2019年企业知识管理趋势

2019 年是个非常特殊的年份，如果你具有前瞻性的知道2019 年 12 月会发生席卷全球的新冠疫情导致之后的几年全球经济重创，你会发现 2019 年是多么幸福的一年，2019 年我们都很纯粹的享受着创业的乐趣，从来不担心经济会下滑，对未来充满了希望。

也刚好在 2019 年，我们发布了 Baklib V1.0版本，并成功上线。

我始终认为 Office 三件套虽然是优秀的内容生产工具，但非常不利于传播（因为都是点对点的静态文件），同样也是因为 Office 的大量使用而导致数字内容世界的分散和割裂。当我发现每个公司都困在数字内容管理时（还谈不上知识管理），毅然选择了在这个赛道创业。信息管理---内容管理---知识管理，是数字化的基础设施，每个企业都需要，而且不会随着风口的变化而改变----他们只会希望用上更好的工具。

作为对知识管理（KM）领域的研究和学习，我想以我所看到的当今知识管理的主要趋势来开启一个专题，每年发布一个趋势总结。这些趋势基于我在网上看到的讨论、在知识管理会议和其行业展会上听到的演讲，以及我从客户和潜在客户那里得到的问题和咨询。

现在，我们来列出 2019 年最重要的知识管理趋势。

我将清单限定在前五项，并鼓励所有参会者聆听这些主题。虽然我并非有意为之，但在讨论这份趋势清单时，我意识到自己也涵盖了 Baklib 定义的知识管理要素：人员、流程、内容、体验和技术。这份清单包括：

趋势 1：技术能力不断提升

知识图谱（knowledge graphs）、分类法 （taxonomy）/ 本体管理（ontology）、自动分类（auto-categorization）、自然语言处理（NLP）、高级搜索（advanced search）的成熟度显著提升：过去仅停留在讨论阶段的 “自动标记”“跨数据源本体映射” 等技术，2019 年已成为可落地工具，直接提升知识的可查找性、可发现性、可关联性。

1. 为什么对我们重要？
   KM 工作中，“知识找不着”“找得慢” 是最高频的用户投诉（比如员工花 2 小时找一份历史项目方案，或新人无法快速关联产品知识与客户需求）。此趋势的核心价值，是用技术替代 “人工分类标引”“手动整理链接” 等低效工作，从 “人找知识” 转向 “知识找人”。

2. 落地关注点

   • 避免 “技术炫技”：优先选择能解决当前痛点的工具（如文档杂乱就先落地 “自动分类 + 标签体系”，跨系统知识不通就先做 “本体映射”），而非盲目上 “知识图谱”；

   • 与现有系统兼容：比如 NLP 能力需适配企业现有 OA、CRM、知识库，确保技术落地不打破员工现有工作流（否则用户会抵触）。

趋势 2：KM 向 AI 演进

KM 相关技术（分类法、内容类型、内容架构、治理、标记）（taxonomy, content types, content architecture, content governance, tagging）的成熟，为 “知识人工智能”（AI for Knowledge）铺路：已搭建 KM 基础的组织，能更快将知识图谱、语义网技术转化为 “智能系统”（如智能问答、精准知识推送），且这不是未来趋势，而是 2019 年即可落地的方案。

1. 为什么对我们重要？
   很多企业会陷入 “直接上 AI 却失败” 的误区 —— 本质是 KM 基础薄弱（比如内容没有统一标签、知识间关系未定义），导致 AI “无米下锅”。此趋势提醒我们：KM 从业者是 “企业 AI 落地的前置推动者”，而非被动等待技术部门对接。

2. 落地关注点

   • 先补 “基础课”：若企业还没有统一的分类法、内容治理规则，优先解决这些问题（比如联合业务部门定义 “客户知识”“产品知识” 的分类维度），再考虑 AI；

   • 从小场景切入：比如先做 “客服岗智能知识推荐”（基于客户咨询内容，自动推送对应解决方案），而非一开始就追求 “全组织 AI 知识库”，降低试错成本。

趋势 3：以人为本

在知识管理中越来越多地采用以人为本的方法，包括以用户为中心的设计、设计思维以及组织发展（OD）与知识管理（KM）的融合：这种趋势的出现具有必然性，若最终用户和利益相关者未处于 KM 战略、设计、实施及运营的核心位置，KM 工作注定会失败。知识管理领域一直是 “以人为本” 理念的主要推动者，且将持续深化这一方向，如今整个领域也愈发清晰地意识到，KM 要实现成功，必须充分考虑人及其行为习惯。

1. 为什么对我们重要？
   这一趋势直击传统 KM 工作的核心痛点 —— 许多 KM 项目陷入 “建而不用” 的困境，根源就在于将 “体系搭建”“流程规范” 等管理目标置于优先地位，却忽视了用户的实际行为习惯。KM 的终极目标不是 “管好知识”，而是 “让知识服务于人”。

