29、挖掘人工智能在知识管理中的潜力

挖掘人工智能在知识管理中的潜力

1 引言

知识是一种宝贵的战略资源，能带来持久的竞争优势并创造最大价值。知识管理（KM）使个人和组织能够协作、共享知识、创造新知识，并将其应用于提升创造力和绩效。在商业中，明确区分显性知识和隐性知识十分重要。显性信息可被个人和组织创造、共享和使用，以提高生产力、促进创新和拓展知识体系；而隐性知识难以定义且无法记录。

信息技术（IT）的进步常被视为知识管理中组织变革举措的加速器。为有效管理知识，组织需超越单纯获取知识，注重高效利用新知识，同时有效管理现有知识。知识管理系统（KMS）是知识处理和收集的平台系统，从广义上讲，它是一个动态循环系统，由知识管理过程、有价值的知识、知识利用过程、KMS 以及知识管理系统的运行环境组成。

人工智能技术在知识管理中发挥着重要作用。其在知识获取、创新领域以及知识管理过程中都至关重要，因为它们强调智能模拟和学习能力。人工智能有助于捕获和组织知识，使相关人员能够理解并迅速在所有相关用户群体中传播知识。据世界经济论坛预测，到 2025 年底，人工智能预计将承担 52%的公司任务，而 48%仍将由人类执行。企业常用各种智能机器人，如聊天机器人、虚拟助手等。人工智能使机器能够学习，集成到知识传递中可加快、简化并提高决策的准确性。采用人工智能的知识管理系统通常分为三种功能类型：基于知识的专家系统（KEBS）、神经网络（NN）和基于案例的推理系统（CBR）。

本次研究聚焦以下问题：
|序号|研究问题|
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|RQ1|研究的目的是什么？|
|RQ2|人工智能（AI）与知识管理（KM）系统的集成如何增强组织学习和决策过程？|
|RQ3|将人工智能