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深入解析企业知识类型与AI应用策略,为企业管理提供实用指导。核心内容:1. 三种企业知识的定义与特点2. 知识管理的三个步骤及其与AI的结合方式3. AI在不同类型企业知识中的应用与局限
一、三种类型的企业知识
1、显性知识(Explicit knowledge)
显性知识指可清晰记录、广泛传播且易被外部人员掌握的知识,如公司制度、作业指引等,是新员工入职首要学习内容。
2、内隐知识(Implicit knowledge)
内隐知识源于个人实践经验,复杂且表达困难,却是企业团队的宝贵资产。新员工培训不仅要传授知识,更要助其理解原理、掌握技能与实践方法,内隐知识在企业业务中起关键作用。
3、隐性知识(Tacit knowledge)
隐性知识是个人经验所得、难以明确表达和记录存储的部分,但可通过一对一指导、交互式培训等方式共享,对企业与员工发展意义重大。
二、知识管理就像学下围棋,分三步走
1、背规则(显性知识)
就像背乘法口诀,先把明面上的东西记牢:
• 围棋:什么是"气"?怎么算输赢?
• 公司:报销流程怎么走?合同模板怎么写?
特征:这些是死的知识点,写在本子上谁都能看明白。
2、学套路(内隐知识)
就像背棋谱里的"定式",要反复练习:
• 围棋:遇到"小目挂角"该怎么应对?
• 公司:客户说"太贵了"该怎么回?老板突然提问该怎么答?
特征:这些是前辈总结的"标准答案",得刻意练习才能变成自己的。
3、练手感(隐性知识)
就像职业棋手的"棋感",只可意会:
• 围棋:什么时候该冒险进攻?怎么预判对手心思?
• 公司:怎么嗅到商机?危机时刻该抓哪个关键点?
特征:这些没法教,全靠实战中摔跟头练出来。
因此对于公司新人,别急着"打仗" ,要先背产品手册,再练练话术模板(套路),还得跟老员工传帮带(手感)。
管知识也像教游泳,先教动作要领(显性),再扶着反复练(内隐) 最后扔深水区自己扑腾(隐性)。
三、AI能帮你做什么,不能帮你什么?
1、三种企业知识,AI的用处各不同
(1)显性知识(比如操作手册、规章制度)
• AI最擅长处理这类知识(80分能力),可以帮你自动整理文件、优化合同条款。
• 建议:先把这类知识构建知识库,用AI来管理和搜索,同时也要考虑这类知识的质量提升和AI友好性设计。
(2)内隐知识(比如怎么跟客户谈判、处理投诉)
• AI能帮点忙(40分能力),比如分析过去的谈判录音,找出常用话术。
• 关键:企业需要有意识地对于这类知识这类知识进行经验萃取,构建决策标准库、情景案例库、检查清单库等。
(3)隐性知识(比如品酒、修机器的手感)
• AI完全搞不定(0分能力),必须靠师傅手把手教,或者自己多练习。
• 关键:企业需要建立适合隐性知识交互的各种“对话场”。
2、针对三类企业知识,怎么用好AI?
(1)显性知识:
• 根据不同场景,利用大模型、RAG、智能知识库、知识图谱等一方面增强知识结构化水平,另一方面提升以智能搜索、智能问答、智能生成为核心的知识消费水平。
• 注意:AI生成的答案存在幻觉现象,需要人工检查。
(2) 内隐知识:
• 在知识萃取方面:加强人机合作,如AI分析数据,专家总结经验,形成更高价值的业务决策标准、情景案例、检查清单等。
• 在知识消费方面:基于知识萃取成果,通过利用大模型、Agent以及业务系统集成,形成高业务价值的业务智能体应用。
(3)隐性知识:
• 别指望AI能替代专家和老师傅
• 可以用VR/AR技术来模拟练习,但真功夫还得实战
四、给企业的知识管理+人工智能建议
1. 先摸清家底:
• 把公司里的知识分分类,看看显性知识、内隐知识、隐性知识的现状和缺项。
2. 分阶段投入:
• 短期:基于已有显性知识,构建智能知识库。
• 中期:加强内隐知识萃取,构建决策标准、情景案例、检查清单等专项主题知识库,在此基础上探索业务智能体应用。
• 长期:构建知识社区,鼓励老带新,把带徒弟算成绩效。
3. 改变工作习惯:
• 鼓励员工分享经验,可以搞积分奖励等。
• 创造更多非正式交流机会,比如知识咖啡、茶水间闲聊等。
五、总结
• AI擅长的领域(显性知识)就让它大显身手
• 需要经验的领域(内隐知识)人机合作
• 完全靠感觉领域(隐性知识)就别难为AI了
• 技术会进步:现在AI搞不定的,未来可能能搞定一部分
• 未来企业的竞争力在于:用AI做好它能做的,同时培养AI做不了的人才。
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