在企业知识管理领域，从知识库搭建、制度体系建立，到百人规模兼职团队运营及数十万份知识文档统筹，积累了丰富的实战经验。本次访谈深度分享了知识管理兼职团队的构建逻辑与运转秘诀，拆解了企业知识管理从“资产化”“场景化”到“智慧化”的三阶段演进路径，剖析了AI时代知识管理的核心价值与实践方向。同时，直面业务融入、文化适应等常见挑战，点出知识管理中易被忽视的关键环节，以管理与运营并重的思维，呈现一套兼具系统性与实操性的知识管理方法论。

  婷婷：Danica您好，您在知识管理领域深耕十年，能否先结合您当前的核心职责，为我们介绍一下您的工作经历与核心实践成果？

  Danica：大家好，我叫Danica，从事知识管理工作10年。目前，我负责统筹公司各事业部和总部职能部的知识管理事务。工作期间，我主导了企业知识库的搭建、知识管理文化的推动、知识管理赋能的推广，以及知识管理制度和组织体系的建立。此外，我还组建了一支超过百人的知识管理兼职团队，管理着数十万份知识文档。

  在此过程中，我深入参与了各业务领域的工作，与业务同事紧密协作，共同探索并构建了具有公司特色的知识库模式，以及销售和生产领域的知识管理模式。

  目前，我们正积极筹备将这一成熟模式推广至研发领域，以逐渐增强知识管理在公司的全面落地和深度发展。未来，我们将持续推进数字化转型，深入探索“AI+KM”领域，借助AI技术为知识管理赋能，让知识管理在公司这片沃土中更加蓬勃发展。

  婷婷：感谢您的介绍，我对您的工作有了清晰认知。想重点请教的是，您在组建这支百人知识管理兼职团队时，核心的架构设计思路是什么？在跨部门、兼职属性的背景下，您又是通过哪些机制保障团队高效运转的？

  Danica：在我加入之前，各个部门已设有知识管理相关角色，包括知识管理专家、BP等职位。在项目推进过程中，我们对BP的角色进行了明确规范，细化了他们的职责定位和任务原则，同时增设了知识专家岗位。

  知识专家主要负责在项目中界定重要的知识资产。虽然目前我们尚未建立完整的专家库，但专家在项目中承担着判断和确认知识资产价值的重要职责。例如，我的领导在这方面经验比较丰富、专业能力突出，会负责审核和统筹资产的管理工作。

  每个部门都设置了首席知识官、二级知识专家和三级知识专家。部门负责人担任首席知识官，二级知识专家负责各个模块的具体工作，且组织架构不断延伸，确保每个课题的知识资产都能得到规范有效的管理。这些知识管理角色包括兼职知识管理专家和知识管理业务伙伴，核心职责是保障部门所有重点工作的知识资产得到全面梳理、妥善管理和安全保存。

  婷婷：在团队协作中，您与兼职知识管理专家、知识管理BP等角色的对接逻辑是什么？是否有一套标准化的协同机制来保障工作衔接顺畅？

  Danica：我们在工作协同方面有着清晰的机制：每年年初，我们会发布统一的工作策略和计划，并进行详细解读。各部门结合我们的工作规划制定内部实施计划，随后进行相应部署和发布，确保全年工作安排清晰明确、有序推进。

  在年度工作推进过程中，我们会组织重点项目会议、沟通会，同时安排近期的赋能分享和对标交流活动，一级BP都会热情参加。他们对各自的职责和目标有着清晰的认知。

  日常工作中，我直接与一级BP对接，发布各项工作任务，确保覆盖所有BP的工作范畴。需要反馈时，一级BP会统一收集整理所在部门或事业部的工作反馈，汇总后及时同步给我。

  年底时，我们会依据激励办法推出年度激发鼓励措施，并在年初进行细致解读。通过解读，大家能明确当年的重点工作方向和评奖标准。每个BP会结合这些重点工作和激发鼓励措施，合理规划优先推进的任务，确保工作与公司战略目标保持一致，同时也为争取年终奖项做好充分准备。

