知识管理：从生成到转移，
让知识真正流动起来

全篇的一条主线

知识管理 ＝ 生成 ＋ 编码 ＋ 转移

生成负责「知识从哪里来」，编码负责「知识怎么被找到」，转移负责「知识怎么被送到人手里」。每一件工具都应该能回答：我挂在三段里的哪一段。答不上来的，往往只是又一个存放文件的地方。

原文的分类依据

「知识管理工具可以从知识的生成、编码和转移几个阶段进行分类。」

一句话判据

在决定上一个工具之前，只问三个问题：它解决的是「知识从哪来」、「知识怎么被找到」，还是「知识怎么被送到人手里」？三问都答不上，就先别上。

① 搜索引擎 · 提供知识的存取位置

「搜索引擎虽然不能直接提供知识，但是它提供了知识的存取位置。这是企业获得外部知识最强大的工具。」互联网上早已不只有谷歌、百度这类综合型引擎，大量垂直引擎（旅游搜索、地图搜索等）也越来越受欢迎——垂直化的本质，是把"找得到"进一步压缩成"找得准"。

② 数据挖掘工具 · 从凌乱数据里挖出隐含知识

在信息爆炸的年代，从凌乱的数据中发现隐含的、有意义的知识，是当今企业必须要做的一项工作。在数据总结、分类、聚类和关联规则等工具的帮助下，企业可以获取许多在原始数据中无法看出的高价值知识——这也是它和普通报表的分界线。

③ 知识合成工具 · 把碎片连成体系

「凌乱的知识在工作效率上有时候是反作用。」合成是为了让知识形成一个体系或相互关联的关系，从而把不同的内容清楚地联系起来以供使用。原文里有一句很实在的判断：企业在任何一项工作上只用到一点知识的几乎没有，大部分情况下用的是相关业务周围的关联知识。所以合成的价值，不在整理本身，而在把"相邻知识"提前接通。

④ 知识创新工具 · 今天还只是辅助

这一类今天被统称为人工智能。原文对此的表述相当克制：「其实这也仅仅是简单的知识推理，远远没有达到自动化的知识创新，充其量只是辅助的作用。」知识创新是人类最复杂的脑力活动，要靠机器或程序去解决几乎是不可能的。这个判断不是要否定工具，而是提醒期望值该放在哪里——让它加快前面几步，而不是指望它替代人思考。

① 知识仓库 · 隐性显性化，杂乱有序化

知识仓库存储着知识的条目，以及与之相关的事件、使用记录、来源线索等等相关信息。关键词是"相关信息"——这种语境的提供在使用上是必须的。

② 知识地图 · 缩短找到知识的时间

知识地图的目的，是帮助人们在短时间内找到所需要的知识。「知识库中一般储存有大量的知识，但是人们不是总需要所有的知识」——更多时候，是在业务中遇到困难，才需要与那个困难相对应的那一点知识。原文有一个很准的判断：知识相对于需要它的人，多数情况下是「相对过量」的。所以知识地图要解决的不是"有没有"，而是"多快能找到"。

① 网上培训系统 · 人去找知识

主要是帮助员工自学，以缩短知识转移的时间。它解决的是"需要的人能不能快速学会"的效率问题。

② 知识推送系统 · 知识去找人

把企业主要的知识主动推送给使用者，「这在很大的程度上可以使企业的战略、决策等第一时间使全体员工都知道」。它解决的是"该知道的人到底知不知道"的到达率问题。

一个走「拉」，一个走「推」。只做培训，知识会停在那些主动去学的人手里；只做推送，重要的经验又没有地方可以被主动查证。两条腿都在，知识才真正离开它的拥有者。

原文最后一句提醒得很实在：「知识管理的工具有很多，以上只是列举出知识管理系统中最主要的工具。」——先把三阶段的链路跑通，再谈工具的数量和先进程度，顺序反了就会一直买、一直不用。

知识管理的本体不是软件，而是一条链路：知识先被生成，再被打磨成能被找到、能被复用的编码形态，最后被送到真正需要它的人手里完成转移。工具的全部意义，只在于让这条链路少一处断点。

所以挑工具的那句话可以一直用下去：先问它挂在哪个阶段上。答得出来的，才是知识管理；答不出来的，只是又一个存放文件的地方。