KMWorld调研结果:2026最新知识管理与人工智能发展现状
作者：玛丽迪・奥哈拉，《知识管理世界》主编
生成式人工智能的快速落地，加之机器学习、语义搜索、知识图谱、语义层等成熟人工智能技术的加持，对知识管理的实践应用产生了超乎预期的影响。但与此同时，行业内的质疑声依然存在，原因在于并非所有人工智能驱动的项目都兑现了其承诺的价值。
不过从知识管理的视角来看，人工智能对内容创作、精选、整理、获取与传播的影响力已是毋庸置疑的事实。人工智能的特性，与用户对知识共享的高效、敏捷需求高度契合。但人力因素的重要性仍不可替代：企业在规模化评估和落地人工智能相关产品时，知识管理从业者的专业经验具有无可估量的价值。
《知识管理世界》认为，知识管理与人工智能的关联极具研究价值，因此针对知识管理从业者开展了专项调研。
本次调研共收集 202 位受访者的反馈，所得洞见覆盖了知识管理与人工智能融合领域的各类核心问题。受访者主要来自北美地区，代表了众多不同行业，所在企业规模各异：55% 的企业员工人数不足 1000 人，45% 的企业员工人数超 1000 人，其中员工超 1 万人的大型企业受访者占比 19%。
受访者的岗位分布相对均衡，其中知识管理从业者占 32%、信息技术专业人员占 29%、高管层占 22%、总监及高级经理占 21%、运营经理占 29%。这一多元化的调研样本，为全面洞察知识管理领域的战略与运营优先级提供了详实且立体的视角。
当下知识管理与人工智能的行业格局
从当前的知识管理布局来看，近半数企业（49%）采用集中式与分散式相结合的混合管理模式，仅有 15% 的企业采用高度集中的管理方式。值得关注且略显堪忧的是，23% 的受访者表示，其所在企业尚未建立正式的知识管理体系。
本次调研结果清晰勾勒出当下知识管理领域的发展现状：
企业所采用的工具与系统体系丰富多元，但往往存在功能重叠、架构复杂的问题。企业正借助各类技术手段 —— 从长期沿用的基础工具到前沿的创新解决方案 —— 管理自身宝贵的知识资产。这种技术应用的多样性，反映出知识本身的多维度特性，也意味着企业需要通过多元化方式实现知识的创作、存储、共享与挖掘。
但与此同时，这类庞大且繁杂的工具体系也带来了相应挑战：若缺乏系统性的战略规划与管理，极易造成知识体系碎片化，甚至形成信息孤岛。
调研核心洞见
- 传统核心工具仍具不可替代性：文档管理系统与企业内网仍是众多企业知识管理基础设施的核心，印证了其持久的实用价值。
- 协作工具成核心需求：助力实时沟通与协同工作的协作工具被广泛采用，凸显了社会化学习与共享工作空间的重要性。
- 专业工具逐步落地：专用知识库、企业搜索解决方案，甚至知识图谱这类前沿工具的应用虽尚未普及，但已逐步在行业内占据一席之地，标志着企业知识管理正朝着更精细化的内容整理与检索方向发展。
- 邮件与共享驱动器仍被广泛使用：邮件和共享文件夹的高使用率，既体现了其在知识管理中的基础作用，也反映出企业仍需解决这类非结构化场景中知识的整合与规范化管理问题。
这种多元化的技术格局意味着，目前尚无单一工具能主导知识管理全流程；相反，企业正根据自身个性化需求搭建专属的技术生态体系。而未来的核心挑战，将是把这些相互独立的系统整合为一个协同运转、易于操作的知识管理体系。
企业的知识共享氛围整体较为活跃，61% 的企业实现每日或一日多次的知识共享，可见多数企业已形成较为浓厚的知识共享文化。
知识管理面临的核心挑战
知识管理的发展仍面临诸多严峻挑战，企业提及最多的障碍为信息孤岛、知识梳理的时间限制，以及缺乏清晰的知识管理战略与目标；难以获取相关信息、预算受限也是高频提及的问题。这些调研结果共同表明，企业虽已认识到知识管理的重要性，但仍在基础设施建设与战略落地层面面临诸多难题。
从效能评估结果来看，企业知识管理的实施效果存在明显短板：仅有 25% 的企业认为其知识管理流程 “基本有效及以上”，32% 的企业认为自身流程 “略有失效及以下”。企业搜索功能的表现同样不佳：仅 7% 的企业将其评为 “非常有效”，53% 的企业认为其效能 “略有效果及以下”。
信息孤岛成知识管理首要难题
企业将 “信息孤岛” 列为有效开展知识管理工作的头号障碍，其次为时间限制与预算不足。
各挑战占比具体如下：
- 团队 / 部门间的信息孤岛：68%
- 知识梳理与共享的时间限制：48%
- 预算受限：40%
- 难以获取相关信息：39%
- 员工相关培训缺失或认知不足：38%
- 缺乏战略规划与明确目标：34%
- 对知识共享文化的抵触：29%
- 信息质量低下或内容过时：29%
- 缺乏适用的工具与技术：25%
- 领导层支持不足：21%
- 其他因素：3%
人工智能与知识管理的融合发展
多数企业仍处于人工智能在知识管理领域的落地初期：约 37% 的企业通过试点或早期测试，少量应用人工智能技术；32% 的企业针对特定任务，中度使用人工智能；仅有 5% 的企业表示已将人工智能深度融入知识管理全流程；16% 的企业计划近期落地人工智能相关应用；仅 8% 的企业暂无人工智能实施计划。