  婷婷：兼职小组成员分散在各部门，沟通成本相比来说较高，您是通过哪些方式实现与团队的高频次沟通，同时确保沟通内容精准、高效触达的？

  Danica：知识管理相关信息会及时在工作群内分享，确保信息广泛传递、高效触达。

  例如，我会发布关于2024年上半年知识资产常态化数据追踪的工作通知，发送给表单中的相关负责人，明确要求他们立即处理并反馈，同时抄送给其部门负责人以便协同推进。

  日常工作群内，大家参与积极性高，讨论氛围热烈。此外，吴老师发布的公众号内容也会引发大家的关注和交流。如果我与事业部合作的项目取得进展，也会在群内同步，欢迎各位参与了解、交流探讨。

  我们近期启动了知识管理KMer能力地图项目，筹备过程中，我会在群内发布通知，明确要求BP必须参加，事业部成员可根据真实的情况酌情参与。

  这些碎片化的赋能活动和交流互动，为知识管理建设持续提供支持，助力工作稳步推进。

  婷婷：除了群内碎片化的信息同步与支持，您是否会针对不一样表现的部门或成员开展针对性的单独沟通？如果有，沟通的侧重点会有差异吗？

  Danica：会的。对于工作表现突出、积极主动的部门，他们会主动与我交流年度工作筹备计划或在特定领域的需求，甚至提出宝贵的意见和建议。若建议合理可行，我们会结合真实的情况进行相应调整优化。

  对于响应不够及时的部门，尤其是涉及重点资产需要管理的部门，我们会主动跟进对接。例如，某个组织正处于拆分阶段，知识管理专职人员尚未到岗，但需按时完成半年度资产清单梳理工作，这时我们会主动联系该部门，协助其推进工作，确保任务顺利完成。

  婷婷：为帮助兼职团队成员提升专业能力，更好地胜任知识管理工作，您会为他们提供哪些内外部的赋能支持？

  Danica：比如前段时间，我们邀请吴博士来公司开展知识管理专项培训。虽然此次培训是针对项目资源的专项培训，但我们也积极邀请所有知识管理专家参与，为大家提供更多学习提升的机会。此外，我还会组织各类知识管理培训课程，包括线上课程，录制完成后上传至平台，方便大家随时学习，新同事入职后也能通过平台快速了解相关知识。同时，针对部分项目专项工作，我会结合实际工作场景讲解相关的知识管理理论和实践方法。

  我们还会为大家安排外部对标学习的机会，带领知识管理专家们走出去，学习借鉴行业内的优秀经验。此外，对于一些有价值的外部认证，我们也会积极推荐给大家，助力大家在学习过程中提升专业能力、获取相关认证。总的来说，我们一方面提供丰富的内部培训课程，另一方面积极为大家创造更多外部培训和学习交流的机会，全方位助力团队成长。

  婷婷：考虑到兼职团队的特殊性，您所在的团队是否有对应的考核机制？核心的激励方式是什么？

  Danica：我们未设置负激励措施，主要以正向激励为主，充分调动大家的工作积极性和主动性。

  今年设置的奖项包括知识管理创新奖，该奖项的评选标准是要求运用创新思路、创新方式、创新工具开展知识管理工作，通过知识管理方法有效解决业务问题，并创造可衡量的业务价值。这一标准已连续实施三年。

  从奖项设立之初，我们就明确要求参与项目需产出可衡量的业务价值。无论是项目结束后的成本节约金额、工作效率提升比例，还是产生的经济收入等，都需进行量化统计。若无法提供相关衡量数据，则不符合该奖项的申请条件，在项目立项阶段，团队就需要充分考虑这些因素。

  年底会组织专项评选。近两年激励预算有所调整，金额相对减少。此前，激励预算较为充足，极大调动了大家的参与积极性。目前虽经过调整优化，但大家对这份荣誉依然高度重视。其中，知识管理一等奖仅设1个名额，二等奖设2个名额，全年度奖项总计6个名额，竞争十分激烈。

  知识管理组织推进奖项的评选属于综合性考核，涵盖知识沉淀、隐性知识挖掘、体系建设和赋能推广等多方面工作。团队若想获得该奖项，需在这些方面均表现优异。若表现未达评选标准，将无法获得奖项，但不会因此受到负面激励。

  婷婷：明白了。你们重在荣誉的正向激励，用实实在在的业务价值说话，这样即使竞争激烈也是良性竞争。这些奖项每年年初就已经确定了？

  Danica：每年年初，我除了解读工作计划外，还会详细解读激励办法。解读激励办法的过程，也是对大家的一次赋能。以往我们更多关注知识沉淀的数量和阅读量，如今更注重创新实践。通过清晰的激励办法，大家能够更准确地把握我们的工作目标和期望达成的结果，这也是一次很有意义的赋能过程。

