原创 | 从“知行”到“知创”：数智时代的员工知识创新之路

摘要：数智时代的员工何去何从，是一个具有现实和历史意义的命题。本文围绕着员工知识更新模式和员工角色转变展开分析，以期对数智时代的组织变革和员工管理有所助益，使员工能够更加从容地应对人工智能的冲击，借助数智赋能找到自身的精确定位。

导语

数智时代的员工何去何从，是一个具有现实和历史意义的命题。本文围绕着员工知识更新模式和员工角色转变展开分析，以期对数智时代的组织变革和员工管理有所助益，使员工能够更加从容地应对人工智能的冲击，借助数智赋能找到自身的精确定位。

文 / 魏钧、李若思

在大数据、人工智能和社会经济活动深度融合的背景下，“数智”成为一种重要的战略资源和生产要素，成为驱动创新发展的核心动力。“数智化”与“数字化”有所不同，前者是在后者的基础上增加了“智能化”的概念，所谓“智能化”主要依托智能手段，包括智能技术、人工智能、机器人和先进算法等（Smart Technology, Artificial Intelligence, Robotics, and Algorithms，STARA）。可以说，“数智化”是“数字化”的升级版本和进阶阶段。数智赋能知识创新，可以提升创新速度和效率，使知识共享得以大规模实现，进一步引发知识革命，牵引产业升级和业务再造。同时，这一变革也使得组织和员工，将共同面对一个巨大的机遇和挑战。

数智时代背景下的知识创新变局

第一，知识创新路径实现跃升。由于强大数据和算力的支持，许多领域拥有了强大的数智底座，打造出数智赋能知识创新的高维途径，比如智慧城市、智慧社区的构建，形成了随取随用的数据池和智能库，知识创新不再只依靠人的思考，数智赋能成为知识创新的大动脉。人类的创新路径从“知行合一”的实践创新，跃升为“知创合一”的虚拟创新，借助数字孪生、元宇宙现实的知识创新，正在成为知识创新的主要途径。

第二，知识创新方式不断迭代。在组织内部，社会化交流为主的知识创造过程，将被“人-机”“机-机”模式逐渐替代。在组织外部，上下游合作共创模式，将发展成为网络式协同创新模式，多元主体、多元交互、多元介质的知识创新体成为主要创新模式。在工具使用上，人工智能与大数据结合，可以从海量数据中找到创新规律和创新模式，实现辅助创新甚至自主创新的功能。

第三，知识创新场景全面重塑。AI场景成为知识创新的主要场域，数据驱动、智能运营的知识创新场景，为组织提供了“即创即用”的知创空间。知识创新的场景具有了“数字底座+数据要素+智能创新”的全新特征，正如上海市合力打造的“AI城市”“车路协同”“数智水岸”“数字孪生城”等四大超级场景，都是数智化场景。在这些数智场景中进行知识创新，无论是创新逻辑与实施方法，都与传统场景完全不同，全部需要借助数智化手段来实现。

数智赋能情景中的知识创新特征

2024年7月，中国共产党第二十届中央委员会第三次全体会议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》中，首次提出“数智”一词，意味着数字化与智能化联合驱动的数智时代已经到来，数智赋能全社会高质量发展势不可挡，这对于全社会的知识创新领域，将是一次史无前例的变革与重塑。

首先，网络共创成为新常态。借助线上虚拟环境共同完成知识创新，成为人工智能时代中知识创新的主要方式。例如，企业员工可以通过虚拟学习社区进行知识创新，也可以通过网络式协同系统进行知识创新。知识共创是以价值共创理论为基础、以多方知识源共同创新为核心的一系列开放式创新行为，它通过互动交流使知识源之间相互学习，通过不断反复试错、深入探索和内容耦合产生新知识，以企业与用户知识共创为例，其共创过程包括知识共享、获取、融合和创造等四个过程，这四个过程在数智赋能下不断循环迭代，形成一个知识创新闭环。

其次，人机一体成为新基础。从智能增强的理论观点看，“人机协同”已经成为一种常见的工作模式。实际上，人机关系已经不只停留在协同上了，人机一体已成为数智时代知识创新的基础，“人不离机，机不离人”成为知识管理与创新的普遍现象。为此，数智赋能的知识创新以人机一体化为主要工作单元，具体赋能途径主要有平台赋能创新和算力赋能创新。同时，人机一体化也贯穿了知识创新管理的全过程。

