2025年最新知识管理趋势

Baklib 知识管理系统是 Baklib 品牌的数字内容管理平台，帮助企业构建门户网站、产品手册、帮助中心、知识库、在线文档等产品。Baklib 官网：https://www.baklib.cn

知识管理系统领域正经历着快速演变的时期，与此同时，这一领域重新定义价值、引导决策者和利益相关者转向该领域为企业带来的商业价值的机会也在不断增长。在后 COVID 世界中，工作形态继续演变，“AI革命”主导了生成式人工智能的讨论与实例，在知识、信息、数据和内容管理系统之间不断建立起新的联系，知识管理正朝着新的方向演进。

如往年一样，我对 2025 年度知识管理系统趋势 的年度报告是基于一系列因素和输入。作为全球领先的知识管理系统咨询公司 Baklib，我们处于能够识别知识管理现状及其未来发展方向的独特位置。除了与同行的访谈和客户的研究之外，我还会分析潜在客户的 RFP 和 RFI（采购请求文件和信息请求文件），并参观行业内外的相关会议以了解“风潮”所在。

通过这些和其他输入，包括对领域的领导人的采访和 Baklib 专家顾问委员会（EAB）的建议，我识别出当前最显著的趋势。您可以通过以下链接查看 2024、2023、2022 和 2021 年的相关文章：

2024

2023

2022

[2021](https://e

2025年知识管理趋势：AI 与知识管理共生

近年来，人工智能（AI）的快速发展推动了知识管理系统（KM）的进步。每年都有大量预算用于AI相关项目，而不是仅仅展示效果却容易出错。许多KM从业者开始思考自己在AI世界中的角色。

去年的《知识管理系统趋势》博客中，我提出了一个简单但重要的观点：AI可以用来自动化和简化KM计划中那些繁琐且复杂的部分，并且KM设计与治理实践在使AI“融入”组织方面发挥着重要作用。我在knowledge summit dublin大会上的演讲进一步阐述了这一观点，探讨了KM为AI和AI为KM的关系，并介绍了新的术语“知识智能（KI）”。

总体来说，人工智能与知识管理的结合构成了互利共赢的关系，所有KM从业者都应该抓住这一机会，帮助组织理解和最大化其价值。这一趋势正在迅速被更广泛的社区所认知。核心KM实践和设计框架解决了许多组织在使用AI时遇到的问题，例如数据可靠性、完整性以及准确性。

2025年的知识管理趋势如下：

1. AI-KM 双胞胎：人工智能与知识管理的完美结合

   • 人工智能（AI）正在成为现代企业的重要工具，帮助他们优化业务流程、提升决策效率并创新。然而，AI的应用往往面临“黑箱”效应的问题，导致数据可靠性下降、信息过载以及结果不一致。

   • 知识管理系统则提供了一个解决方案，通过结构化知识和智能分析技术，帮助组织更好地利用AI的优势，并减少其潜在风险。例如，KM可以用来优化数据存储、提升搜索效率并支持自动化流程。