  今年我们推进的能力地图项目，是筹备已久、希望重点推动的工作，主要包含工作职责、知识管理专业技能图谱、内部赋能及内外部认证等方面内容。在启动这个项目之前，我与您多次沟通，希望了解是否有现成的资源可直接借鉴使用。毕竟知识管理领域发展至今已颇具规模，人才储备也较为充足，关键在于能否将相关内容梳理透彻，有效指引团队人员成长发展。此外，还涉及内外部认证体系的搭建，我们也在积极探索是否有高含金量的认证可引入，比如类似PMP、PMI认证，或是敏捷项目管理等相关证书，这些都是值得尝试的方向。

  在能力地图项目推进过程中，我们将所有工作内容进行了详细梳理，包括一级和二级BP的具体职责。整个项目虽断断续续推进了一个多月，但最终我们召集相关人员共同研讨，敲定了所有内容。在此基础上，我们进一步梳理了支撑这些工作所需的知识体系，包括理论知识、专业知识和通用知识。这些内容主要基于我的工作理解，同时结合了大量资料查阅和外部培训课程参考，比如您这边的相关课程，看到大家积极参与这些培训，便将其中的优质内容整合进来。

  在通用能力方面，我们梳理了挖掘复盘、沟通协调、结构化思维、刻意练习、故事化表达等技能，同时涵盖数字化认知、项目管理能力、战略规划能力等内容，这些都纳入了知识管理专业技能图谱。基于这些内容，我们还设计了内外部赋能认证体系。我计划在明年重点推动这个体系化项目，目前相关工作较为碎片化，尚未形成完整体系，领导也难以全面了解工作实际开展情况。

  为实现工作的系统化推进，9月份新加入的同事将在学习过程中同步开发相关课程。内部课程包括知识管理理论、通用能力和专业技能等内容，其中萃取和复盘等专业技能课程，我们计划邀请吴博士授课，或举办专项训练营。知识管理相关课程将上传至公司培训系统，通用能力培训课程在人力资源系统中也有相应资源，方便所有同事随时学习。

  婷婷：看来咱们团队已经完成了一次重要的战略升级，不仅将工作重心从知识积累转向创新实践，更通过构建完整的能力地图与认证体系，为团队能力提升铺设了系统化的成长路径。

  Danica：您看，梳理工作带来的好处是很明显的。比如知识管理的定义、分类，内外部相关模型、知识萃取模型等内容，在各类书籍和信息渠道中都能找到。我们只需进行系统整理，就能将这些内容转化为系列课程，无论是线下赋能培训，还是线上持续学习，都具有很强的可行性。通用能力部分的课程开发相对简单，专业能力部分则会结合重要岗位需求和年度重点项目进行针对性设计。

  当这些工作系统梳理完成后，领导能够从全局角度清晰了解我们的工作思路和规划安排。如果今年的工作安排得到领导认可，认为这种层层推进的思路可行，那么团队工作的基础将更加稳固。

  婷婷：是这样的，这是一个很好的突破口，让领导系统的知道你在做什么，有什么价值，需要哪些支持，这样可以更好的配合。

  Danica：我始终觉得，我们需要积极引进外部专业讲师，因为外部讲师长期专注于相关课程的研究，除了课程本身涉及的知识管理专业内容外，还能带来专业的课程设计思路、丰富的外部案例以及其他企业的优秀实践经验。他们能够将这些内容系统整合，进行全面细致的讲解。

  如果仅依靠内部培训，往往只能从单一视角出发，局限于我公司自身的知识管理实践，难以实现全面提升。吴博士的引导能力非常出色，若由他来组织训练营，相信能为大家带来极佳的学习体验和收获。

  婷婷：您之前提到贵公司知识管理有清晰的演进路径，能否为我们系统梳理一下各发展阶段的核心目标、关键举措和阶段成果？

  这一阶段，我们开展了我公司知识管理顶层设计工作，包括现状评估、需求分析和蓝图规划。主要工作涵盖内容方案、数据方案、IT方案以及运行机制设计。显性知识管理方面，重点推动了文档存储规范、外部资讯信息整合以及知识地图绘制工作。同时，积极开展隐性知识萃取，着重打造优质知识案例。体系建设方面，建立了完善的知识管理制度体系和组织体系。此外，通过赋能推广、文化墙打造和宣传海报投放等多种方式，推动知识管理文化在公司内部落地生根。

