正文摘要
生成式人工智能（Generative AI）正在革新知识管理，用具有动态能力的 GenAI 方案取代过时系统，提升协作、可访问性和用户参与度，同时减少信息处理所需的时间。
关键要点：
生成式人工智能通过增强协作和灵活性改变知识管理方式。
传统系统存在手动维护、协作有限和员工参与度降低等问题。
GenAI 简化复杂任务，提供有机进化的灵活知识管理系统。
投资于 GenAI 的组织可显著节省处理信息相关任务所需的时间。
GenAI 如今已成为主流，85% 的组织正在积极研究或使用 AI 动力解决方案。
实施基于 GenAI 的知识管理需要战略规划和循环用户反馈以持续改进。
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GenAI 提供智能搜索功能和内容生成等优势，促进组织内创造力和创新。
正文
组织机构正在看到知识处理方式的根本变革，这是一个不断变化的技术范式，在这个范式中，知识既是战略优势，也是难以掌握的挑战。今天，生成型人工智能已经被广泛接受，并正在改变企业处理海量数据的方式。随着GenAI动态能力的出现，传统的知识管理系统——曾经是信息组织的支柱——正在迅速变得多余。随着数字时代的发展，不可否认，基于GenAI的知识管理是组织机构需要作为解决方案和改变游戏规则的技术来接受的战略必需品。
在这个深入指南中，我们将探讨生成型人工智能的现状，它如何改变知识管理以及Rezolve.ai等现代AITSM解决方案如何重新定义组织机构如何利用信息。
但在开始之前，让我们从传统的知识管理系统和由GenAI驱动的强大知识管理系统的需求开始。
传承之难题：变革概述
过去不久之前，那些过时的传统知识管理系统所带来的挑战可以说是相当大的！想象一下自己陷在一个循环之中，无法移动，僵化的结构使工作变得困难。来自麦肯锡调查的数据令人震惊，员工将近19%的时间用来寻找和收集信息以完成日常工作，这无疑是一项非常令人沮丧的任务。更令人惊讶的是，IDC的一项研究揭示了一个更为惊人的事实：数据专业人员每周失去50%的时间。这说明了什么呢？似乎我们陷入了一个奇怪的矛盾之中，与其体验生产力的革命，我们更多的时间都花在了搜索已经存在的信息上，这就为分析和知识生成这些重要活动留下了更少的时间。
现在，让我们来看一下传统知识管理系统的特点：
传统系统的不灵活性
过去，传统的或遗留的知识管理系统独立运作，面临着不灵活的框架，阻碍了无缝协作和灵活性。麦肯锡的一项调查发现，75%的公司表示其遗留系统使其难以快速创新和适应不断变化的市场条件。
手动干预和维护
在这些系统中，手动干预是常态，要求员工花费很长时间来创建、更新和组织数据，这是一个费力且容易出错的过程。对人力参与的依赖使得跟上数据增长的速度和规模变得困难。AIIM的一项调查发现，60%的知识工作者将超过20%的工作时间用于搜索内部信息。
合作和可访问性受限
可以毫不夸张地说，传统知识管理系统很难适应国际合作和远程工作的不断变化。信息在公司网络之外通常很难获取，从而阻碍了创造力和生产力。缺乏实时协作元素进一步妨碍了思想的活跃交流。此外，企业发现由于遗留技术的受限可访问性和协作能力，很难适应远程工作的要求。
员工参与度下降
随着技术的进步，用户对系统的期望也增加了。由于陈旧的界面和缺乏用户友好的功能，遗留系统无法有效地吸引现代用户。根据Gensler的一项研究，与采用数字协作平台的公司相比，缺乏数字协作能力的企业的员工参与度下降了25%。除了降低生产力，用户参与度的下降还使企业更难吸引和留住顶级员工。
对变革的需求日益增长
组织必须面对这些困难，这就需要对知识管理进行范式变革。由GenAI支持的知识管理成为一个具有重要意义的解决方案，由于遗留系统存在的缺陷。
GenAI演变：从异类到主流
几年前，GenAI或生成型AI只被早期采用者和技术爱好者使用，并且被小声提及。如今，当我们谈论组织效率和员工支持时，GenAI已经成为一个常见的话题。根据最近的德勤调查，超过85%的组织积极研究或利用基于AI的解决方案，表明迅速向主流接受转变。