最后，知识更新成为新条件。人工智能生成技术席卷全球，快速成为传统劳动力的替代品。传统的劳动技能面临被全面替代的压力，知识创新成为职场必备能力，而知识创新的大前提是知识更新。由于知识迭代速度正在飞速加快，没有知识更新就谈不上知识创新。因此，数智赋能的知识更新水平的高低，直接决定了知识创新的效能。提升知识更新的水平，主要有两种方式，一种是在操作层面上，提升知识更新的能力，通过各种知识更新途径将知识体系重新构建，即知识体系重构；另一种是在底层逻辑上，迭代知识更新的思维，学会更多地利用智能手段来辅助知识更新，即数智思维重塑（见图1）。

一些员工将会因为知识更新不及时，失去就业机会；也有一些员工将会因为角色转变不到位，失去工作岗位。可见，“数智”对于留下来的员工是“赋”能，对于离开的员工则是一种“负”能。员工只有具备了“非程式化”和“认知交互”式的知识创新能力，才能持续在职场上发挥作用，否则就会被人工智能及掌握人工智能的员工迅速取代，正如一句网络流行语所言：“替代你的不是AI，就是学会用AI的同事”。

人工智能冲击下的知识创新路径

在《2024年国务院政府工作报告》中，我国首次提出了开展“人工智能+”行动，并在该报告中三次提到了人工智能。人工智能对于员工个体而言，则是一个前所未有的巨大挑战。2018年，Brougham和 Haar首次提出了人工智能冲击意识，并将其定义为：员工感到其工作将被人工智能新技术替代的程度，体现了人工智能冲击对员工的认知影响和转变。其实，人工智能冲击会给员工带来很多认知转变，包括替代意识、协同意识和创新意识等各个方面，这些认知会对员工的知识更新产生直接影响，决定了员工在知识创新方面的最终表现。

数智时代的知识创新，包括创新内容和创新方式，都需要通过数智赋能的知识更新来实现。知识更新（Knowledge Update）属于一种学习行为，是知识创新的核心驱动力，数智时代的知识更新具有“速成性、升维性、颠覆性”等新特征，其核心内容为知识追加、知识摒弃、知识重组和知识交互等四类行为（见图2）。这些知识更新行为决定着员工的知识更新水平，也决定了其知识创新的成败。知识追加就是给自己的知识做“加法”，比如知识求取（Knowledge Sourcing）、知识搜寻（Knowledge Search）、知识寻求（Knowledge Seeking）等行为都属于这一类。知识摒弃就是给自己的知识做“减法”，包括主动遗忘（Intentional Forgetting）、知识过滤（Knowledge Filtering）等行为皆是此类。知识重组就是给知识做“乘法”，主要包含知识整合（Knowledge Integration）、知识吸收（Knowledge Absorption）等行为。知识交互就是给现有知识做“除法”，主要包括知识共享（Knowledge Sharing）、知识隐藏（Knowledge Hiding）、知识交换（Knowledge Exchange）等行为。知识重构过程一般包括三大核心机制：替代机制、演化机制和转换机制，知识追加和知识摒弃属于其中的替代机制，知识重组属于其中的演化机制，知识交互则属于其中的转换机制，在这三大机制功共同作用下，员工才能够完成知识更新的全过程。

在数智时代背景下，知识更新的模式亦产生了巨大变化。

从知识追加角度看，由于现代信息技术的进步，基于知识图谱的电子知识库成为知识储备与赋能的主要方式，如何借助系统实现知识迁移，成为当今知识创新成败的核心要素，这其中，员工能否在电子知识库中获取知识，并自主完成知识更新成为知识创新的首要条件和关键成因，就是说，员工只有在“人机协同”的情景下快速完成知识追加，才能适应数智时代的知识更新要求，完成知识创新过程。目前已有大语言模型（Large Language Model，LLM）面世，比如ChatGPT、Kimi、文心一言、讯飞星火、通义千问等，员工进行知识追加的途径和效率都已大幅提升，运用这些大语言模型实现知识更新，成为数智时代员工创新的基本功。

从知识摒弃角度看，在人工智能的浪潮下，员工的一些常规技能将被全面替代，因而面临着“去技能化”的问题，员工过往的部分甚至全部知识都面临着“无用”的境地。同时，面对人工智能应用下的“人机协同”情景，过去的一些经验甚至会产生错误判断，比如，需要用大数据和大模型来分析预测的情景，个体的经验很难发挥作用。在人工智能的冲击下，员工不可避免地要面对知识更新的挑战，在数智时代里，数智赋能的知识更新，成为了知识创新的必经之路，只有通过这一关，才能完成职场的数智化蜕变，实现一次华丽的转身，在职业轨道上可持续发展。