  这一阶段，知识管理逐步深度融入业务流程和项目场景，实现知识的高效输入与输出。针对业务实际需求，开展知识梳理、沉淀和精准推送工作，并结合业务需求和群体特点进行针对性知识推荐。与此同时，积极推进知识问答和社区互动平台建设，围绕核心知识主题打造专业知识地图。这一阶段的核心目标是让知识管理与业务实际更紧密结合，切实提高知识的使用效率和应用效果。

  展望未来，我们计划推进知识自动识别技术研发，通过智能化方式实现知识的识别、收集、提取、存储、转化和高效利用。这一阶段将依托大数据技术，为用户提供精准化知识服务，根据用户习惯及需求智能推送相关知识内容。此外，借助积累的海量知识素材、丰富的经验教训以及平台内的专家资源，为决策者提供全局性、战略性和动态性的知识支持。同时，持续提升企业学习氛围，着力打造学习型组织，助力产业升级，为新质生产力发展提供有力支撑。

  婷婷：我们先聚焦“知识资产化”阶段（2019-2022年），这个阶段作为知识管理的基础，您当时推动了哪些工作？主要成果是什么？

  Danica：最初，我们启动了公司范围内的重要知识资产管理项目。该项目覆盖所有部门，涵盖从历史知识到2022年新产生的各类知识内容，我们对历年来各部门的重要知识资产进行了全面系统的整理。

  项目推进过程中，我们会充分结合业务部门的实际情况，通过与事业部BP的深入沟通，了解其业务流程和培训体系，确保方案设计贴合业务需求，避免出现不适用或遗漏关键要素的情况。

  项目初期，我们首先明确了完整的流程链条和操作规则，包括知识资产的分类标准、标签定义、入库规范等，并制定了各团队的协同支持计划。2021年，项目顺利完成，成功实现了我公司所有重要知识资产的规范化管理，并正式发布《重要知识资产管理办法》。我们始终确保知识资产的全面性和系统性，明确了重要知识资产管理和盘点的标准规范。

  实施过程中，我们细化了诸多操作细节，例如明确知识资产的定义及其重要性分级，并为各部门提供统一的标准和规范。各部门依据这些标准调整优化自身的管理和盘点工作。我们特别规定，具有隶属关系的知识资产由最终负责部门统一管理，避免重复上传导致冗余。

  2022年完成全部历史知识资产盘点后，我们参考多种行业模型，最终以组织架构为基础建立了知识库目录体系。这种方式虽更适合后台管理工作，但在当时的环境下，有效实现了知识资产的集中收拢。

  自2023年起，我们开始推行知识资产常态化归集工作，每半年发起一次。目前，我们正在开展2024年上半年新增知识的收集工作。

  这项工作为公司在AI时代的数字化转型奠定了坚实基础。尽管知识库分类可能存在些许不够精准的地方，但庞大的数据量和全面的部门覆盖范围，为未来的智能化应用提供了可靠的数据支撑。

  婷婷：您刚才分享的资产化成果非常扎实，这也恰好回应了行业内一个热门争议——现在AI技术快速发展，不少人疑问“有了AI是否还需要做知识库和知识分类”。我们认为基础数据是AI的核心支撑，想听听您从实践角度如何看待这个问题？

  Danica：AI技术发展需要坚实的数据源头支撑，即使技术尚未完全成熟，也需要大量数据进行验证和规则完善。因此，知识库的构建和持续维护依然具有至关重要的意义。

  今天上午，我还与数字中心的同事进行了沟通。我们已多次探讨选择特定关注部门开展工作验证的事宜，我向他们介绍，目前我们已积累了大量现成的、可随时调用的大数据资源，无论他们希望在哪个群体中进行测试，我都能协助筛选合适的知识内容用于模型训练。

  婷婷：在贵公司的实践中，“知识资产”的核心定义是什么？您和团队是通过哪些标准或维度，来评估某类知识是否属于“重要知识资产”的？

  Danica：在重点项目推进过程中，我们会对重要知识资产进行精准识别和规范管理。对于符合重要性标准的知识内容，我们会建立完善的管理机制，确保其得到有效管理和传承。