话虽如此，必须明白生成型AI（别名GenAI）是一个不断发展的数字前沿。新功能的频繁发布，这股势头似乎并没有减缓。实际上，专家预测AI技术的进展速度在未来几年只会加快。对于希望在数字复兴中蓬勃发展的公司而言，等待这种发展停止就好像试图在急流中静止不动一样。
GenAI驱动的知识管理系统: 一个新的变革
根据Gartner的预测，截至2025年，惊人的90%的知识工作者将成功地将AI技术支持纳入他们的工作流程中。这是知识管理领域的一次深刻变革，而不仅仅是一个偶然的技术趋势。曾经被认为是现代技术的东西已迅速成为一种主导力量，改变了企业导航和利用信息力量的基本原则。
那么问题来了，这是什么意思呢？这意味着GenAI不仅仅是一种下一代工具，它是未来的关键组成部分，将彻底改变知识处理的方式。GenAI革命性潜力的基本方面是它完全改变了过去难以驾驭的知识管理。企业发现创建、保留和分发信息非常具有挑战性，经常导致效率低下和错失机会。
想象一下拥有一个智能、灵活的系统，它随着每次互动而成长，取代了笨重的传统知识管理方法。
介绍一下具备GenAI功能的知识管理系统——一种革命性的方法，随着每次互动而有机增长，轻松调整，避免使用旧方法所带来的复杂性。
GenAI功能的知识管理的重要组成部分之一是其意外地简化了困难的工作。通过现代的GenAI功能系统，知识不再局限于组织壁垒的黑暗深处。它是一股灵活的力量，使您的团队不仅能够处理信息，而且能够在其中茁壮成长。麦肯锡的另一项研究表明，投资于GenAI功能的知识管理解决方案或知识库中的生成式人工智能的组织，在处理信息相关任务上的时间将减少惊人的30%。
开始敏捷知识管理成功的提示
1. 超越组织边界的简易知识获取
挑战是什么？：知识管理始终是一个复杂的任务，它涵盖了生成、保留和共享信息的复杂过程。依赖专有数据的组织中的员工经常在公司外寻找常规知识。
GenAI解决方案：通过使用现代的AITSM解决方案，如Rezolve.ai，企业可以克服内部知识来源的限制。组织可以轻松将外部知识纳入其知识库，而无需从头开始，只需设置系统信任特定的外部来源，如Microsoft的或Adobe的网站。
2. 轻松利用现有文档
挑战是什么？：随着时间的推移，企业收集了各种由不同人编写的文档，这些文档的目标、风格和语调各不相同。由于这些信息是零散的，有效地将其整合到工作流中非常困难。
GenAI解决方案：GenAI通过自动策划现有文档简化了整个过程。GenAI可以以任何格式（文本、Excel或PDF）提取、组织和呈现文档中的数据，以逻辑和一致的方式展示。这通过消除手动更新或重新设计文档的需求，节省时间和成本。
3. 来源和格式的多样性
挑战是什么？：最大的挑战之一是在多个平台和来源（包括网站、内部网、Sharepoint文件夹和ServiceNow知识文章）之间组织和管理分散的数据。
GenAI解决方案：GenAI的适应性包括处理各种格式和来源。借助强大的启用GenAI的知识管理工具，组织可以轻松地将来自多个来源（如网站、上传文档、ServiceNow和SharePoint）的数据合并到一个知识库中。
4. 提高可读性、参与度和组织性
考虑以下内容，以充分利用GenAI的知识管理功能：
结构化组织：通过利用标签、分类和用户友好的导航系统，有条不紊地组织知识以提高可访问性。
信息增强：利用GenAI的能力来优化和改善信息，确保连贯性、相关性和清晰性。
引人入胜的展示：通过包含交互式组件、多媒体和吸引人的图形，使信息更易于用户理解和视觉吸引。
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定期升级：确保您的知识管理系统与技术变革保持同步，及时了解GenAI的升级和进展。
实施基于GenAI的知识管理的逐步指南
在知识管理中实施生成型人工智能无疑是一个经过深思熟虑的决定，可以潜在地改变贵组织的知识管理流程。因此，让我们来看看以下基本步骤，以便顺利进入这个革命性的领域。
