解锁知识管理3.0，生成式人工智能洞察新时代

原创 | 文 BFT机器人 

鉴于我们不断使用最新、最好的解决方案，软件、技术和计算创新的巨大飞跃可能具有挑战性。人们很容易忘记技术过去的困境。但对于依赖及时信息和数据的行业（例如企业知识管理）来说，最新的管理技术能带来了巨大的影响，毕竟数据一直是业务增长、发展和财务成功的必备要素。

随着全球互联网接入的出现，企业知识管理利用日益强大的原始计算能力和软件复杂性，更快、更深入地了解消费者行为、市场趋势和商业机会。

现在，生成式人工智能（AI）软件的兴起再次改变了技术格局。有了它，我们就进入了知识管理的下一个时代，自然语言处理能够检索特定问题的多方面、有数据支持的答案——完全超越了单纯汇编可用文档。

当我们探索知识管理KM 3.0的功能时，会想到使我们走到这一步的许多探索和试验并认识到能洞察解决方案的巨大潜力是至关重要的。

PART 01

知识管理能力的提升

在20世纪80年代之前，知识管理主要是手动过程，无论是在办公桌上还是在早期计算机上进行。这是知识管理KM1.0的时代，其特点是从印刷来源和内部文档中收集可靠信息的劳动密集型工作。目标是帮助企业制定有效的营销策略和产品决策，从而协作需要物理传输文件，但由于研究时间过长，这可能数据在交到合适人手时就已经过时了。

互联网的到来标志着知识管理KM2.0的开始，它提供了速度和对更广泛资源的访问。这个互联网管理的时代持续了几十年，不断改进，但核心功能仍然是基本的搜索引擎，用户输入关键字，就会看到相关文档的列表。尽管有其优点，但这种方法常常让用户筛选大量无用的信息并依赖可能是几周前的数据。

当KM2.0在2000年代中期出现时，我们开始看到软件公司构建了强大的研究平台，可以与企业业务的内部系统集成，为他们提供所需数量的统一访问权限。这些专用解决方案通过软件即服务模型 (SaaS) 提供，企业订阅服务并可以访问，并且软件平台会不断完善和改进功能工具。

PART 02

人工智能驱动的知识管理3.0进入新时代

2021年左右，随着生成式人工智能和自然语言搜索引擎成为主流，管理技术发生了变革。这些创新消除了对基于关键字的静态搜索结果的需求，并对复杂查询提供了高级响应。哈佛商业评论最近的研究表明，基于生成式人工智能知识管理KM3.0的知识管理平台通过提高“问题速度、问题多样性和问题新颖性”来增强知识管理。

在实践中，发现了公司可以训练人工智能算法来回答更广泛的问题，能够揭示大量数据集中的模式，并建立超越人类能力的独特联系。对于人工智能增强平台的用户提出了更多的问题，而且比以往更加复杂，这些问题将会带来了重塑行业和组织的新颖见解。

我们不再需要仔细研究各个文档来查找特定的数据点。KM3.0可以提供完整、简单的语言解释，比以往更深入地研究数据。最好的KM3.0平台可以促进对话，完整的问题会产生全面的答案，甚至可以通过自动转录集成音频和视频源。

根据Forrester Research的说法，这种演变简化了知识管理的过程，将研究平台转变为可以定位我们所询问的任何内容的磁铁，同时还将不同的信息组合成新的见解。

全球企业越来越多地采用KM3.0平台来增强运营灵活性、响应即时趋势并做出实时业务决策。

PART 03

KM4.0 实时数据的未来

KM3.0的旅程将随着人工智能的进步而不断发展。未来几年，预计知识管理研究上将发生深刻转变，从依赖准备好的文档转向将原始实时数据整合到生成人工智能搜索结果中。知识管理KM 4.0即将到来。

KM4.0平台可以通过直接与实时内部数据库和社交媒体源集成来消除或补充对人工创建文档的漏洞或者错误，从而实现对最新信息的实时响应。自动化工具将把这些见解转化为执行报告，进一步简化流程。

PART 04

未来几年的无限潜力

领先的知识管理平台的开发人员正在利用生成式人工智能和自动化来提高搜索准确性和影响力。虽然KM3.0才刚刚起步，但KM4.0的潜在影响将在不远的将来显现出来，有望彻底改变我们获取和利用知识的方式。

《哈佛商业评论》的团队将人工智能在“认知和思维方式”方面扩展的未来前景比作网络浏览器的引入，通过实现低成本的信息传输，使互联网变得更加有用，本质上生成式人工智能的目的是在知识管理领域上产生影响的，从而需要将其视为资产。

事实上，人们普遍担心人工智能将取代工人，尽管在某些行业确实如此，但在它抑制程序之前需要对其进行剖析。尤其是对于市场研究人员和数据洞察专业人士来说，生成式人工智能不会取代工作。相反，那些拥抱人工智能的人很可能会取代那些不拥抱人工智能的人。

随着技术的发展和新的创新的出现，知识管理可能成为区别竞争对手的关键因素，甚至成为与知识产权竞争的核心业务。毕竟，“知识就是力量”这句话从来没有这么真实过。

END

文章翻译编辑 | 春花

排版 | 春花

审核 | 橙橙

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