  知识资产指的是公司各单位在生产经营过程中产生、获取和积累的，对企业长远发展和经营管理具有重要价值、可共享可借鉴的报告、规章、制度、咨询信息、文档、资料、工具、方法、经验、教学项目成果等各类显性和隐性知识内容。

  重要知识资产则是指在公司经营过程中，对公司和部门重要决策具有影响，关乎重要工作传承的知识资产，包括但不限于工作产生的结果性资产、重要规划报告、会议纪要、管理规范、项目研究报告等。

  在我们的管理系统中，统一了知识资产的类型划分，既涵盖行业标准中定义的类型，也结合企业实际情况做了适当微调。这些类型是根据我公司内部常见的工作场景确定的，目的是帮助大家清晰识别重要知识资产，尤其是在涉及关键决策或工作交接等重要环节。通过这种明确的界定，大家能够准确判断自身管理和传承的知识内容是否符合重要资产的标准。

  婷婷：在知识资产化推进过程中，各部门是自主负责梳理工作的吗？针对跨部门协同和操作规范问题，公司是否提供了标准化的工具（如模板）或统一标准来保障质量？

  Danica：是的，知识资产化工作主要由各部门自主负责推进和实施。BP的核心角色是推动和统筹管理，他们会协助部门开展整体梳理工作，但不会逐一负责整理电脑中的文件并上传，因为此类工作工作量较大，需依托各部门同事共同配合完成。

  我们在项目中设计了标准化的知识资产清单，包含知识的更新时间、目录、所属工作板块、具体知识名称、知识类型等关键信息。该清单允许大家根据实际情况选择不同的知识类型，并标注知识的更新频次，如月度更新或季度更新。这种方式能让我们，尤其是BP，清晰跟进各项知识的更新情况。若某类知识按要求应每月更新，但次月未及时更新，就能及时发现问题并进行整改。

  此外，我们还将知识的重要级别划分为部门级、公司级和模块级，帮助大家准确认知知识的重要程度。例如，我创建的一个社区申请模板，可能属于部门级知识，主要用于推动特定工作目标的实现。这类知识虽需沉淀留存，方便后续知识管理人员参考使用，但并非公司级核心知识，仅为完成特定工作任务所需。通过这样的分类，大家能更好地理解和区分不同知识的重要性，合理分配管理精力。

  同时，我们还要求明确知识的产生岗位以及存储位置，即存放在其他企业系统中还是知识管理系统中。若两个系统均未选择，则表明该知识尚未得到妥善存储，这类知识需作为重点关注对象，避免出现遗失风险。

  通过这样一份标准化表单，我们不仅在项目中实现了对所有历史知识的有效管理，目前大家也仍在使用该表单开展知识全面管理工作。

  婷婷：您提到的这份知识资产清单，确实涵盖了更新时间、重要级别等多个关键维度，实用性很强。想了解的是，这份清单的核心框架是如何设计的？在设计过程中，是如何与业务部门联动，确保内容贴合他们的操作需求的？

  Danica：表单的核心框架和关键要素是结合知识管理行业规范和我公司业务实际需求设计的，设计过程中最大限度地考虑了各部门的操作便利性和管理实用性，确保能适配不同业务场景的知识管理需求。

  Danica：我们制定了清晰的阶段性规划，知识管理战略蓝图包含知识资产化、知识场景化和智慧化三个阶段。刚才介绍的相关工作，大多属于知识资产化阶段的重要内容。

  2022年以来，我们启动了知识管理创新项目，这项工作占用了我约60%的时间和精力。在场景化实践推进中，我们聚焦业务核心领域，通过精准对接需求、优化管理模式，让知识管理真正服务于业务发展。

  今年，我们还在生产领域开展了针对性工作，结合生产领域的行业特性，制定了差异化的知识管理策略。我们系统梳理了生产领域的关键工作流程，全面识别现有知识资源，评估知识管理能力水平，发现部分知识虽已存在，但未形成完整管理闭环。为此，我们通过夯实和补强关键领域知识管理工作，创新管理体系。特别是将PBM精益化管理与知识管理有机结合，构建完整的管理链路，并将其固化到日常工作流程中，大致遵循这样的推进思路。