2. 落地关注点

   • 以设计思维贯穿全流程：跳出 “我要推什么知识” 的思维定式，通过用户访谈、场景模拟等方式，精准捕捉不同岗位的知识需求场景（如销售在客户拜访前需要快速获取竞品应对话术，研发在技术攻关时需要关联历史解决方案），让 KM 设计贴合用户真实工作流；

   • 用敏捷方法快速迭代：摒弃 “追求完美再上线” 的传统模式，优先推出 “最小可用版本”（如针对客服岗的简易知识查询小程序），根据用户反馈持续优化功能（如增加语音搜索、一键收藏），降低用户接受门槛；

   • 推动 OD 与 KM 深度融合：联合 HR 等组织发展部门，将 “知识行为” 与组织机制绑定（如将知识分享次数、案例贡献质量纳入员工绩效激励体系，或与晋升、培训资源挂钩），用制度支撑 “知识分享文化” 养成，而非仅靠口号宣传；

   • 聚焦 “无感知知识体验”：从 “管理知识” 向 “优化知识体验” 升级，让知识主动适配用户场景（如在 CRM 系统中嵌入客户相关知识推送，在项目管理工具中关联过往项目经验），实现 “知识无处不在又无迹可寻”，减少用户为获取知识付出的额外成本，真正让知识融入日常工作。

趋势 4：务实的 ROI 与清晰的衡量方法

企业对 KM 的 “ ROI（投资回报率）” 和 “清晰分析指标” 需求提升：过去 KM 常被视为 “锦上添花”，经济衰退时易被缩减预算；2019 年起，KM 工作必须证明 “商业价值”—— 每一项举措都需明确 “能带来什么成果”，而非只谈理论。

1. 为什么对我们重要？
   这是 KM 从业者 “争取资源的核心武器”—— 面对管理层 “为什么要给 KM 部门加预算” 的疑问，仅说 “能提升知识分享效率” 是不够的，必须用数据证明价值。此趋势倒逼我们从 “技术 / 文化推动者” 转型为 “业务价值证明者”。

2. 落地关注点

   • 定义 “可量化指标”：避免模糊表述，比如将 “提升效率” 转化为 “员工查找知识时间从平均 60 分钟 / 次降至 15 分钟 / 次”“新员工上手时间从 3 个月缩短至 1 个月”；

   • 区分 “直接 ROI” 与 “间接 ROI”：直接 ROI（如培训成本降低、错误率减少）易量化，间接 ROI（如客户满意度提升、创新项目增多）可通过关联数据证明（如知识复用率高的项目，客户投诉率低 20%）；

   • 建立 “持续追踪体系”：每月 / 每季度输出 KM 价值报告（如知识复用次数、员工使用满意度），而非只在项目结束时总结，让管理层看到 KM 的长期价值。

趋势 5：内容界限模糊化

内容的 “内外 / 结构化与非结构化” 界限逐渐模糊：用户不再满足于 “文件链接列表”，而是希望 “无论知识来源（如内部文档、外部行业报告）、结构（如 PPT、聊天记录）如何，都能便捷获取与需求匹配的信息”；核心不是 “内容在哪、是什么格式”，而是 “能否整合、情境化，并支持用户行动”。

1. 为什么对我们重要？
   传统 KM 的局限是 “只管内部结构化内容”（如正式文档），但员工实际需要的知识常是 “非结构化 + 外部” 的（如客户聊天记录里的需求反馈、外部行业分析）。此趋势要求我们从 “内容管理者” 转型为 “知识整合者”，解决 “知识碎片化” 问题。

2. 落地关注点

   • 搭建 “统一知识入口”：比如做一个集成内部知识库、CRM 客户记录、外部行业数据库的平台，用户输入 “某客户需求”，能同时调出对应产品文档、过往服务记录、行业同类案例；

   • 重视 “隐性知识显性化”：通过 “案例模板”“访谈记录” 等形式，将员工脑中的经验（如 “怎么应对客户异议”）转化为可整合的知识；

   • 做好 “权限与治理”：外部内容需审核真实性，内部敏感内容需设置权限（如核心技术文档仅研发岗可见），避免整合后出现 “信息安全风险” 或 “内容质量混乱”。

我认为这里的每个趋势都令人鼓舞。如果这些趋势能够持续下去，知识管理将助力我们实现组织期望的业务成果。如果运用得当，知识管理以及我​​们这里看到的具体趋势将使组织更好地利用、重用和运用其知识，从而提高生产力、学习能力和满意度。  

您是否有效地利用了这些趋势？Baklib 企业知识管理系统可以为您提供帮助。