没有系统的知识管理，知识库是做不好的：2026企业从买知识库,到知识管理战略的认知纠偏
文/田志刚
在初始的时候，领导层对于大模型有不切实际的幻想导致噱头和炒作频出，认为只要在企业内部署了大模型，收集一些资料，立马就可以降本增效，提升竞争能力。
2025年大模型的快速试点应用带“火”了知识库。
很多之前从来没有考虑知识管理问题的机构，因为想要去做AI应用落地，在软件厂商的推动下知道要建立知识库；对于之前少部分有知识库和知识管理的机构，其价值和优先级又急剧提升。
但整体来看，大部分搭建知识库的企业，对于知识管理和知识库的认知都处于较低层次：不少机构认为把分散在各种系统、不同员工手里的各类文档内容拉进去，做个简单的知识分类，就能落地AI的应用。
但历经一年生成式人工智能的密集试验后，各机构终于认清一个核心事实：
只有输入高质量内容，生成式人工智能才能发挥最佳效用，若知识基础薄弱不稳，人工智能便无法创造实际价值。
预测未来，KMCenter认为无论是企业AI应用还是知识管理实施、知识库搭建，2026都将是摒弃炒作、务实落地的一年。
2026年将是破除收集上传资料就能实现智能应用幻想的关键一年。
因为大模型的热潮让很多企业误以为建库就等于智能化，而知识库就是资料库。
但实践已经反复的证明，垃圾进、垃圾出（Garbage In Garbage Out）,缺乏体系化知识管理的知识库只放大混乱、幻觉，所谓的智能化应用无从谈起。
出现这种认知的原因，其一是对于知识管理和知识库的关系欠的误解。
其实在知识管理早期就有一个共识，企业知识管理有“三宝”（三个工具）：知识库、知识地图和实践社区。
知识库只是知识管理落地的工具之一，类似于厨师手里的菜刀，但做出好菜的根源不在于菜刀，而在于厨师的厨艺。另一个就是相关IT厂商有意无意的误导，告诉你只要把东西拉到所谓的知识库中就能实现AI应用，便于快速完成项目。
经历了AI落地坎坷的企业，在2026年会从知识管理高度思考知识库搭建和运营问题，他们会慢慢认识到人工智能不再是孤立的IT项目，而是必须与知识管理深度融合、密不可分。
优质知识管理体系是企业AI应用的核心基石，将得到前所未有的高度重视。
越来越多的企业，将从简单的买知识库到系统的实施知识管理，知识管理团队将从企业战略到核心业务目标需求开始，搭建相应的知识流程、制定相关标准和制度，培养相关人才，构建知识生态系统。
这一导向将推动企业实现更完善的知识治理机制、更新的内容储备与更清晰的知识资源分类、元数据管理体系。
在系统化知识管理的加持下，逐步构建出既能支持知识型员工，又能服务于AI应用的企业知识大脑。
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