第一步：估计总体范围和目标
首先，确定你的知识管理项目的广泛目标和范围。了解其程度为具有针对性和高效的执行奠定了基础。
通过明确具体目标，贵公司可以将生成型人工智能与需求相匹配，确保集中和有效的整合。
第二步：选择相关部门和确定用户群体
决定哪些部门将积极参与由生成型人工智能支持的知识管理事业。同时，确定哪些特定员工群体将成为该系统的主要用户。
通过定制部署以满足每个部门的特定需求，可以确保量身定制的策略，从而提高用户接受度和满意度。
第三步：收集内部文件
在开始建立知识库之前，收集和整理内部文件。这一步骤包括组织当前信息，以便使用生成型人工智能改善可用性和可访问性。
通过充分利用组织资源，生成型人工智能可以建立在利用当前内部知识所构建的坚实基础之上。
第四步：选择外部来源
选择可靠的外部资源以补充你的内部知识库。生成型人工智能从各种来源收集数据的能力扩展了知识库，并确保了全面的理解。
通过策略性地选择外部来源，帮助组织通过将生成型人工智能与更广泛的信息景观整合在一起，保持信息的及时性和灵活性。
第五步：选择你想要的管理员和产品
确定谁将负责管理知识管理系统。根据公司的规模和复杂性决定是否每个部门都需要单独的管理员。
同时，谨慎选择基于生成型人工智能的知识库解决方案，以满足公司的目标和要求。良好而成功的部署在很大程度上取决于选择过程。
第六步：从试点项目开始并收集反馈
在受控环境中启动试点项目，评估生成型人工智能支持的知识管理系统，并邀请少量用户参与。通过客户反馈来确定你的优势、限制和需要改进的方面。
通过实际使用和用户见解，试点阶段成为企业调整系统的宝贵测试场所。
第七步：使用产品分析工具了解知识差距和混乱指数
使用产品分析工具来了解混乱指数和知识差距。可以通过分析系统的数据找到信息可能会让人困惑或缺失的地方。
为了确保知识管理系统符合用户需求和组织目标，产品分析对于系统的优化和改进至关重要。
第八步：根据反馈进行正式上线并不断改进
通过使用分析和见解，从试点阶段过渡到基于GenAI的知识管理的正式实施。保持收集和采纳用户反馈的过程，促进持续改进的文化。
系统上线后，旅程并没有结束；根据用户反馈和新需求持续改进能够保证系统持续有效和相关性。
Conclusion 总结
简而言之，知识管理在这个数字时代开启了无限的可能性，之前被视为艰巨任务的知识管理如今已成为战略决策的一种选择，而非仅仅是选择的一个角度。来自可靠来源的统计数据突显了我们所见证到的不仅仅是转变，我们正站在一场革命的前沿——一个将智能与适应性结合为组织进步服务的革命。
确实，将基于生成式人工智能的知识管理实施于实践中是一个需要慎重计划和适应性的精心努力。上述逐步过程将使组织能够充分利用生成式人工智能，构建一个智能、强大且可持续的知识管理生态系统，推动未来生产力和创新。
FAQs
1. 什么是基于GenAI的知识管理？
术语 "基于GenAI的知识管理" 描述了将生成式人工智能(GenAI)纳入到组织内部的信息组织、访问和利用流程中。它利用生成式人工智能的动态能力来改进传统的知识管理系统。
2. 传统知识管理系统与GenAI有何区别？
与静态的传统信息管理系统相比，由于生成式人工智能具备适应性、学习性和动态地预测用户需求的能力，GenAI更具响应性和直观性。
3. GenAI能为知识管理提供哪些好处？
GenAI带来了智能搜索能力、个性化学习、动态内容生成以及适应不断变化的信息需求的能力，使知识管理更加高效和以用户为中心。
4. 生成式人工智能在组织创新中扮演什么角色？
通过促进信息获取、促使创新性材料的产生和提供能够启发新概念的洞察力，生成式人工智能推动创造力。其适应性特征支持创新和不断改进的文化。
5. 小型企业是否能负担得起GenAI？
即使实施成本可能有所不同，成本效益常常受到GenAI的高效性、适应性和长期优势的影响。通过简化知识管理程序，它可以优化资源利用并降低运营成本。