这一结果反映出行业对人工智能的整体态度积极，但仍保持谨慎。
在已落地人工智能的企业中，最常见的应用场景为人工智能聊天机器人（49%）与生成式人工智能内容创作（48%），智能搜索（39%）与自然语言处理（38%）的应用紧随其后；预测分析这类更进阶的应用场景目前仍较为有限，占比仅 14%。多数受访者接触人工智能在知识管理领域的应用时间较短，其中 33% 的从业者使用时长为 6-12 个月，15% 为 3-6 个月，可见众多企业仍处于人工智能的学习与评估阶段。
从业者对人工智能赋能知识管理的潜力抱有较高信心，62% 的受访者表示，对人工智能提升知识管理效能持中度至极度信心；但员工对人工智能工具的使用接受度偏低，仅 37% 的员工表示使用时较为适应，27% 的员工存在抵触情绪。这一差距凸显了企业开展变革管理与员工培训的重要性。
受访者认为，人工智能对知识管理影响最大的应用场景为智能搜索与检索（70%）、自动摘要（68%）、知识挖掘（60%）以及文档分类与整理（59%）。这些优先级与当前人工智能的落地趋势高度契合，表明企业正优先布局实用、高价值的人工智能应用场景。
尽管行业对人工智能的热情高涨，但本次调研也为企业敲响警钟：人工智能在知识管理领域的规模化落地，仍需突破诸多关键障碍。这些障碍表明，企业向人工智能驱动的知识管理模式转型，不仅是技术层面的升级，更是治理与战略层面的重构。
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人工智能落地知识管理的核心障碍
企业面临的五大核心挑战如下：
- 数据安全与合规顾虑：51%
- 缺乏清晰的应用场景与战略规划：40%
- 与现有系统的兼容性问题：35%
- 技术专业能力不足或 IT 支持缺失：33%
- 预算与资金短缺：32%
落地关键难点解析
- 信任鸿沟（51%）：数据安全与合规始终是企业的首要顾虑。在缺乏绝对可靠的隐私保障前提下，企业对将核心专有知识接入人工智能模型持谨慎态度。
- 战略空白（40%）：许多团队虽迫切希望应用人工智能，却缺乏清晰的实施路线与明确的应用场景，最终陷入 “试点困境”，项目始终无法从测试阶段走向规模化落地。
- 技术与专业能力壁垒（36%）：与传统系统的兼容性问题、内部技术人才的短缺，抬高了人工智能的落地门槛，这一问题在中型企业中尤为突出。
- 预算瓶颈（32%）：尽管企业认可人工智能的价值，但争取专项落地资金仍面临诸多困难，这也迫使知识管理团队需要比以往更快地证明人工智能项目的投资回报率。
人工智能在知识管理领域的落地效果参差不齐：仅有 30% 的企业表示，知识检索效率实现中度乃至质的提升，35% 的企业表示提升微乎其微甚至无任何改善。企业衡量人工智能项目成功的核心标准为节省时间（46%）、提升准确性（43%）与提高生产力（33%），但近四分之一（23%）的企业尚未建立人工智能项目的成效衡量体系。
2026 年企业发展优先级
企业来年的知识管理核心工作重点包括推进人工智能与自动化项目落地（64%）、优化知识获取与挖掘能力（49%）以及提升员工生产力（40%）。这一结果清晰表明，人工智能已成为知识管理现代化升级的核心抓手。
从技术布局来看，67% 的企业正研究或计划落地生成式人工智能与自主智能体相关技术，使其成为 2026 年的头号技术优先级；其他重点布局领域包括分析与洞察（32%）、治理 / 安全 / 合规（30%）以及企业搜索与挖掘（29%）。这一布局反映出企业正采取平衡的发展战略，将创新探索与基础能力升级、风险管理相结合。
企业对人工智能工具的核心需求集中在：更高的准确性与可靠性（62%）、与现有系统的更好兼容性（55%）、更完善的隐私与安全保障（49%）以及更高效的非结构化数据处理能力（41%）。这些需求表明，市场对更成熟、适配企业级应用的人工智能解决方案需求迫切。
新兴技术与未来发展展望
在开放式问答中，受访者的关注焦点高度集中在各类人工智能技术上，包括生成式人工智能、自主智能体与大语言模型；知识图谱、高级分析、语义搜索也是被频繁提及的技术方向。一个核心趋势已然显现：企业更需要可靠、安全、真正具备实用价值的人工智能技术，而非为了追求技术而盲目布局人工智能。
总体而言，本次调研显示，知识管理行业对人工智能的关注度颇高，但企业在落地准备层面仍存在明显差距。企业将人工智能视为战略必选项，却又因担心付出高昂试错成本而保持谨慎。对内容质量、技术可信度、数据安全、人工智能幻觉及数据完整性的顾虑，仍在制约人工智能的规模化落地。
尽管行业热情高涨，但众多企业仍受限于知识管理的基础问题，如治理体系不完善、系统整合度低、内容质量参差不齐等，这些短板直接限制了人工智能效能的发挥。企业若想充分释放人工智能的潜力，需要配备更适配的工具、制定更清晰的战略，并强化变革管理能力。
知识管理的未来发展方向，将是融合人工智能驱动的知识挖掘与自动化、一体化的系统体系、完善的治理机制以及分析驱动的洞察能力 —— 这与当前以人工操作为主、存在信息孤岛的知识管理模式相比，将是一次重大的升级变革。