从知识重组角度看，如何在人工智能应用下的“人机协同”情景里完成知识整合，是当前研究的一个重点。例如，Caya等人研究了企业资源计划系统下知识整合等管理变革的积极影响，指出个体知识整合对企业资源计划系统推进中的商务流程整合有着重要作用，也就是说，如果企业员工的知识整合表现较差，企业就很难完成商务流程整合。腾讯公司通过构筑人力资源业务伙伴（Human Resource Business Partner，HRBP）模式，提高了员工知识整合的自主性，激发了全员创新的热情。可见，员工的知识整合方式已发生重大转变，由“人人交流式”的整合，转变为“人机交互式”的整合。

从知识共享角度看，由于线上环境中的知识共享具有开放性、匿名性和动态性等显著特点，致使在线知识共享行为与面对面交流有所不同。李华锋等人通过元分析发现，利他、情感价值、社区认同、期望确认、互惠规范、知识自我效能、人际信任、社会交互、声誉提升、外在奖励等对在线持续知识共享意愿（Online Knowledge Sharing Continuance Intention, OKSCI）产生显著的正向影响，其中情感价值、社区认同等主观共享意愿，在线上环境中比在线下环境中起到更为明显的作用，这说明，虽然数据赋能了知识共享方法，但分享意愿依然起到关键作用，比如，在线学习环境中人们经常会出现知识隐藏行为，包括拒绝型隐藏、欺瞒型隐藏和懈怠型隐藏等不同形式，使得知识共享更为困难和增加更多噪声。谷歌公司为此建立了内部平台，用于员工分享创新想法；国际商业机器公司则开发了网络协作工具，促进员工的协作创新。

替代效应作用下的员工角色转变

2024年1月14日，国际货币基金组织（IMF）发表了题为《Gen-AI：人工智能与未来的工作》的报告，指出在发达经济体和部分新兴市场经济体当中，将有60%的就业岗位会受到人工智能的替代或部分替代。虽然人工智能的冲击会对员工产生一种危机意识，或许可以部分转化为动能，但从本质上看，职业压力很难直接转化为知识创新的原动力。为此，员工必须主动转变角色，快速适应变革。因为人工智能在对话情境理解和内容生成上，已具备超越人类的能力，员工“行”的功能逐步被替代，如果不进行知识创新和创造的工作，将不再被组织需要。员工需要由“知行合一”变为“知创合一”，承担起知识创造者的角色，才能契合数智时代的职场要求。

在数智时代里，员工首先需要全面提升自身的数字素养和数智技能。2024年2月，中央网信办、教育部、工业和信息化部、人力资源和社会保障部联合印发了《2024年提升全民数字素养与技能工作要点》，其中第一项重点任务就是“培育高水平复合型数字人才”。同时，人工智能新技术也会促进一些新岗位和新职业的诞生，也就是所谓的“创造效应”。这在知识创新方面尤为突出，一些围绕数智赋能的知识创新岗位将应运而生，比如“知创萃取师、知创架构师、知创运营师和知创赋能师”等岗位（这里的“知创”是指知识创新和创造），都是新兴就业机会。例如，华为公司设立了专门的经验萃取部门，把大量的案例经验萃取成知识，构建全员共享共创的“知识库”；字节跳动、有赞、OPPO等公司也设立了知识运营岗。企业越来越重视对全员知创的激发，知创管理角色也越来越重要。

具体而言，知创萃取师的职责是将知识创新经验萃取成组织可以复用的知识，形成结构化知识形态，其主要工作是知识创新的采集分析、萃取和整合，输出对组织有价值的新知识。知创架构师的职责是将知识创新体系化、系统化，构筑知识图谱体系，将知识创新转变为知识赋能，形成知识管理闭环，其主要工作是负责组织内部知识图谱构建、组织生态圈知识图谱整合等工作。在数智化管理当中，知识创新的运营是知识再创新的关键，而知创运营师的职责就是知识创新的运营与管理，将创新知识借助平台系统触达知识接受者，其主要工作是在平台上运营知识创新成果，激发知识创新动能，生成更多创新成果。知创赋能师的职责就是将知识创新成果和方法论，赋能给组织和员工，其主要工作是通过立体培训、模板复制、学习社群等多种途径，实现知识创新的效用最大化（见图3）。这四个岗位与知识创新高度相关，是数智赋能情景下的新型岗位，有人将其比喻为知识创新的“四大金刚”（多闻、广目、持国、增长）。这些新岗位在数智化知识创新过程中，将起到重要的支撑作用，从另一个角度证实了人工智能的“创造效应”。