种孤岛，降低可访问性。在AI知识库构建过程中，知识管理部门或团队人员需要与AI技术团队合作探讨如何去建立、协调知识流转机制，考虑从历史上各类兼容性差的遗留系统中获取相关信息和知识。

从技术角度看，这是企业AI应用最困难的问题之一。IDC的报告也指出了这一点，认为集成挑战是企业AI部署失败的首要原因，占比达40%。例如某企业因ERP系统接口不统一，知识库无法获取实时数据，项目进度滞后半年。某企业在实施多智能体的AI知识库时，没办法跟之前的文档库（之前供应商找不到了）集成，生产的知识无法实时同步，导致AI推荐的优化方案根本无法落地。

该问题源于技术异构性、缺乏标准化接口以及对集成需求的忽视。遗留系统老化、数据格式不一致进一步加剧了知识孤岛，阻碍共享和应用。

该问题的解决主要是AI技术部门的职责，但知识管理人员应对知识系统集成提出需求，才能保证知识内容的可访问性。譬如知识管理人员在系统审计中要识别知识流转的关键节点，让技术人员选用合适的API和中间件实现无缝连接，同时在知识库建设中，考虑ERP和知识库的共同数据字段能够直接映射，确保一致性。在技术部门搭建系统后，要去测试验证知识传输的稳定性和实时性，减少数据延迟。也可以考虑建立知识门户等措施。

从未来的趋势看，对于中小企业可能迁移到云平台上是更好的解决对策。但对于大型机构或者对于安全性要求高的行业，集成会长久的是一个问题。

AI知识库的建设、运营需要企业相应的人才，并且要求他们具备专门的技能。但无论是AI的相关人才，还是知识管理和知识库相应的人才都短缺，同时具备这两项能力的人则更少。很多大型机构都联系KMCenter推荐相应人才，但市场人真正具备专业理论和实践经验的人的确短缺，这也造成许多企业内部AI知识库相应专业人才的极度短缺，导致大部分项目落地、运营都很困难。

面对这样的状况，一个方式是高效培养相应人才，另一个是从外部引进。但现在看起来，外部引进的方式行不通，因为整个社会都短缺，World Economic Forum预测，到2025年，AI技能缺口将达9700万。基于KMCenter的调研数据，国内知识管理和知识库的合格人才不超过四位数。

那就只能内部培养的方式，KMCenter也一直在做相应的工作，通过培训、咨询、辅导、陪跑的方式进行，感兴趣的可以与我们联系。关于AI时代下知识库、知识管理专业人员能力的具体要求，主要包括以下五个维度：

从企业AI应用角度看，高质量AI知识库的建设运营是企业AI应用落地、释放组织知识价值的关键。上述五大核心问题若未解决，将严重阻碍知识库效能，也会让企业的AI应用落空。

真正想做好这项工作，企业必须从更高维度思考知识库，从仅仅构建支撑的知识库到系统的知识管理工作。在人工智能时代，知识管理将成为各类机构的基础元能力，也只有系统思考知识管理和知识库的工作，才能真正让AI落地，也才有可能从AI和企业的经验沉淀中获益。（本文内容摘自《卓越密码：如何成为专家》,该书在京东、当当和淘宝都有销售）

来源：知识需要管理一点号