成長型企業不再需要依賴大數據來進行知識管理，透過小數據知識庫，企業可以有效運用生成式 AI 技術來挖掘隱性資料。這種策略不僅提高了團隊的協作效率，也讓知識管理更加簡單，為企業的長期發展奠定基礎。AI 和自動化工具能幫助團隊提高整體效能，減少人員流動對企業造成的知識流失風險，改善新人培訓並減少重複性問題帶來的負擔。
（小數據又稱廣數據，代表的是企業的「Know-how」、「客戶關係」、「流程數據」，而這些才是 AI 時代無法被取代的核心價值！本文將使用「小」數據來代表「廣」數據，以便於和過往「大」數據做對比）
隨著生成式 AI（如大型語言模型，LLM）的發展，成長型企業正迎來一個全新的機遇。這些技術代表著「小數據 AI」和「雲端 AI」的未來，與傳統 AI 相比，不需要大規模數據和昂貴的硬體設施就能發揮強大作用，這對於資源有限的企業來說無疑是一大福音。
誰最希望被 AI 取代？
企業的管理者和老闆常常面臨無數的問題與需求，這些繁瑣的日常工作很容易讓人感到疲憊不堪。因此，當 ChatGPT 和 MyGPTs 等工具出現時，許多管理者內心其實充滿了「被取代」的期待。然而，嘗試將這些工具應用到實際工作後，管理者們很快意識到，打造一個能夠完全取代自己的 AI 並非易事。
真正的挑戰：數據與知識的缺乏
AI 的效能取決於數據，但企業面臨的根本問題往往不是數據量不夠，而是缺乏留存。許多企業知識集中在高層或資深員工的頭腦中，而這些隱性的知識，無法規模化傳遞、甚至隨著員工離職而流失。當新人進入公司時，也往往需要頻繁依賴這些資深員工，而他們像是企業中的「人型 NPC」，新人需要反覆詢問才能得到關鍵資訊。這種情況不僅浪費時間，還增加了資深員工的負擔。
在生成式 AI 的時代，AI 理解知識的方式已經和過往大大不同。善用新的 AI 工具，把過往 80% 無法使用的企業知識，變成有用的企業武器。
解決方案：小數據知識庫
在尋求 AI 替代管理者的過程中，我們應該調整思路，轉向「小數據知識庫」的建設。這種方法能夠將企業中大量未結構化的隱性知識轉化為可使用的數據，從而提高團隊的整體效能。以下是三個常見的迷思需要被打破：
大企業才能進行知識管理
傳統觀念認為只有大數據才能支撐有效的知識管理，但實際上，LLM 的出現讓企業的 80% 隱性數據（以文本形式存在的非結構化資訊）得以被解讀和利用。成長型企業完全可以運用這些技術來挖掘自身的寶貴知識。
知識累積沒有實際價值
許多企業擔心花費時間與資源進行知識累積的效果有限，因為資料最終難以查找或被忽視。然而，LLM 擅長處理這類「看得見但找不到」的問題，能幫助員工迅速定位並解讀企業內部的知識資料。
員工對知識累積缺乏興趣
知識累積的動機應該來自管理層，當管理者認識到知識管理的價值，並提供合適的工具與流程，員工自然會更願意參與其中。透過自動化工具的支持，知識管理可以融入日常工作，減少繁瑣的手動記錄，提升整體效能。
如何打造企業的知識庫？
運用 AI 和自動化工具來提升效率固然重要，但企業不僅需要加速單一工作流程，更需要整體提升團隊的協作能力。建立一個閉環式的「小數據知識庫」能幫助企業在保持運營穩定的同時，加速員工的知識傳遞，降低人員流動帶來的風險。
在宇鯨舉辦的工作坊中，我們帶領參與者深入體驗如何使用 AI 及自動化工具，構建小數據知識庫，並探討如何將這些技術應用於日常工作中。這不僅能提升個人工作效率，更能為企業的長期發展奠定堅實基礎。希望您能帶著這些知識，將其應用在企業的實際運作中，為您的組織創造更大的價值。
若有企業需求，歡迎聯繫：[email protected] 洽詢。
