11月9日，2023中國知識管理年會暨第13屆China MIKE頒獎典禮在深圳成功舉行。會上，China MIKE專家代表、藍凌研究院執行院長作“大模型時代，知識管理加速組織增長”主題演講。本文整理出相關演講內容，以饗讀者。

大模型為知識管理曲線插上新引擎

感謝大家的到來！非常感謝組委會邀請我作為China MIKE專家代表跟大家分享。

我今天分享的主題是《大模型時代，知識管理加速組織增長》。

我們一直在思考，在AI加持下，知識管理搭上AI這個翅膀，怎么讓我們的組織增長起來？我們原來在談“活下去”，現在我們談“增長”，這是更美好的愿望。

首先我想跟大家分享的是“知識管理的三條創新曲線”。去年我們就提出了這三條創新曲線。今年我們要思考的是，隨著環境的變化，面向組織要增長的訴求，這三條曲線會有哪些新的變化？如今，我們生活在一個不確定性的時代，今年最明顯的則是個體的不確定性，這種不確定性有可能是企業、機構的架構調整、人員精簡所導致的，這種不確定性帶來的是人的焦慮與脆弱。

在這種形勢下，組織在管理上的訴求發生了變化，它更需要員工擁有多重技能，并且更著重于創新，能留下的人都是有多技能跟善于創新的人。而從知識管理的訴求特點來看，知識泛化為多模態的知識，組織更希望知識能夠變得自動化，讓知識自我執行業務，通過知識化驅動組織創新；從知識管理技術來看，更需要知識自動化與工具化工具，員工、組織賦能工具，數據、文本融合工具，知識業務融合與創新支撐工具。

藍凌從去年開始提煉出了三條創新曲線，今年來看，又會呈現一些新的變化。

第一條曲線是“以人為本的知識管理驅動賦能與創新”。在以人為本的情況下，人可能不只是自然人，還有大模型為底座的數字人，大模型成為人和組織記憶的一部分。第二曲線是“以數據為根的數字知識化創造與消費”。在大模型的加持下，讓數據+模型變成了知識。第三曲線是“以文本為源的知識數字化再造與服務”。大模型讓文本自創造，解放了生產力�？梢哉f，大語言模型為三條知識管理曲線插上了新的引擎。

未來，AI會進入到一個普惠化的時代，AI逐步會變得成熟、可用，而且必須得用。它會變得像電力一樣平常，但前提是我們依然需要自己去構建相關的應用。目前我們可以看到的可實現路徑，包括各類前沿機構所探索的知識輔助助手，專屬AI助手等。當然，我們在具體落地過程中也會碰到現實的困境，那就是投入產出比失衡的難題。

我們把這個實際的情況放到了知識管理的視角看，它給知識管理帶來的“變與不變”究竟是什么？我們認為，知識管理的生產、協作、加工以及消費模式都已經發生了改變，而不變的是，知識管理依然需要遵循知識演進的生命周期，遵循業務/管理驅動的范式。我們還要關注的是，未來知識管理還可能會有哪些改變？在知識認知層面，知識管理所要解決的問題從“黑盒”躍進到“白盒”，同時，知識AI工具成為普惠工具，而不是專屬工具。而在技術驅動下，知識管理依然要回歸到其“本能”，要與業務、管理相融合，要協助業務去實現價值創造。

知識管理協助組織實現“三個增長”

這就引申到我今天要談的第二個部分“知識管理如何為組織增長創造價值”。組織需要持續保障“三個增長”：一是員工成長速度增長，員工成長的加速度要比別人快；二是業務拓展速度增長，這是讓企業做大、做強的東西；三是競爭迭代速度增長。

知識管理通過什么工具和方法去撬動或是協助這“三個增長”呢？藍凌提煉出知識管理“3x3”模型，結合新人知識助手、智能采集、知識圖譜等智能應用，從個人、業務、組織3個維度助力企業創新、提效、降本。

