知识库越智能，组织就越聪明吗？

AI没火时，就有不少公司在做知识库了。

钉钉后来上线“端内搜”，想找什么直接搜，还能做智能总结。当时关注的人不多，到今年四月，情况变了。

大厂突然扎堆进知识库赛道，特别是做平台的，像飞书、腾讯Ima、腾讯乐享这些，开始猛推知识库功能。

一

大厂为啥突然都开始卷知识库？前段时间，我听到一个挺有意思的说法。

一边是，大家都知道 AI 搜索确实方便，但它爱胡扯，外面信息源太杂，很多时候根本不敢直接用；对效率党来说，在搜索、写东西、管理项目之间来回切换，早就成了日常。

他们要一个专属空间，把有用的信息筛出来统一管理；说白了，就是在解决“知识沉淀”的问题：让信息真正变成能复用的知识。

另一边，有位企业高管跟我说，知识库是当前 2B 领域里，AI 最容易落地的应用之一。

其他付费模式还停留在“SaaS + AI”或者“AI + SaaS”的阶段，改造周期长、见效慢；尤其以云服务为主的大厂，营收结构偏上层，靠的是 token 或算力收费，回报周期太长。

而知识库是个“短平快”的突破口。它正好踩中了中小企业最急迫的需求之一：信息化转型。

什么是信息化转型？

简单讲，帮公司把以前散落在各处的资料、经验，用软件和 AI 的方式系统地存起来，变成数字资产。

例如：

一家 2B 公司想了解某个客户的情况，销售可能要翻遍各种文档去汇总数据。但这些信息可能分散在客服、市场、售后等多个部门，查找麻烦，交叉信息还不准确，最终导致决策慢、甚至出错。

有了信息化转型就不一样了，所有客户信息，包括购买记录、沟通历史、反馈建议，甚至聊天记录，都能统一沉淀到一个客户管理的知识库里。

当老板问你：这个客户今年贡献了多少收入？沟通印象分是多少？你只要让 AI 在系统里一搜，就能快速生成一份完整的报告。

这样一来，信息不再是孤岛，每个人都能更快、更准确地获取。

所以，在AI时代，企业内部知识数字化的需求，被推到了前高点，大量原本沉睡的非结构化数据，被重新当成宝贝。

这对大模型厂商也有一定好处。毕竟，谁掌握了这些“材料”，并具备治理能力，谁就能为自家垂直小模型建立起真正的“知识主权”。

就像那位高管说的，比起周期长、变现慢的 SaaS+AI 改革，知识库见效快、效果明显，这也是为什么大家愿意从此作为切入点。

二

知识库价值显而易见，但它并非没有代价。

当每个人都能轻松把文件上传到平台，我们会不会掉进一个被 AI 加速的“内容熵增”陷阱？最后搞出一个组织版的“信息茧房”，让整个公司滑向“AI 式平庸”？

我认为要警惕。举个例子你就懂了：

一家家电公司正面临一个重要决定：要不要大力投入智能家居产品？

知识库里，全是过去靠传统方式卖家电的辉煌数据和成功经验。AI 系统基于历史数据一分析，得出结论：老产品线稳定，智能家居风险高，建议谨慎推进。

于是这家公司继续主推传统家电，甚至砍掉几个员工提出来的智能产品创新方案。但现实是？市场正在悄悄变化：年轻人开始习惯智能化生活，甚至愿意为智能体验多花钱。

那些被“数据不支持”的新想法，虽然没有历史背书，却可能是未来的方向。结果呢？这家公司错过了转型窗口，被那些敢于探索、不怕试错的对手甩在了后面。

所以，我想说：

越来越依赖知识库的“端内搜”、历史数据时，表面上看起来信息是“智能”的、“客观”的；但如果没有人去判断数据是否仍然适用、是否存在偏差，就很容易作出错误的决策。

这正是一个组织陷入“AI 式平庸”的起点。

我在市场部做投放时，每个渠道都会把表现最好的爆款文案放进知识库；那时候还没有 AI，但现在可以想象，有了 AI 之后，它完全可以自动提炼出“高点击率、高转化率”的内容模板。

如果我们就此停手，只照着 AI 推荐的“最优解”去做投放、写文案、选渠道，那是不是也悄悄忽略了外部的变化？

比如：新渠道冒出、用户口味转移、媒体形式更新？

换句话说，AI 擅长强化过去有效的经验，因为它学的是已有数据，但它不会告诉我们未来会怎样。

一味依赖“历史最优解”，那 AI 就像一个只会带你走熟路的导航：虽然稳妥高效，却永远找不到更快、更远的新路线。

不光我这么认为。FasterCapital 、麦肯锡的研究都指出过类似问题：

很多企业在数字化转型中，受限传统的数据架构和流程，很难快速响应市场的变化；越依赖过去数据做决策，越容易在真正需要创新、调整方向时反应迟钝。

而且，市场环境、用户喜好、技术趋势都在不断变化，过去有效的经验，未必能准确预测未来；说白了：历史数据可以帮你跑得快，但不一定能带你走得远。

也许真正的机会，往往藏在还没有被验证过、甚至看起来“不靠谱”的新尝试里。

就像当年短视频刚兴起时，没人相信它能成为主流营销阵地；AI 画图刚出现时，也被当成玩具。所以，知识库和 AI 可以让我们跑得更快，但它不是万能解药，没有吹的那么神奇。

