2020年企业知识管理趋势

基于 Baklib 对各中类型中大型企业的咨询实战经验，结合 2020 年全球疫情下的经济不确定性与技术演进背景，知识管理领域持续快速发展，语义技术（semantic technologies）和人工智能（artificial intelligence）等新兴学科成为其核心组成部分。我再次明确了未来一年及以后我们有望看到的趋势。 这五大趋势中的前两个（投资回报率需求和人工智能）与我去年撰写的《2019 年知识管理趋势》一文中的内容非常相似。

趋势 1：KM 需明确商业价值与 ROI

经济不确定时期（如 2020 年全球疫情），KM 必须证明清晰的商业价值与可衡量的 ROI：过去经济冲击时 KM 常被削减预算，而 2020 年的关键转变是 —— 优质 KM 能直接提升生产力、客户 / 员工满意度、收入，支撑远程工作，帮助组织保持敏捷性；每个 KM 项目都需通过这些 “有形价值” 证明合理性，成为 CEO 不敢削减的关键计划。

1. 为什么对我们重要？
   这是 2020 年 KM 从业者的 “生存底线”—— 疫情下企业压缩非核心预算，若无法证明 KM 的 “硬价值”，项目极可能被砍。此趋势的核心是让我们从 “谈理念” 转向 “算收益”：比如远程工作中，员工找知识的时间减少 1 小时 / 天，背后就是 “人力成本节约 × 员工数量” 的直接 ROI，这比 “提升知识分享效率” 的模糊表述更有说服力。

2. 落地关注点

   • 绑定业务场景算 ROI：避免泛泛而谈，要针对具体业务痛点量化价值。例如：

     • 对客服岗：KM 系统上线后，平均通话时长从 8 分钟降至 5 分钟，每天多处理 20 个客户咨询，直接关联 “客户满意度提升 × 新增服务收入”；

     • 对远程团队：通过知识复用，新项目启动时间从 2 周缩短至 3 天，节约 “跨部门沟通成本 × 项目人力投入”；

   • 借势疫情等业务诉求：2020 年远程工作是企业刚需，可重点打造 “远程知识支持方案”（如移动端知识库、虚拟专家对接），用 “保障远程办公效率” 的成果争取管理层认可，巩固 KM 的 “必选地位”。

趋势 2：理解本体与知识图谱驱动的 KM + 企业 AI

KM 是企业 AI 落地的核心基础：分类标引、内容清理、内容治理、隐性知识捕获等基础 KM 工作，能实现 “知识 - 内容 - 数据” 的连接，让 AI 以自动化方式将信息推给目标用户、产生行动价值；有了扎实的 KM 基础，AI 不再是遥不可及的概念，2020 年已成为可落地的现实。

1. 为什么对我们重要？
   这解决了 KM 从业者的 “技术焦虑”—— 很多企业要求 KM 部门对接 AI 项目，但多数因 “基础不牢” 失败（如内容无统一标签、知识关系未定义，AI 无法识别有效信息）。此趋势明确了我们的 “技术定位”：KM 从业者是 “企业 AI 的铺路者”，而非被动配合者，扎实的 KM 工作是 AI 成功的前提。

2. 落地关注点

   • 先补 “KM 基础课” 再谈 AI：若企业还存在 “内容杂乱无标签”“隐性知识（如老员工经验）未留存” 等问题，优先启动 “内容治理项目”（联合业务部门定义分类法、标签规则）和 “隐性知识显性化”（如专家访谈、案例模板），避免 “AI 项目烂尾”；

   • 从 “小 AI 场景” 切入验证价值：不追求 “全组织 AI 知识库”，先做 “高痛点 + 小范围” 场景，例如：

     • 研发岗：用知识图谱关联 “技术文档 - 过往 bug 记录”，AI 自动推送相似问题的解决方案；

     • 人力岗：AI 基于员工学习记录，推送匹配的培训知识，降低 KM 部门的手动运营成本。

趋势 3：认可技术在 KM 的赋能作用

KM 长期被视为 “软技能”（如文化建设、知识分享），但 2020 年趋势明确：KM 是 “软技能 + 硬技术” 的结合体 —— 需兼顾隐性知识传递、文化培育，更要利用技术（如 NLP、知识图谱）高效捕获、管理、关联结构化 / 非结构化知识。

1. 为什么对我们重要？
   这纠正了 KM 从业者的 “认知偏差”：要么只靠 “组织分享会、贴标语” 做文化（软技能过载，无实效），要么盲目采购系统（硬技术堆砌，用户不用）。此趋势提醒我们：技术是 “实现软目标的工具”—— 比如用 “社区互动积分”（技术功能）支撑 “知识分享文化”（软目标），才能让 KM 落地不悬浮。

