2026年，尽管市场环境充满变数，但可以确定的是，AI应用正在从简单的「单点岗位提效」，转为由AI智能体引领的「业务全局优化」。

在这一趋势下，企业能否将AI能力深度嵌入业务，让AI发挥出价值，关键在于企业能否突破“业务定制”难题。

事实上，当前的AI大模型均为通用模型，缺乏企业私有数据，对于具体的行业，尤其是细分领域的业务模式和环节没那么熟悉。因此，企业需要为AI提供充足、全面、高质量的知识库支持，才能够让AI理解企业特有的业务特点，将AI智能体从「聪明的工具」训练为「懂业务的员工」，实现业务进化提效。

那么，企业该如何做好知识库建设？

 

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为什么企业知识库建设难？

想要做好企业级知识库，首先要明确2个知识库建设的现实挑战：

1、 隐性知识难沉淀

在企业的业务场景中，知识可分为两个类别，一个是比较基础、易于理解的「显性知识」，价值是让人「知道是什么」，比如产品介绍、客户案例，这些信息可以很轻松地整理为文档资料。

但另一种「隐性知识」更依赖员工的个人经验，价值聚焦于「知道为什么、具体怎么做」，比如面对客户投诉处理，资深员工可以准确判断客户的真实意图与情绪，做好公司规定和客户体验之间的平衡，通过灵活的处理满足客户需求，解除客诉危机。

过去，企业在知识库建设时多专注于收集显性知识，常常忽视更有价值的隐性知识，导致知识库“并不智能”，在最终AI应用时也难以满足复杂业务需要。

2、 知识库建设难、维护更难

如果您曾经组织过知识库整理，就会意识到这是一个推进不易、维护也有挑战的工作。

一方面，业务在快速迭代，知识库里的内容需要及时更新，需要设立明确的责任人和时间节点要求；另一方面，知识库的更新也需要经过审核，避免出现重复、低质量甚至错误的内容，导致AI理解变形，影响最终应用效果。

此外，员工的主动性也是一个重要问题，面对AI趋势，不少员工会有强烈的危机感，担心「失业」，甚至担忧如果帮助公司建立知识库，将自己的独特经验交给AI，是否有一天会「被AI干掉」。

因此，企业的知识库建设往往会因为更新不及时、信息缺乏审核、员工拒绝分享深度经验而导致知识库失效。

 

 

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您企业的知识库处于哪个阶段？

想要做好企业级知识库，除了明确现实难题，还需要准确判断知识库的建设阶段。

目前企业的知识库建设现状，可以简单分为四类：

1、 已有良好的知识管理体系

企业已完成基础数字化转型，借助ERP、SCRM、OA等工具将业务信息整理为标准化、结构化、可持续更新的数据资产，其知识管理往往较为规范，数据统计比较全面，也有日常维护机制。

这类企业已具备较好的数据基础，只需将现有知识整理为AI可高效学习理解、调用的动态知识库，即可快速实现AI智能体应用。

2、有业务文档电子版，无法支持AI喂养

除了做好数字化转型基础的企业，还有一部分企业比较特别：虽然采购了数字化系统，也对业务数据进行了收集整理，但是企业的知识库更像是「电子档案柜」，仅对业务数据、服务案例用在线文档进行了整理汇总，存在格式不统一、口径冲突等问题，并不能满足AI智能体训练需要。

企业的业务文档必须满足机器可读的基本要求，此外，还要能够被AI调用和执行，比如企业的客户问题反馈流程，不能只是简单的文字描述，必须要是清晰的决策树。当AI输入客户问题类型、客户等级等信息，可以输出反馈路径与权限上限，方便AI据此自动执行，灵活决策。

客服工作场景-AI智能体灵活决策示意

此外，知识库还需具备更新机制，一些几年前的知识文档已经不适配当前的业务，如果投喂给AI，会导致AI判断混乱。

因此，企业需对历史数据进行全面清洗，以AI学习为前提，满足高结构化（如知识图谱）、可推理和动态进化要求。

3、 仅有零散业务文档沉淀

大多数中小企业正处于此阶段，案例拆解、业务培训、最佳实践、产品话术等内容以PDF、PPT、图片、文本等形式分散在各个部门，知识呈碎片化特点。虽然业务文档有价值，但是查找和使用较为困难，并不方便。

此时，企业如果直接将各类文件一股脑塞给AI，容易导致答案质量不稳定，甚至反增AI幻觉，影响AI应用效果。

因此，企业需先完成业务知识集中、系统化处理，并对业务数据、信息进行清洗，完成结构化整理，才能推动后续AI智能体应用。

4、未进行知识管理

部分传统企业和初创公司，未养成知识管理习惯，业务知识仅存于员工脑中，员工依赖个人经验工作，如出现人员流动，企业业务知识也会同步流失。

这类企业因缺乏数据基础，难以直接应用AI智能体。当前主要任务是尽快通过会话存档、在线文档等轻量数字化工具，启动知识沉淀，比如针对销售场景，将与产品有关的、销售高频使用的文件、话术、各类型物料系统整理起来，尽快从数字化第一步开始补课。

 

 

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建设企业知识库的4个关键准备

1、 重视隐性知识

企业可通过结构化访谈、会话信息整理、屏幕录制等方式，将资深员工解决实际业务问题的判断逻辑和思维过程，整理为结构化文档。

比如针对“销冠如何成交某类客户”、“客服如何应对客户投诉”等具体场景，进行决策树还原、任务分解，方便AI学习理解。

2、 培育创新、共享文化

技术工具只能解决效率问题，而文化才能解决“意愿”问题。赋能AI的知识库需要全员参与，这要求企业自上而下培育共享、创新的文化氛围。企业可通过积分、荣誉体系、与绩效适度挂钩等方式，将知识贡献塑造为专业影响力的体现，鼓励员工主动分享。

此外，企业可定期组织AI实践交流，鼓励分享使用心得与创新案例，通过公开讨论，鼓励全员思考如何用AI和知识解决业务问题。

3、 简化信息收集方式

基于企业日常办公平台（如企业微信）进行知识库建设，借助轻量化、简单化、日常化的信息收集方式，减轻员工操作负担。

4、 建立动态运营机制

为每类知识设立负责人，借助清晰的更新流程，确保企业知识库能够持续更新迭代，让优质内容能够沉淀下来、过时的资料及时更新。

 

企业的知识库建设并非易事，但可以确定的是，在2026年先行完成企业级知识库搭建，推动AI智能体应用的企业将创造领先优势。

 

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