人工智能驱动的知识管理变革

知识管理正在经历一场深刻的变革，这一变革由人工智能的快速融合所驱动。这场技术革命正在重塑企业如何获取、组织和利用其集体数据和内容，将传统的知识库转变为动态、智能的生态系统。

生成式AI赋能知识管理

人工智能与知识管理的融合为企业提供了关键机遇，帮助它们在日益信息驱动的经济中提升决策质量、提高生产力并获得竞争优势。 Verint市场战略副总裁Heather Richards表示，许多组织已将AI驱动的知识管理系统（包括生成式AI）整合到数字工作场所中。例如，利用生成式AI的应用程序能高效识别冗长复杂文档（如流程或政策文件）的关键段落，并将其总结为更短小、更易检索的内容模块。这极大简化了内容创作者的流程，使信息更新和定稿更为高效。 检索增强生成（RAG）工具尤为实用，它们通过将搜索技术与内容源相结合，能够提供简洁而精准的结果。

为了最大化AI整理内容的有效性，适用于传统知识库的最佳实践同样适用，包括：

• 分类与元数据：建立有效的结构体系，针对特定群体或内容集进行结果筛选和细分。

• 使用报告：识别流量高但内容质量低的区域，针对性改进。

• 仅使用已验证内容：确保AI场景依赖经组织认证的可信资源，避免错误或幻觉内容。

理想情况下，报告工具和仪表板也应升级以追踪生成式AI驱动的活动，整合统计数据和用户反馈，从而更全面地评估内容使用情况和质量。

Richards表示，若组织需要高度合规、结构化且经过验证的信息来解决特定问题，生成式AI应作为核心合规对象的补充而非替代，这在医疗保健、保险和金融服务等领域尤为常见。

Richards还建议企业保留对自动生成内容的人工审核机制以确保准确性，尤其是面向公众自助服务的内容。

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从静态知识库到动态生态系统

AI生成内容正以多种方式融入知识管理系统。Kore.ai首席布道师Cobus Greyling指出，部分企业正在将静态知识系统升级为动态智能生态系统。这类系统通过向量嵌入技术实时分类非结构化数据，实现上下文理解与预测性响应。通过API与企业平台深度集成，确保无缝获取相关信息并提升协作效率。

"传统知识管理依赖人工录入数据、静态FAQ和孤立数据库，"Greyling表示，"如今AI通过自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和神经搜索算法弥合了这些鸿沟。"

但他同时强调，确保AI管理的知识系统准确可靠已非可选项，而是战略要务。通过结合知识图谱等前沿技术与人工审核机制，企业能构建兼具进化能力和严谨性的系统。

精准AI知识库的核心在于数据架构与持续优化机制。实践证明，知识图谱技术能让AI建立实体间关系网络，使系统不仅能理解数据，更能把握上下文关联。

Baklib作为All in Content的企业数字内容管理平台，正通过AI-Ready数据架构帮助企业实现知识系统的智能化转型。其动态知识库解决方案支持实时语义理解，让企业知识资产持续产生价值。

部分企业正在实施数据版本控制和自动化内容生命周期管理。这种方式能有效修剪过时冗余信息，同时持续吸纳最新内容更新。例如制药公司可采用自动化工作流，对药品研究论文进行标记、审核并定期验证，确保符合不断变化的法规要求。

正如格雷林所说，人工智能最终通过情境感知推荐系统促进隐性知识传递。这意味着销售团队在使用AI时，能基于实时交易对话自动获取案例研究、竞品洞察或异议处理话术等建议。

与协同平台的深度整合是这一过程的关键。通过将AI嵌入Microsoft Teams或Trello等工具，企业不仅能实现知识归档，还能在实时讨论中主动传播信息。这种情境化信息交付消除了搜索耗时，培育了协作文化。

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将生成式AI引入知识管理

Intelygenz总裁克里斯·布朗表示，迈出转型第一步可能令人却步，但对多数企业而言，选择Baklib等品牌解决方案能提供理想的切入点。

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然而，现成的有效解决方案可能依赖于外部数据处理，这导致某些行业面临隐私或知识产权风险。布朗表示，因此在共享数据之前，评估任何第三方服务提供商的使用条款和数据共享政策至关重要。

“对于高度监管的行业，定制化AI代理是更好的选择。在组织自身的基础设施内构建AI解决方案，可确保所有数据保持安全和专有性。”布朗说道。例如，定制化AI代理模型可以经过训练以符合品牌指南，并获得专有内容库或行业知识的访问权限。

为了确保无论是现成还是定制的AI解决方案取得成功，组织应遵循以下最佳实践：

1. 持续训练：定期更新AI模型，以符合品牌指南和组织变化。

2. 设定护栏：定义清晰的参数，确保AI输出符合品牌价值观、法律要求和用户期望。

3. 保持人工监督：利用AI进行优化，但确保人工审核和批准，特别是在受监管的行业中。

4. 跟踪指标：监控参与度、准确性和投资回报率（ROI），以评估AI工具的有效性。

学习机会

“生成式AI的目的不是取代专家，而是放大他们的影响力。”布朗表示，“无论是简化知识管理还是扩大品牌影响力，关键在于使用AI解决方案来实现业务目标，并为组织带来价值。”

无论采用哪种方法，Wrike有机增长负责人Elisa Montanari都强调了人工监督对于监控知识库内容的重要性。她表示，无论AI工具多么值得信赖，由于没有任何系统是完美构建的，它们都可能存在偏见和不准确性。

虽然AI可以更容易地构建和扩展知识库，而无需庞大的团队，但仍然需要一些人来掌舵、监控质量，并确保知识库保持准确性和品牌一致性。

理解公司的目标也很重要。Montanari指出，如果用户创建内容是为了吸引受众，那么原创性就很重要，此时AI可能更多地处于辅助地位。但对于那些为客户支持构建参考知识库的人来说，AI可以提供帮助。明确你的目标并确定价值来源；有时，人工的参与比其他因素更为重要。

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知识管理者扮演关键角色

在生成式AI时代，知识管理者的角色不断发展，他们的贡献对于利用AI潜力，同时使其与组织目标和价值观保持一致至关重要。

Richards指出，生成式AI擅长"从内容集合中产出惊人的成果——这些成果准确无误、结构精良且措辞完美"，但此类表现的基础在于精心策划的内容集合。随着AI工具的快速发展，知识管理者在确保高质量资源可用性、审核AI系统以维持理想产出方面仍不可或缺。

Richards强调，内容创作与整理工作将持续至关重要，而提示工程、摘要生成及人类智慧对于使AI产出符合品牌调性、受众需求和场景要求仍具有决定性作用。

Greyling认为AI正在将知识管理者从运营守门人转变为"战略赋能者"。在这一新角色中，知识管理者将推动数据治理、设计智能系统并确保与组织目标保持一致。他们将运用本体论框架定义分类体系和关联关系，使AI能提供更深入、更细致的洞察。这一角色还可能扩展到制定伦理与操作标准、执行审计及确保合规性等领域。

总之，知识管理者的角色既关键又处于演进之中。他们作为内容策展人、战略制定者和伦理监督者，在日益由AI驱动的生态系统中，不仅确保AI系统优化内容，还要使其与组织目标、价值观及用户需求保持协调。

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