  目前，我们正积极筹备并沟通策划研发领域的知识管理工作。研发领域具有知识密集型特点，从业人员素质和文化素养较高，所产生的知识内容也具有高价值特性，因此其管理方法需与销售和生产领域有所区别。

  当前，我们已组织研发领域团队开展知识库梳理工作，计划在明年通过AI和数字化技术进一步强化该领域的知识管理支持力度。

  对于场景化，我们的定义相对简洁，主要是在流程化管理或项目管理过程中实现知识的高效输入与输出，围绕业务需求开展知识梳理、沉淀和精准推送工作。

  在项目场景管理方面，我公司已有的PMP和PMO系统覆盖了从项目立项到结项的各个环节和关键里程碑，并记录了每个重要节点的项目文件。我们已与相关部门达成共识，由项目办公室负责这些文件的统一管理，确保公司在需要时能快速提取相关信息。

  Danica：去年以来，AI技术发展势头迅猛。我认为，未来AI技术将进一步简化现有各类系统平台的操作流程和功能设计。因此，我们当前规划的数字化能力建设，尤其是知识中台搭建，涵盖了知识架构设计、文档治理规范和知识地图构建等核心内容。这里的知识地图不仅包含知识内容本身，还涵盖知识之间的关联关系和规则逻辑。

  换句话说，我们不仅对知识目录进行规范化管理，还重点关注知识之间的关联逻辑，致力于构建完整的知识网络，因此称之为“知识地图”。该知识地图不仅是静态的目录，还集成了智能推荐、运营数据指标等功能模块，这也是我们规划中的知识中台核心内容。同时，我们还将推动知识中台与多个系统的技术集成，实现更全面、高效的知识管理。

  婷婷：您刚才提到的知识中台，其核心能力是通过独立模型实现的吗？这个知识中台最终会落地在新的专属平台上，还是会与现有系统进行集成？

  Danica：模型作为一种核心能力，可以理解为一个独立的系统或平台。这一知识中台是我们自主研发的，目前我们也在积极对标多家外部供应商，深入了解其技术能力和服务优势。根据评估结果，部分供应商能力突出，符合我们的需求，值得进一步合作；部分供应商则不太适配我们的实际情况。我们将结合实际需求，吸收借鉴外部优秀经验，优化完善我们的知识中台建设。

  最终，我们希望打造一个完全智能化的系统，类似ChatGPT的应用模式，该系统将包含知识问答、知识推荐和知识搜索三大核心模块，为用户提供高效、精准的知识服务。

  婷婷：AI与知识管理的融合（AIKM）是行业热点，您从实践角度如何看待AIKM的核心价值？目前贵公司在AIKM领域已经开展了哪些具体实践，或者有哪些重点规划？

  Danica：我对AIKM非常看好。从我接触AI技术开始，就坚信它将成为知识管理领域的重要发展方向。因为要做好AI相关工作，尤其是GPT这类模型的训练，必须以庞大且全面的数据库为基础。只有数据库足够完善，才能训练出优质的模型。因此，知识管理在AI领域扮演着至关重要的角色。

  前段时间与外部合作伙伴沟通时，我了解到“AI ready”这一概念。其中提到，知识管理本质上就是对知识信息和数据进行系统化管理的过程，在AI发展进程中，知识管理必然处于领先地位。只有做好知识管理工作，AI技术才有可靠的数据源和发展基础。

  今天下午与同事开会时，大家也普遍认同这一观点。因此，我们今年重点构建了五项数字化能力，其中第五项就是打造企业智慧大脑。在我接手这项工作之前，团队已初步形成了一些思路，我研究后发现，部分认知与我们的实际需求较为契合，但也存在不够全面的地方。深入了解后，大家发现我们长期开展的知识管理工作已积累了丰富的成果，拥有海量数据库和前瞻性思考，同时具备完善的制度保障和文化支撑。

  我认为，若要推进AI实践，必然离不开知识管理的支持，必须与知识管理团队紧密合作，共同规划企业智慧大脑的建设方案。目前，我们正在推进的AI智慧大脑项目，就充分体现了这一点，知识管理是不可或缺的核心环节。如果要推进该项目，找到我们知识管理团队，就能精准对接关键资源和能力支持。

  我们能够提供完善的制度保障、专业的人员体系、海量的业务知识数据、经过实践验证的结构化思路等核心资源。此外，若要试点AI技术，我们还能结合过往实践经验，清晰告知哪些部门试点成功率更高、更适合在哪些领域推广，为AI技术落地提供成熟的参考建议。

