如何避免员工知识经验流失,建立企业隐性知识沉淀机制？
作者：田志刚（基于短视频内容生成全文，感兴趣可以联系vx:511956894）
按照我们的知识分三个层次的理论，大部分企业的所谓知识都是业务产出，比如之前写的方案、报告、图纸，这些东西也可以看作知识，但它是没有办法复用和重用的。类似于说，给你10个报告、100个报告，你仍然可能不会写这个报告。
真正核心的知识是什么？
是这个人为什么把这个报告写得很好。在企业或各类组织里，真正核心的知识，现在大部分其实是以隐性知识的形式存在的，这是没有表达出来的。
通常我会发现，专家们走了，骨干离职了、跳槽了，才发现他干的那些活原来做得特别帅、特别漂亮，而我们剩下的人是不会做的。
这也是历史上知识管理老板们发起做知识管理的一个重要出发点：
怎么让这些专家、业务骨干把他们的经验留下来，怎么去做隐性知识的沉淀工作，怎么不让这个专家经验流失?
在AI的当前环境下，许多做企业AI研究的都有体会，发现真正要让AI真正落地的时候，是需要去做经验知识化的工作的。
很多核心的知识其实是没有的。
原来的系统里，比如RM或者ERP、文档管理、文档库、内容库、知识库，这些都没有核心的知识，存在知识短缺。在这种情况下，企业AI应用也推不下去。
所以这件事的必要性，我觉得是不用怀疑的。尤其这几年，一个是AI应用，这是一个重要的需求。
还有一个我觉得可能很多人没有想到，就是现在60后、70后大量退休，这也会造成知识断层。尤其在咱们这些大型的国有机构里，很多老同志都是60后、70后，陆陆续续要开始退休，这些人可能都是资深的专家。
他们如果他们的经验留不下来，后续可能就接不上了，这是这件事的必要性。
但是这里面，原来其实很多（比如说人力资源的培训）试图做过很多工作，但大部分说白了效果不好。比如说做定向知识萃取、案例萃取，然后写问题解决的方案，这些写了不少，但真正可用、可重用、可复用的很少。
我这么说，真正做过的人应该有体会——你说哪个单位做了很多这个，几百个PPT、几万个PPT。
我见过大型金融机构，他们做了几万个。通过全国性的各种比赛，产生了各种案例萃取、经验萃取。但是这些东西存起来再没人用过，也没有办法给AI去用，其实是没有用的，成了一个形式性的活动。
这里面的核心原因是：为什么它产生的这些所谓的经验萃取、知识萃取工作没有价值呢？是因为把它做成了为产出而产出，而不是为了重复复用。但这里面也可能不怪大家，这是最欠缺的一件事。
为什么它产生的内容没有用？
是因为我们搞不清楚：在做业务工作、在关键的知识工作中，我们到底需要什么样的知识。
一定不是需要一个PPT，也不是需要一个几十页、几百页的报告，或者一百个方案。
但到底他们需要什么？
在我们做不同工作的时候，到底需要什么？不清楚。关键工作需要支持什么类型的知识？是什么样的结构？
在这种情况下，你既不知道他需要什么，那如果只是按这个点去产出文档、按PPT去产出，这指定大概率是没有用的。
要真正想把这个工作做好，是需要系统考虑的。我觉得这里面有一个认识上和策略上该怎么做的问题。
第一个认识上，就是说大部分想做知识管理的人，或者刚开始做知识管理的人，都问过我们：“田老师，我们员工不愿意共享知识怎么办？”他们默认认为员工是拒绝共享的。
但是事实上，我们做过很多调研，有很多数据。真正拒绝共享的人是极少数，可能只有百分之几的比例。但是为什么大家不去共享？最核心的原因是说，他根本不知道共享什么。假如我是业务专家，你让我说我该共享什么，我也不知道。
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我如果不做分析的话，假如我去做共享工作，我做的共享内容可能没有人看。因为我可能想的是特别深的内容，但不是大家需要的。一个是他不知道别人需要什么，另一个是他也不知道怎么把自己的经验变成知识，这个经验知识化的方法它也欠缺。
在这样的情况下，一个是他不会去做，另一个是做了也没用。
但是还有一个就是说，很多人假设员工离职的时候、跳槽的时候，我再去让他去做经验知识的话，就让他做知识萃取，这也没用啊。就是说这个工作是在日常日常的定义。
在日常工作中，每次解决问题时，我们每天上班就要把这件事定义出来：他在做什么样的事情时，应该产生什么样的知识。这些知识产生的模板是什么样子，将来这些知识是可以被复用的。这个设计必须做好。
如果没有这个设计，等到这个人离职或跳槽时，即便他愿意共享，你要什么他给你什么，你甚至连要什么都提不出来。我觉得这是最难的事情——在认识和策略上，可能很多人想得就不太对。
具体怎么做？这里面核心方法我们总结了几个。