2. 落地关注点

   • 按 “业务痛点” 选技术，而非追热点：例如：

     • 非结构化内容多（如邮件、聊天记录）：优先选支持 NLP 的工具，自动提取关键信息生成标签；

     • 跨系统知识不通（如 OA、CRM、知识库）：选能做 “知识集成” 的平台，打破数据孤岛；

   • 避免 “技术孤立”：技术选型时必须考虑 “用户现有工作流”—— 比如销售常用 CRM，就将知识推送功能嵌入 CRM，而非让其额外登录知识库，减少用户抵触。

趋势 4：加深对知识生态系统的理解

多年来，客户在知识管理咨询方面提出的“要求”已经从“我希望能够有效地捕获、管理和查找我的文件”转变为“我希望能够有效地捕获、管理和查找我的文件和数据”，再转变为“我希望能够有效地捕获、管理和查找所有内容”。我们现在清楚地认识到，最成熟的组织将能够整合、呈现、查找、发现和关联所有不同类型的内容（内容定义宽泛，包括文件、数据、知识、协作材料甚至人员）。知识生态系统涵盖知识、信息、数据甚至人员，需让用户能遍历 “内容 - 数据 - 专家”，找到完成当前任务（如项目攻坚、客户服务）和长期知识发展的所有支持；这是 KM 成熟的标志 —— 让知识 “被连接、被情境化”，支撑用户自然行动。

1. 为什么对我们重要？
   这解决了传统 KM “碎片化” 的核心痛点 —— 员工完成任务时，需要的不仅是文档（如 “产品手册”），还有数据（如 “客户过往采购记录”）和人（如 “熟悉该客户的销售专家”），但这些资源分散在不同系统，导致 “找资源比做任务累”。此趋势要求我们从 “内容管理者” 转型为 “生态整合者”，让 KM 成为 “任务支持中枢”。

2. 落地关注点

   • 搭建 “统一知识入口”，整合多源资源：例如构建企业级知识平台，集成：

     • 内容层：内部文档、外部行业报告；

     • 数据层：CRM 客户数据、ERP 项目数据；

     • 人员层：专家库（标注专家擅长领域，支持一键对接）；

   • 做 “情境化知识推送”，而非 “被动查询”：基于用户当前任务场景触发资源推荐 —— 比如员工在系统中创建 “某客户项目”，平台自动推送该客户的历史合作记录（数据）、同类项目方案（内容）、负责过该客户的专家（人员），让知识主动适配任务。

趋势 5：认可 KM 组织与授权是关键成功因素

知识管理并非仅仅发生在组织中。多年来，组织要求个人在空闲时间实践“英雄知识管理”，或提供首席知识官等高大上的头衔，但却缺乏权力、汇报关系或人员来推动变革。如今，我们欣慰地看到，组织正朝着构建功能性知识管理组织的方向发展。这一趋势很可能受到我提到的其他一些因素的推动，即对知识管理商业价值及其在人工智能核心中关键作用的认可。因此，组织设计与知识管理工作日益交织，其中，设计、培训和指导组织中刚刚起步的知识管理部门，并成功建立这样的部门，是更广泛知识管理的关键成功因素。

1. 为什么对我们重要？
   这是 KM 从业者的 “权力诉求”—— 很多 KM 项目失败不是因为理念差，而是 “没人、没权、没资源”：比如推动跨部门知识治理，却因无汇报关系导致业务部门不配合；想做内容清理，却没编制招聘专职人员。此趋势为我们争取组织支持提供了 “论据”：KM 不是个人行为，而是需要体系化组织支撑的业务能力。

2. 落地关注点

   • 明确 KM 组织的 “权责与定位”：避免 KM 部门沦为 “后勤支持”，要争取 “业务赋能角色”—— 例如：

     • 权力：参与企业 AI 项目规划、跨部门内容治理决策；

     • 职责：不仅是建知识库，还要做 KM 培训（提升员工知识能力）、业务价值追踪（量化 KM 对各部门的贡献）；

   • 从 “小团队” 起步，用成果争取授权：若企业暂不支持独立 KM 部门，可先组建 “跨部门 KM 小组”（联合业务、IT、HR），落地 1-2 个高价值项目（如客服 AI 知识支持），用 “提升客户满意度 20%”“节约人力成本 50 万” 等成果，说服管理层为 KM 团队扩容、授权。

KM 不再是 “锦上添花的文化工程”，而是支撑企业敏捷性、AI 落地、业务增长的 “战略核心能力”。当你把这些趋势放在一起时，你会发现知识管理和业务正在不断融合，将知识管理置于组织有效性和效率战略的核心。

如果您正在寻求帮助，将这些趋势及其商业利益带入您的组织，请联系我们。