  因此，对于未来的AI实践，我们计划依托已引入的各类技术模型，在模型验证过程中，充分发挥知识管理团队的数据支撑和知识源头供给作用。

  包括实现知识问答、智能推荐、知识图谱等应用场景，我们都能提供知识密集型组织的资源支持，助力技术落地。正如我之前提到的研发领域知识管理项目，正好能将生产、销售、研发这三大核心领域全部覆盖，为AI技术在关键业务领域的应用提供全面支撑。

  这三个领域都是公司的核心业务板块，布局非常关键。而且研发领域的知识库梳理工作今年正好启动，恰逢AI技术快速发展的机遇期，时机非常合适。我相信，其他企业推进AI实践时，也会优先选择知识密集型领域切入。除非是规模较小的企业，比如两三千人的研发型机构或咨询类公司，全员均从事研发相关工作，可能会全面推进；但对于业务链条较长的大型企业而言，必然会优先选择核心知识密集型领域开展AI实践。

  婷婷：贵公司的这种探索和实践很有前瞻性，感受到您在知识管理领域的深刻洞察和创新思维。

  婷婷：您在推动知识管理从团队建设、资产化、场景化到未来智慧化转型的全流程中，遇到的核心挑战有哪些？针对这些挑战，您和团队的核心应对策略是什么？

  首先，从具体工作场景来看，深入业务场景开展工作难度较大，而了解业务是做好知识管理的关键前提。以生产领域为例，若要建立完善的生产领域知识管理体系，首先需要全面掌握该领域的工作内容、流程环节和业务链路。只有对业务有深刻理解，才能提出精准且有价值的问题，进而获取有效的知识内容。在构建业务场景知识管理模型时，清晰掌握具体业务链路也至关重要，这样才能将知识管理环节有效融入业务流程。若对业务不熟悉，知识管理工作很难有效推进。

  例如，我刚加入公司时，对我公司的产销一体化链路了解不够深入，开展知识管理工作时常常感到无从下手。由于不清楚各部门的工作重点和角色定位，在与部门协作过程中难以精准配合，最终产出的知识内容价值也相对有限。

  其次，文化适应也是一项重要挑战。不同集团和公司在企业规模、业务性质和企业文化等方面存在差异。要应对这一挑战，需要实现从运营视角到管理视角的思维转变。这种思维转变难度较大，若没有系统的管理蓝图作为指导，仅对单一领域有深入了解而缺乏全局观念，很难有效推动公司层面的知识管理工作。

  此外，了解各部门的文化特点和管理习惯也非常重要。我之所以能与各部门顺畅沟通协作，主要是因为能够精准把握各部门的文化特色，明确其工作重点和需求，进而针对性地开展项目。在知识管理工作中，专业技能固然重要，但洞悉团队需求、适应企业文化也是成功的关键。若无法做好这样一些方面，工作推进很可能缺乏有效抓手；若能结合业务单位的文化特性开展针对性工作，不仅能获得积极反馈，还能赢得领导支持，形成良性循环。这两个方面既是工作中面临的挑战，也是我在实践中积累的宝贵经验。

  婷婷：您提到“业务融入”和“文化适应”是两大核心挑战，能否具体分享一下，您是通过哪些方法快速加深对业务的理解，又如何精准识别并适应各部门的文化特点的？

  Danica：在日常工作中，随着参与业务的深入，会逐步了解整个领域的业务体系。同时，也需要通过多种渠道主动获取业务信息。例如，若在某个岗位工作十年，自然会对业务有深入理解，但如果希望快速融入并取得成效，就需要通过更高效的方式学习。我刚加入新环境时，每天都会认真查阅公司的文化手册、外宣资料和各类培训材料，快速熟悉企业情况。

  另外，工作中要紧密结合业务单位的实际情况。例如，推进重要知识资产项目时，我主要负责整体策划和推进，但过程中会主动邀请业务同事介绍其工作场景和习惯，将这些实际情况融入管理办法的制定中。通过这种方式，既能有效推动工作开展，又能逐步熟悉业务场景，将各个分散的场景串联起来，形成对整体业务的全面认知。