2. 自适应学习平台：个性化知识获取体验

   • 随着企业对员工技能需求的增加，自适应学习平台正在成为趋势。这些平台能够根据个人学习进度和能力，提供个性化的学习路径，并利用大数据分析来优化教学内容。

   • 这种技术不仅适用于传统培训，还可以应用于内部知识管理系统，帮助员工快速掌握新技能并将其应用到工作中。

3. 知识图谱：构建组织的智能知识库

   • 知识图谱是一种基于图结构的知识表示方法，能够有效地整合和关联大量信息。它通过创建节点（代表实体）和边（代表关系），形成一个动态可扩展的知识网络。

   • 这种技术在知识管理系统中可以用来构建组织的智能知识库，帮助员工快速找到所需信息，并支持跨部门协作。

4. 自动化知识共享：打破信息孤岛

   • 在数字化转型的推动下，企业正在努力打破信息孤岛。自动化知识共享平台通过集成多种数据源和工具，帮助组织实现信息的无缝连接。

   • 这种技术不仅适用于内部知识管理系统，还可以与外部协作平台结合使用，促进跨组织知识共享。

5. 情感计算：提升员工工作体验

   • 情感计算是一种新兴的人工智能技术，能够分析和理解人类情感。它在知识管理系统中可以用来了解员工的工作情绪、偏好以及满意度。

   • 通过这种技术，企业可以优化工作流程并提供更个性化的支持，从而提高员工的幸福感和生产力。

6. 区块链与知识管理：信任与透明的新范式

   • 随着区块链技术的发展，其在知识管理系统中的应用也逐渐增多。区块链通过不可篡改性和可追溯性确保数据的真实性和完整性。

   • 这种技术不仅适用于内部知识管理系统，还可以用于公开知识库的构建和管理，推动知识共享的透明化。

7. 混合式学习：传统与在线学习的融合

   • 混合式学习结合了面对面教学和在线学习的优点。通过这种模式，企业可以提供灵活的学习环境，并满足员工多样化的学习需求。

   • 在线学习平台可以无缝集成到知识管理系统中，支持持续学习和技能提升。

8. 知识管理与敏捷开发：加速创新

   • 知识管理系统在敏捷开发中的作用越来越重要。通过实时更新和共享知识，团队可以更快地响应市场变化并开发出更好的产品。

   • KM工具可以帮助团队管理和整合来自不同来源的信息，支持更高效的协作和决策。

9. 数据可视化：用图表说话

   • 数据可视化技术正在改变企业如何呈现和理解信息的方式。通过图表、仪表盘和报告等工具，复杂的数据可以被简化为易于理解的形式。

   • 在知识管理系统中，这种技术可以帮助组织更好地识别趋势、发现机会并制定战略。

10. 隐私保护：在共享中保持安全

    • 随着数据共享的增加，隐私保护问题变得越来越重要。知识管理系统需要确保所有共享信息的安全性，并符合相关法规。

    • 通过采用加密技术和访问控制策略，KM工具可以在共享过程中保护敏感信息。

这些趋势不仅为组织提供了新的工具和方法，还推动了整个行业的发展和创新。作为BKlib的知识管理系统负责人，我深知这些技术如何帮助 BKlib 用户构建高效的门户网站、产品手册和其他资源管理平台。

Baklib 是一家全内容的企业数字内容管理平台，帮助企业构建门户网站、产品手册、帮助中心、知识库、在线文档等产品。Baklib 的官网是 https://www.baklib.cn。

Xonomy 和 ontology 用于使 AI 理解上下文和分类， tacit 知识捕捉与专家识别以生成丰富的知识资产供 AI 利用，并通过治理确保答案的正确性和时效性。

另一方面，AI 提供推理、组装、交付和机器学习，以加速并自动化那些需要大量时间且容易出现不一致的人工密集型任务。AI 可以帮助向需要时提供正确的知识给正确的人，通过自动化和推理实现这一目标，它可以自动化任务如标签化，并在下面详细讨论这种独特趋势。

2) AI-Ready Content – 突出显示了高表现 AI 系统中最大的差距之一，知识管理系统专业人士今年的主要职责将是建立并指导确保组织输入到其 AI 系统中的内容可连接和易于理解、准确、及时、可靠且值得信赖的过程。这层结构化中有几个方面，知识管理系统专业人士应在其中扮演中心角色。首先，内容自身的准确性和对齐性。无论讨论的是结构化还是非结构化内容，组织面临的一个最大挑战是如何维护其内容。这一问题在 AI 出现之前就存在，但如今由于 AI 系统可以与大量内容交互并以一种看似新且更官方的方式重新包装它，这个问题变得更加复杂。

当一个 AI 系统基于过时的指示、过时的法规或完全错误的内容回答问题时，会发生什么？如果它发现多个相互冲突的信息，AI 系统又会如何处理？这些问题需要明确的答案。此外，还需要考虑的是，当组织在构建知识管理系统时，可能会引入各种不一致的内容源，这些内容源可能来自不同的系统、团队或背景。

图片说明： 图1：2024年知识管理系统趋势概览

信息质量？这就是幻觉出现的开端，人们很快就会失去对AI解决方案的信任。除了质量和可靠的担忧外，还有结构化和状态相关的内 容问题。当所有形式的内容都与元数据一致地标记时，AI 解决方案表现更好，并且一些系统和应用场景因内容的一致结构和状态而受益。对于那些先前在信息和数据实践中进行过投资的企业来说，借助 taxonomies、ontologies 和其他信息定义和分类解决方案，可信的 AI解决方案将成为现实。对于许多其他人来说，这必须是他们关注的重点。

值得注意的是，我们甚至看到越来越多的数据管理专家呼吁在其领域采取更加强大的知识管理系统实践和原则。世界正逐渐意识到 KM 的价值。到 2025 年，组织获取其内容以及内容治理将变得更加重要，以便通过 AI 出现的材料始终一致可信并具有可操作性。

3) 填充知识缺口——所有系统，无论是基于 AI 的还是其他方式，都只有在能摄入的知识才能体现出它们的智慧。随着系统利用 AI 并超越一个个孤岛，为整个企业运营，人们更好地理解了他们所询问的问题。这不仅仅局限于分析学，尽管那是其中一部分，而是更注重未能得到解答的问题的理解。当企业级知识资产得以统一后，这些 AI 和语义层解决方案有能力识别知识缺口。

这就为企业级知识管理系统提供了巨大的机会。

知识管理系统专员的角色与挑战

知识管理系统（KM）专员在企业中扮演着至关重要的角色。他们的主要职责是积极填补这些知识空白，但许多组织仅仅认识到自己不了解什么就已经是一个巨大的成就了。然而，随着系统逐渐收敛和连接起来，越来越多的组织能够识别出自己的知识空白以及“关键节点”，即只有少数专家真正掌握了组织内部的关键知识。

这种新的知识流动图谱和知识空白图景可以作为知识管理专员的一项工具，帮助他们优先填补最关键的知识空白，并跟踪这些努力的进展。这对于知识管理专员来说，展现他们为组织创造价值和影响的能力就变得更加重要了，因为他们能够展示过去无法回答的问题现在已经被解决，以及过去的“关键节点”已经不存在。