三

还有，知识库内容怎么管？怎么降低它的维护成本？也是一些问题；换句话说，大厂真能靠 AI 把老毛病给治了吗？我的答案是：不一定。

为什么？

我们得承认，知识库维护成本高、内容乱的问题，在未来会是一个极其关键的课题。

这个问题并不是 AI 出现之后才有的。早在 AI 没普及的时候，很多企业就尝试过建自己的知识管理体系，但几乎都撞上了同样的墙：

尤其是在共享型知识库里，信息太多太杂、质量参差不齐，几乎是标配。

现在 AI 的确带来了新可能，但它绝对不是一贴就灵的万能膏药。我2024年写过一篇文章，叫做《如何搭建部门知识库》，里面提到一个观点：知识库的建立不是问题，关键在于管理。

这个“管理”，说白了，就是怎么把沉淀下来的资料，真正变得有用、好用，并且持续可用。

以前我们建知识库，更多把公司里一些“正式”的、需要长期保存的内容放进去，方便大家查。比如规章制度、操作手册、新媒体排版规范、品牌历史资料等等。

这些东西看起来枯燥，但对新人或跨部门的人来说，价值不小。

比如：

一个新媒体小白刚入职，不知道文章怎么排版，一搜就能找到；公司新来一位品牌总监，想了解所有过往的品牌资产，一查就能理清来龙去脉。

这些“共享资料”确实能帮后来者快速上手。但问题也出在这儿。“沉淀内容”的整理、更新和维护，需要大量人力投入。

报销流程变了，得手动改知识库里的文档；有人离职了，他留下的经验还适用吗？有没有过时？这些都得有人专门审核、清理。

时间一长，大家宁愿去微信群里问同事，也不愿意去知识库里“挖宝”了，因为“宝”太难挖了，或者挖出来的都是“废铁”，这就让知识库的价值大打折扣。

有了AI、“端内搜”能力，情况确实有所不同。

AI 能做的不只是“查找”，它还能理解内容。这意味着知识库的维护方式，开始从过去靠人肉转向靠智能治理，但现实是，目前大多数平台还没做到这一步。

一份文档从 V1 到 V5，传来传去你加一点、我加一点，AI 究竟能不能分清楚哪个才是最新的？哪一版包含最关键的决策数据？哪一版可以建议淘汰？

理论上，AI 通过语义理解、版本对比能做到这点的；但在飞书、钉钉、腾讯乐享这些主流平台上，AI 目前还停留在“搜索”和“问答”层面，真正治理能力，我们还没看到。

四

另外，现在很多知识库产品都在强调一个功能：个性化服务，每个人看到的内容不一样。

总监查资料，系统自动推他该看的内容；老板搜信息，AI 只呈现老板要的核心数据。

听起来挺聪明。问题是：“千人千面”会不会在组织内部悄悄埋下一道看不见的“数据鸿沟”？

你以为你们在聊同一件事，其实看到两个“平行世界”；上下级之间还好，至少还有会议、沟通，能拉一拉认知差。

一旦涉及跨部门、跨层级的协作，问题就来了。

比如市场部、销售部、运营部这种经常要一起干活的团队：市场部要做新季度投放计划，得参考销售部的客户反馈和运营部的用户数据。

但在知识库里：

市场部看到的主要是广告投放效果、用户画像；销售部只看到客户的抱怨、成交记录；运营部则更关注用户活跃、留存这些指标。

这些数据本来是有关联的，但因为每个人看到的重点不同，理解就容易跑偏。

等到几个部门负责人开会时，每个人都觉得自己掌握的是“真相”，而且这“真相”还是 AI 精心整理过的重点内容。

问题是：你们讨论的，还是同一个现实吗？

市场部觉得销售转化不行； 销售部觉得市场引流不精准；运营部又觉得市场、销售的数据根本撑不起增长策略。

就像打游戏时，大家都以为进了同一个副本，结果发现各自的地图压根不一样。

我认为，表格类的结构化数据，问题比较好控制；对于文档类非结构化内容，我们不能忽视这种“视角偏差”。

知识库本来是为了打破信息孤岛，如果设计不当，千人千面”个性化服务，反而会变成新的隐形壁垒，让团队之间的认知越来越割裂，形成真正的“数据鸿沟”。

我们确实看到了 AI 带来的效率跃升，但另一方面，随着 AI 深度介入，也会带来一些过去从未遇到过的挑战。

是不是所有人都能看到同样的关键信息？部门之间会不会因为“看到的东西不一样”，合作起来反而会不会更难了？

知识越智能，就越要看清它筛选了什么、隐藏了什么 。

本文来自微信公众号：王智远，作者：王智远