生成式AI知识管理策略：应用案例与建议

许多传统企业正面临生存挑战，这是因为新进入者破坏了现有商业模式并扰乱了市场！对于许多组织而言，全新的知识管理策略至关重要，以确保其组织内部的持续创新和知识共享。

知识管理具有重要的战略意义，它能确保组织通过利用机构记忆和维系客户忠诚度来进行创新。大约80%的组织知识是非结构化的，以文本、视频、图像等形式存在。那些未能有效调动其知识资产的组织正走向业务停滞！

鉴于生成式AI技术的普及及其在企业中的快速应用，现在是许多组织修订现有知识管理策略、并建立更强大的知识创造与共享文化以促进业务增长的关键时刻。组织应鼓励其所有内外部利益相关者更快地创造新知识，为新知识的快速传播铺平道路。这些新知识可以被其他业务利益相关者利用以获得竞争优势。

在本博客中，我们将探讨制定新知识管理策略的动机、创建现代知识管理策略的实践指南（包括业务用例），以及如何在组织强大的文化氛围中执行这一策略。

生成式人工智能技术改变了新知识的创造方式、共享方式，更重要的是，改变了如何利用知识来获取战略和战术上的商业优势。生成式人工智能赋予了许多企业客户更轻松、更快捷地研究组织产品和服务的能力。这项技术正在帮助许多内部利益相关者在其组织内无缝地创建、组织和共享知识。利用组织的分类法和本体论，可以将组织内大量非结构化的知识以结构化的方式进行整理和组织。

生成式人工智能技术可被视为一项战略投资，它能帮助组织调动跨越多种业务系统、以各种格式存在的内部知识！发掘这些内部知识并将其提供给合适的利益相关者，可以帮助组织更快地创新并保持其竞争优势。更重要的是，任何新创建的知识都附带了许多元数据，这有助于利益相关者理解针对其用例使用特定知识的重要性和细微差别。

GenAI知识管理的商业应用场景

在多个商业应用场景中，GenAI技术能有效应用于知识创建、知识组织和知识传播。知识管理者、技术文档工程师、业务分析师、项目经理等可以利用GenAI能力来创建文档大纲、进行头脑风暴、执行复杂的认知任务（例如调整语气以符合品牌指南）等。GenAI能力还可用于组织范围内的知识搜索，能够跨不同知识库进行索引和知识溯源。这些GenAI能力可以生成对利益相关者问题的准确回答。

应用场景一：会议与邮件

世界上没有一个组织不举行内部会议！会议帮助组织澄清问题、做出决策、讨论风险等。大多数会议都以数字形式记录和存储。利用Baklib的GenAI技术，这些会议可以被转录成文本形式，并经过整理形成感兴趣主题的基线知识。数据、邮件等可以进一步丰富这些基线知识。

组织看到价值的一个典型应用场景是通过自动整理会议纪要和行动项。基于联系人列表、会议受邀者等额外数据，Baklib的GenAI技术还可以将行动项分配给正确的利益相关者。这样，高管、项目集经理和项目经理可以跟踪所有行动项的状态以衡量进展。

此外，每个战略项目和计划的经验教训都可以提供给GenAI能力，使任何内部利益相关者都能无障碍地查询和使用这些知识，从而避免做出错误决策。

用例二——企业搜索引擎

鉴于组织中普遍存在的知识孤岛问题，现在正是基于生成式AI能力构建统一的企业级搜索引擎的最佳时机。这种引擎能接收“提示/问题”，并根据来自不同知识源/文档的知识生成回应。这种方法与词汇搜索截然不同，后者要求内部利益相关者必须了解一些业务术语才能查询信息。而由生成式AI驱动的搜索引擎则利用语义匹配算法。

用自然语言提问并获得回复，感觉就像我们大多数人都习惯的自然对话式界面。因此，这种生成式AI能力将激发知识共享文化，使利益相关者能够快速获取准确信息！

在文档中使用生成式AI驱动搜索的示例

用例#3 - 数据与洞察

许多数据和信息都存储在结构化数据库中。访问并理解这些结构化信息需要大量的工程投入。这些工程工作包括访问数据、整理数据，以及生成洞察报告或仪表板。GenAI 的能力可以应用于结构化数据，让利益相关者能够提出问题，而这些工具能以自然语言提供洞察。许多 GenAI 能力提供了一个接口，让你可以与你的数据对话！这有助于许多利益相关者利用数据洞察来做出数据驱动的决策。

GenAI 技术在知识创造和确保单一事实来源方面也起着至关重要的作用。GenAI 技术还可以根据你组织的知识库构建分类法和本体论，识别你知识库中的知识缺口，并识别和处理存在于组织不同部门之间的模糊信息。利用 GenAI 能力来处理组织的知识管理用例，将帮助组织更有效地执行其公司战略。

知识管理策略建议

一旦知识管理策略制定完成并获得高层管理人员的同意，就可以作为战略举措的一部分付诸实践。以下是一些有效执行知识管理策略的建议

1. 整合来自不同部门的所有知识库，以识别知识缺口，并利用现有的协作渠道来丰富这些知识。
2. 整理所有的业务术语表条目，并就标准定义、假设、指标等与内部业务负责人达成共识。
3. 建立全组织范围的分类法和本体。
4. 识别并指派知识管理者，他们负责组织内各部门的知识整理与知识管理。
5. 识别承载组织重要知识的业务系统和知识库系统。这有助于选择合适的生成式人工智能技术，使其能够开箱即用地连接到这些知识库系统。
6. 在各部门之间建立顺畅的业务流程和节奏，以确保新知识在商定的标准下创建，旧知识始终得到更新。
7. 为所有利益相关者提供培训，使其能够有效利用基于生成式人工智能的工具高效完成工作。

结束语

生成式人工智能技术将彻底改变知识管理的执行方式。它将帮助组织快速创建新知识，有效组织现有知识，并以更自然的方式将知识传播给所有利益相关者。许多组织已经在利用生成式人工智能的能力，例如聊天机器人，并将其提供给内部利益相关者以推动业务增长。在采购任何生成式人工智能工具之前，所有组织都需要明确他们希望实现的目标，更重要的是，为什么需要一个新的知识管理策略。一旦策略指明了前进方向，公司治理团队就可以执行生成式人工智能知识管理策略。 使其组织在实现组织愿景的道路上稳步前行。