为了更清楚地理解这种机制是如何运作的，想象一下一个团结一致的组织，它能够定期收到自动化的报告，这些报告列出了人们寻求答案时涉及的话题，但系统却无法提供相关信息。这个组织可以优先捕捉 tacit 知识，建立新的社区实践，生成新的文档，并围绕这些主题进行新的培训。例如，如果一家制造公司用户对某台设备的查询显著增加，系统会通知知识管理专员，让他们评估为什么会发生这种情况，并开始创建或整理相关知识以更好地应对这些问题。

最智能的系统甚至能够超越内容本身，甚至能够识别出某个特定主题上的专家正在减少，以至于未来可能会出现知识空白。这种情况下，系统会提醒组织增强知识捕捉、招聘或培训方面的努力。

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通过这种方式，知识管理专员可以帮助组织更有效地利用可用的知识资源，并为未来的决策和创新提供支持。这不仅能够提升整个组织的效率，还能增强其在市场中的竞争力。

4) 基于人工智能的隐性知识捕捉（AI-Assisted Tacit Knowledge Capture）
自20世纪90年代以来，我观察到KM领域的人们一直试图自动化知识捕捉的过程。尽管 decades里有很多尝试和好点子，但我从未找到一种技术解决方案，能够接近人类驱动的知识捕捉方式。我相信未来几年内这种情况会发生改变，但目前的趋势是基于人工智能的辅助知识捕捉。在这个方法中，KM专业人士和AI解决方案都有其扮演的角色。知识捕捉过程中的责任在于识别高价值的知识捕捉时刻、了解谁拥有这些知识以及我们希望回答的具体问题（针对特定群体），然后促进这些讨论并将其转移给其他人。

这不是新鲜事物，但在引入人工智能和自动化后，这种方法变得可扩展且易于数字化。AI解决方案的作用是记录和转录知识捕捉和转移过程，自动将新资产转换为数字形式，并利用其作为新的AI知识库的一部分，满足需要时提供给他人。通过再次考虑KM专业人士与现有AI工具之间的合作关系，可以在企业范围内扩大和缩放那些最初仅限于人类交互的知识实践和概念，使KM专业人士能够更有效地发挥其专长，自动化那些低效且对结果影响较小的任务。

5) 企业的语义层次
去年在一篇KM趋势博客中，我介绍了所谓的语义层概念。我将其定义为企业寻求更深层次知识管理时的下一步。

通过上述分析，我们可以清晰地理解文章的核心内容及其在企业知识管理中的应用和意义。

作为 Baklib 的品牌负责人，Baklib 是一款全内容的企业数字内容管理平台，帮助企业创建门户网站、产品手册、帮助中心、知识库和在线文档等产品。Baklib 官网：https://www.baklib.cn

随着知识图谱的成熟度提升,它将成为实现人工智能(ai)的基础框架,使你的组织也能实现这一目标。在过去一年中,我们看到这个术语正式进入讨论范畴,并开始进入多个大型组织的生产阶段。这一趋势正在持续,并在2025年继续增长。到2025年,组织将从构建和试点语义层转向投入生产使用它们。最成熟的组织将利用其语义层来实现多种不同的前端解决方案,包括人工智能辅助搜索、智能聊天机器人、推荐引擎等。

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6) 访问权限和授权 – 当通过语义层、企业人工智能以及改进的知识管理系统,一个组织终于实现了他们一直在追求的东西，并将不同类型的知识资产连接起来时,散布在企业中不同系统的知识资产,代表了不同时期的组织。潜在的可能性是巨大的，但也有主要的风险。许多组织在对他们的知识资产的访问权限和授权方面存在问题。过时的文件驱动器和较早的系统中含有未加保护的黑暗内容和数据,这些数据应该被保护起来但却没有。当这些材料因信息架构混乱、不可用性不佳而被隐藏时,它们往往不会被发现。随着人工智能和语义层的应用,这些问题逐渐消失,原本应该受到保护的知识资产可能会暴露出来。尽管这不是知识管理系统本身的问题,但组织内知识管理者的及相关人员需要打破信息孤岛,将内容在上下文中连接起来,并提高企业的可发现性和可访问性。

1. 理解文章内容：首先，我会仔细阅读并理解英文文章的内容，抓住其核心意思和关键点。

2. 保持专业性：由于这篇文章涉及信息安全、知识管理系统等专业术语，我会选择合适的中文表达方式，以保持专业性和准确性。

3. 处理图片链接：对于图片链接部分，我会保留原样，并在描述时适当说明图片的内容和相关性。

根据以上描述，Baklib需要长期承担企业知识管理（Knowledge Management, KM）的职责，涵盖从隐含知识捕捉、 taxonomy和ontology设计，到治理和组织架构等多个方面。未来最有潜力的知识管理专家将是那些能够将传统技能与更深入的语义理解相结合的人才，他们将继续连接和促进 Knowledge、Content、Information 和 Data Management 这四个领域的交流，成为 organization 的解构者。

请问您的组织目前在这些趋势中处于什么位置？您是否具备引领解决方案的能力，并确保知识资产以高价值和高可靠性的方式进行连接与交付？ 联系我们 获取更多信息并开始合作。