AI时代的经验萃取

作者：周伟 | 公众号：知识管理学社

核心前提： “没有知识的输入，就没有智能化的AI应用。”
在AI时代，从人的隐性经验中提取知识，变得比以往任何时候都更加重要。

一句话秒懂：就是把人的“优秀经验”变成AI能直接使用的“智能组件”。

🎯 从应用效果看：AI需要什么？

因此，萃取的经验必须达到💡 绩优员工甚至专家的水平。

⚙️ 从实现方案看：如何转化？

经验知识通过专业技术，可以变成AI的“组件”被调用。点击下方查看具体形式：

作为问答机器人的知识来源，让AI的回答有据可依。

融合到智能体的提示词(Prompt)或程序算法中，指导AI如何行动。

被封装成一个可以直接调用的功能模块或工具。

一句话秒懂：利用AI强大的计算力，发现那些人类凭直觉和经验难以发现的“隐藏规律”。

🤔 什么是“不可用”经验？

有些经验潜藏在海量数据中，人类难以察觉和利用。AI却可以！

AlphaGo通过学习数千万步人类棋谱，掌握了人类没想到的围棋技法（即“不可用”经验），从而战胜了人类顶尖棋手。

🚀 企业如何应用？

💬 这个原理是通用的！企业可以利用AI来...

实时跟踪分析海量竞对情报，辅助制定应对策略。

从海量外部信息中，洞察行业趋势和企业机会。

分析爆品相关的各种要素，建立可复制的“爆品模型”。

一句话秒懂：最高效的方式不是写文档给人看，而是让经验直接“注入”AI，实现“边用边学”。

🤔 如何让经验萃取更高效？

点击下方卡片，对比两种模式：

路径： 经验 → 直接注入AI应用 → 成为AI组件 → 边用边优化
评价： 💬 更高效的模式，实现“作业辅助即萃取”。

💡 “作业辅助即萃取”是什么？

1. 把销冠经验直接应用到“AI销售助手”。

2. AI销售助手在辅助新销售时，会根据用户的采纳和修改情况，自动反思和优化它所使用的销冠知识。

结果：经验在使用中得到了萃取和迭代，形成了一个完美的闭环！