第一，岗位的关键工作任务的识别。
每个人的岗位并不是每项工作都重要，可能有的部分任何人都能做，那就不用管。你要识别出关键岗位，以及这个岗位里关键的工作任务有哪些——可能是三项、五项、十项。
第二，识别出关键岗位的工作任务后，你要能分析到刚才讲的知识的层次。
他干这个活之所以干得好，是因为他掌握了什么比普通人更多的东西？让他干好的可能是一个清单、一个模板、一个判断模型、一个框架、一个思考问题的框架，或者是一个SOP。
你要分析到这个层次，才能知道让他去产生什么；否则，你让他去产生之前讲到的那几十页PPT，那是没有用的。
第三个就是说，如果能分析出这个需要的关键知识了，那你再去判断：
这些知识有哪些东西是我们已有的、成熟的、经过验证的，那你就不用管，不用他去阐述的。
那你要去再找出来，就是说在里面我们最欠缺的是哪一个东西——可能是个模板，可能是个获取信息的清单，可能是一个判断的模型和相关的权重，对吧？你还得列出一个需求的清单来。
然后这个时候，我们再去组织——找业务专家也好，找经验丰富的人也好，或找快退休的人也好——他们被提出的需求就特别明确了，产出什么是很明确的。而且产出的东西是不是合适的、是不是能用的，也能衡量。
但是如果说你不知道缺什么，那你就是倡导人们去产出内容，基本上是无效的。
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剩下就是个步骤，就是做这个事儿的。
刚才我讲，前面也提到了，要将这个事情做成系统化、做成机制化的东西。
这里面欠缺的是什么？刚才我讲的最难的一个点，就是说知识任务分析能不能分析出来，大部分是分析不出来的。
这是我们做过辅导的，几十家不到100家吧，大概有七八十家客户，在做知识生产的过程中，这一块就死掉了。
然后第二个就是说，能不能列出清单来。
第三个就是，让这些业务专家、有经验的人能不能把知识生产出来。
这里面涉及到相关的流程、相关的方法，包括思维能力，比如能不能归纳概括，有没有明确的高层次概念能力、分类能力、框架构建能力，都是需要训练的。
这就是我前面讲的，大部分人不是不想做这件事，而是不会做。或者换句话讲，即便他愿意做，可能也做不出来，做出来的质量也不够。这些方法都是需要去训练的。
那具体的流程，我们接下来在认知上提升，让大家认识到这个东西的价值。而这个玩意儿不仅仅是对企业和组织有价值，它对个人也有价值。
大部分人一辈子，如果说没有人逼他一把去让他做经验萃取的话，可能一辈子是靠感觉的。
经验是片段的、零散的、感觉的、不可复制的。但是如果一个人能把他经验萃取出来，能不能帮助别人另说，但这个人你一定是能对这个事情的认识有极大的提升，做到了从“知其然”到“知其所以然”，掌握了成为专家的方法。
那这个对他个人来说一定是很有价值的事。
第二个就是刚才讲的试点，你不要想着一口气全做完。
先找几个试点，先做出一个点来，跑通一个点，然后列出缺口的清单来。再组织生产的过程中，要有人辅导，要去不断识别这里面很多的坑和问题。要有人帮助他识别出来。
然后产出的东西，要立马去用。用的人越多，其实产生的人越有成就感，也就越愿意去做，这就是一个正向循环。
如果说能培养出一个组织、一个企业，能培养出几十个这种能做知识生产、能掌握相关方法的人，那这个事就可以推广普及了。
各个部门、各个职能都可以持续去做。
但核心还是要基于问题，不要去说“我要把你的知识全给挖出来”。如果这么想，大家就成了对立关系，谁也不做，对吧？
但事实上这是个双赢的过程。一个人能萃取经验，提升知识层次，他会把事情看得更深刻，对他个人成长是更有利的。哪怕跳槽，可能能多增加一个月，能多加5000块钱。这是比较有价值的，当然也能帮助机构、帮助组织，对吧？
互相有利益的事儿，人们才会去做，基本上是这么个逻辑。当然，我们有相关的方法论课程、辅导和咨询项目。
我觉得这件事在 AI环境下是一个核心重要的事。为什么？
因为AI在企业应用，其实是需要你企业的私有知识的。传统的，比如说结构化数据，ERP都存了。其实现在最核心的竞争优势在哪？就是你企业内部有没有自己私有的知识，有没有哪些企业能最先把自己的经验给知识化出来——原来一个人会的，让整个组织都会了，同样干这活都会的，那你的企业水平就高，挣钱就多，竞争力就来了。
但是如果说你没有，那就没有用。你用上了也没用，因为你没有把最高层次的东西通过 AI 去放大、去加速。你仍然是用上 AI 也改变不了什么。
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