  对于企业文化，每个企业都有其核心关键词，通常是一两个最突出的方面。刚进入新环境时，会直观感受到文化上的差异和影响，这需要通过逐步适应和探索，慢慢融入其中。

  婷婷：结合您的实战经验，您认为企业在推进知识管理时，有哪些容易被忽视但至关重要的核心环节？这些环节的价值体现在哪里？

  Danica：知识资产梳理和知识库建设是一项耗时费力且容易被忽视的工作，推广过程中也面临较大阻力。昨天我还与业务同事沟通，提到推进这项工作难度较大，主要是因为大家难以直观看到其直接价值。日常积累和上传的知识内容往往无法及时得到有效应用，一方面受技术条件限制，另一方面，这类工作本质上是自上而下的管理举措。员工在企业工作，留存工作中产生的知识是应尽的责任和义务，这也是公司提供薪酬待遇所对应的重要内容。要实现这一目标，需要企业文化和组织体系的强力支持。

  由于这些困难，企业推进知识管理时，往往会先进行初步尝试，而非全面铺开。例如，先开展一些课程培训，或引进系统、搭建平台等。

  然而，若在知识管理体系尚未完善的情况下就盲目购买系统，很可能导致系统无法满足实际管理需求，出现本末倒置的情况，反而阻碍知识管理工作的推进。

  另外，对企业文化的深入分析也很重要。若缺乏合适的文化支撑，知识管理工作很难顺畅开展，就像齿轮无法正常运转一样。

  最容易被忽视的是，单纯购买知识管理系统并不能解决知识管理的核心问题。很多企业领导批准购买系统后，就认为已完成知识管理工作，这种认知并不准确。我刚到公司时，发现系统内知识资产寥寥无几，这就是典型的本末倒置现象。

  婷婷：是啊，很多人认为知识管理只是上线一个系统，忽略了前期的规划和业务梳理。他们没有意识到，应该先理顺业务流程，再考虑系统建设。更有甚者，企业上线系统后缺乏有效的运营策略，导致系统效果不如预期，最终陷入困境。

  婷婷：在十年知识管理实践中，您认为自己最核心的职业优势是什么？这种优势是如何帮助您破解工作中的难点问题的？

  Danica：我认为核心优势在于管理思维与运营思维的相辅相成。在知识管理工作中，这两种思维模式的灵活运用的至关重要的。管理思维帮助我从全局视角搭建体系、制定规则，确保知识管理工作与公司战略方向保持一致，形成系统化的推进框架；运营思维则能让我更敏锐地捕捉业务部门的实际的需求，通过灵活的方式推动知识的沉淀、共享和应用，提升工作落地的实效。

  我对项目策划与统筹协调也抱有浓厚兴趣，擅长整合各类资源、协调多方人员，确保不同环节的工作高效衔接、有序推进，这也为知识管理工作的顺利开展提供了有力支撑。

  知识管理属于中后台管理工作，不像业务岗位有直接量化的指标，其价值更多体现在长期积累和隐性支撑上。这就需要既具备宏观的管理视野，搭建完善的体系机制，又拥有细致的运营能力，通过精准对接需求、优化落地方式，让知识管理真正融入业务、创造价值。

  婷婷：基于十年的实战积累，您认为知识管理工作需要坚守的核心原则有哪些？能否结合具体实践，分享您最深刻的几点工作思考？

  Danica：首先，知识管理工作必须立足业务实际，脱离业务场景的知识管理很难产生实际价值。只有进一步探索不同业务领域的流程、痛点和需求，才能制定出精准有效的管理策略，让知识真正服务于业务发展。

  其次，团队协作是知识管理落地的关键。知识管理不是单一部门或个人的工作，需要各个业务部门、不同角色的共同参与。通过搭建清晰的协作机制、提供充分的赋能支持，激发全员参与的积极性，才能形成知识共建共享的良好生态。

  最后，持续迭代升级是知识管理的核心特质。无论是技术工具的优化、管理体系的完善，还是思维模式的更新，都需要紧跟行业发展和公司需求动态调整。只有保持开放学习的态度，不断吸收先进经验、优化工作方法，才能让知识管理工作持续为公司创造价值。

  婷婷：是的，这些思考既贴合实际又具有深度，相信对从事知识管理工作的同行会有很大启发。今天很谢谢您的无私分享，相信看到的小伙伴都能收获满满。

  我们愿意为在平凡岗位创造不平凡的KMer做见证，期待你的加入～返回搜狐，查看更加多