首先來看員工成長速度的增長。過往員工的成長，基本上采用“師徒帶教”的模式，幫助新人快速融入到工作中。大模型時代，我們可依賴的不僅是一個有經驗的員工，還可能是這個有經驗的員工所沉淀的跟其崗位相關的知識，融入到模型之后，所實現的知識涌現，進而實現與這個崗位相關的經驗知識的自助。例如，基于以往的同崗位員工的知識沉淀以及相關的通用知識，組織可以打造該崗位的專屬知識小助手。也就是說，組織中的經驗沉淀下來，可以形成一個組織的記憶，員工基于組織的記憶，可以實現更快速的成長。

第二，業務拓展速度的增長。我們組織里面有知識庫、數據庫，有員工（人）。人所解決的是什么？人擅長解決的是簡單的線性業務以及一些非線性業務。而針對復雜的線性業務，譬如將一道題累計計算一萬遍，這是人的能力所不能完成的，而類似這些業務卻是大模型擅長的。在這個基礎上，大模型可以成為企業的生產力。

舉個例子，國家每年都會針對不同領域制定相應的政策，這些數以萬計的政策文件如何搜集、獲��？借助AI知識爬取能力，知識管理系統可以實現對各級政府官方網站、專業論壇咨詢網站、內部咨詢網站、移動端公眾號的海量知識爬取，同時依托智庫中心資源，歸納整合打造行業的政策動態，挖掘相應的商機。

第三，競爭迭代速度的增長。AI大模型，有可能會幫助你發現你的未知領域，進而加速你的企業的迭代。以項目科研為例，通過整個知識的灌入與模型疊加，可以幫助你發現某個環節上的知識沉淀、人才儲備的不足，幫助你找準下一步科研、創新的發力點。

知識管理呈現三個新變化

最后，我想跟大家分享的是知識管理在大模型下會有什么新的變化。

第一個變化，知識方程式有了新的意義。我們有一個知識管理方程式，KM=（P+K）^S , P是People，人；+代表管理 & 技術；K是Knowledge，知識；S則代表Share，知識分享。我們將知識管理定義為，人跟知識的融合在特定的場景下去分享，通過管理和技術的手段去做連接。而在大模型時代，“ P ”不再只是“自然人”，還包括數字人和人形機器人；“ K ”可以存在于模型中，人和知識融合的技術和管理都發生變化，模型成為重要的知識記憶載體。

第二個變化，“知識螺旋”進入人機交互模式。野中教授提出SECI模型，知識的轉化有四種基本模式——潛移默化(Socialization)、外部明示 (Externalization)、匯總組合(Combination)和內部升華 (Internalization)。大模型時代，在這整個知識螺旋上升的周期中，不再單單以人為核心，而是要算法、模型的協助。模型可以將零散的東西整合、提煉，通過人機交互的模式，進而助力創新，打造基于大模型的知識創新空間。

第三個變化，“知識金字塔”進入數據/信息/知識融合狀態。大家都看過Davenport的知識金字塔，數據往上加一些規則變成了信息，信息里面加一些洞察跟行為變成知識，知識再加一些感悟就變成智慧，這是一個知識的金字塔。知識、信息跟數據沒有太明顯的界限了，數據+模型=知識，信息+模型=知識，知識又變成了新的數據輸入，會衍生出新的知識。這就造成了信息、數據、知識都成為了大模型的養料，模型成為新的知識管理、新的知識載體。為什么國家在談數據要成為企業的第四張表？因為企業里面，數據跟知識是評價一個組織可持續性或是穩定性的很重要的評價因素。所以說，知識的金字塔會進入數據、信息、知識的融合狀態。

這就是我們通過思考所發現的，整個知識管理在AI大模型發展驅動下所呈現出的新引擎、新動力、新方向。很榮幸今天有機會跟大家去分享這些。謝謝大家！

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