越是不确定,越要好好修炼内功

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疫情已经第三年了。

很多人问我，要如何面对外部环境的各种不确定性？公司不增长了怎么办？如何活下去？

尤其是在最近疫情反复之下，这些问题更需要被解决。

这种情况下，我建议大家一定要重视“经验曲线”，好好修炼自己的“内功”。

什么意思？

经验曲线，是波士顿咨询公司提出的重要战略工具。

就是说，一家公司的产品，或服务，累计产量翻倍时，单位成本都会下降。而且下降的幅度是可预测的。

比如，一辆车，产量翻一倍，制造成本将减少一个固定的比例，通常是10%～30%。

为什么生产成本下降了？因为经验。

这里的经验，是规模。

除了规模，经验还有哪些呢？还有学习，和规范化。

过去，成本下降靠规模化，今天，越来越依靠内部的管理，知识经验的积累了。

如果这个项目你会做，突然换个人接手，项目进度立刻放缓，这盘菜你会炒，换个人就不会炒了，公司没有经验曲线，那么你每换一次手，都是损失。

如果别人踩过的坑，你不用再踩一遍，别人做过的项目复盘，你可以借来学习，这些经验，成为了你的资产，这才是经验曲线的价值所在。

而修炼“内功”，就是把藏在你公司内部的知识沉淀下来，变成你的独门手艺。

那，具体怎么做呢？有没有一套办法，能管理公司内部的知识，把知识变成经验，从而让公司保持增长呢？

带着疑问，我找到了百度如流的同学请教。张磊同学告诉我，他们是如何做知识管理的，以及内部是如何高效协作的。

聊完真是让我大开眼界。完全没想到，知识竟然还能这么“管”。

我们一起来看看。

—1—

采集原材料

管理知识，其实是一件特别困难的事。

因为知识，有隐性知识和显性知识。

隐性知识是藏在每个人的大脑里的，这些知识、技能、诀窍等，没有被表述出来，也没有记录下来。

显性知识，是那些已经用文字、图片、表格、公式等表述出来的知识。

管理知识，要先把隐性知识显性化，才能供所有人共享使用。

确实。张磊同学说，对于一个组织来说，现在的知识更加五花八门，碎片化又海量，更加难管理。

过去有些传统办法，发个表给员工，让大家把好的工作办法、经验填一下，然后收集上来，建个电子档案保存。

这样做特别低效，大家要专门腾出时间、精力来做这事。

今天，我们有智能AI的技术帮助，通过协同办公软件，很多环节可以做到自动化了。

这些技术，它们就像一张网一样，深入每个环节，去采集知识，关联知识，最后共享出来，让大家消费使用。

百度内部的知识管理，就分为这三步：采集保存，关联强化，和消费使用。

我们一个一个来看。

第一步，是先采集原材料，保存下来。

什么是原材料？

最常见的，你和同事工作时的交流，发消息、语音的时候，会产生大量的信息，它们就是原材料。

这是在IM（即时通讯），聊天框里采集。

还有哪儿可以采集呢？

比如，文档。

我写了一个产品服务手册，做了一个功能比对分析表格，其实都是在创造知识。

写完之后，文档全部保存在如流“知识库”里。

当然，我也可以直接在知识库中撰写文档。

知识库，就像一个大型文件夹一样，可以让知识的沉淀，更加结构化，也更清晰。

百度内部有总的知识库，每个员工也可以建立自己专属的知识库。

比如，开会。

我在如流上发起一个业务会议，一边开会，屏幕上一边会显示字幕，把实时语音转化成文字。会议结束后，系统会自动生成智能会议记录。

从图片上，我们可以看到智能记录会自动提示关键词，还有会议待办。

会上所有的讨论，都被保存下来了。

还有吗？还有什么原材料？

还有，你提交的OKR和周报。

没想到吧，其实它们都是原材料，可以从中提取出知识。

比如，我的周报中记录了一个重要项目的上线时间和过程。里面具体应用的技术、复盘的方法，都具有复用性。未来可以帮助其他同事，处理类似工作。它们也是AI可以采集到的一种知识。

所有这些看不见、摸不着的想法，你把它们通过文字、语音、图片表达出来，你就创造出了原材料。

同时，AI会把你创造的素材翻译成数字信息，不断存储在“数据库”中。

这样就把每个人，在每一天发生的大大小小的与工作相关的事情里产生的知识经验，提取出来，存下来了。

为什么要这么做？

因为这些知识，如果不好好收集保存，它们就像人体的肌肉一样，会流失。

而这些知识是组织宝贵的财富，是公司的资产，不应该流失掉。

为了避免流失，采集就够了吗？

远远不够。这只是第一步。

—2—

关联知识图谱

第二步，就是关联和强化素材，做企业知识图谱。

收集原材料，目的是把它们变成一盘“菜”。而炒好一盘菜的核心，在于建立知识图谱。

什么叫知识图谱？

我举个例子。

组长A带着团队成员B、C、D，4个人，准备做一个项目，是把飞桨（PaddlePaddle，百度的一个开源深度学习平台）应用到如流的搜索里。

前期调研之后，小组每天头脑风暴讨论，撰写出一份立项报告，开了立项会议之后，项目就正式启动了。

在这期间，他们写了1篇需求文档，6个技术相关文档，6个会议纪要，一个月时间里，4个人总共交了16篇周报，还有每天在群里的沟通。

他们生产的这些知识，如何关联起来呢？

我们来看一张图。

从图上可以看出，项目负责人A是个重要大节点，围绕A，关联了文档、周报、群消息、会议、项目总结复盘等等小节点。

他们四个人创造产生的知识，依靠实体画像的计算、员工关系的计算等等算法，连成了一张网。

这就是知识图谱。

原来，在人工智能专家的脑海中，知识就是这么一个存在。

知识图谱，把知识和知识关联起来，又产生了新的知识。

其实，人类大脑组织知识也是这样。

一个神经元，可以长出个链接，关联无数知识。神经元和神经元之间可以连接在一起，大脑大概有亿个神经元。

其中也有大节点，小节点。

大节点就是那些你记得很牢的知识，为什么？

因为关联，就是强化的过程。

神经元之间的连接，越被关联，就越被激发、强化，那这个知识点就会被我们更加根深蒂固地记住。

刚才张磊同学举的例子，还只是一个小项目组，4名成员的。

如果是人、0人、1万人、10万人的组织，海量的知识碎片，节点更加复杂，千头万绪，要关联起来难上加难。

所以说，建立知识图谱，是一门底层的技术，是你的手艺，也是企业的核心竞争力。

关联好知识图谱，到这一步，海量的知识碎片终于聚合沉淀为组织的资产了。

—3—

消费和使用资产

采集原材料。关联知识图谱。

前面两步完成之后，沉淀下来的知识，可以说是企业最宝贵的资产。

而使用这些资产的，是每位员工。真正帮助公司创造财富的，也是每位员工。

如果不能好好使用，或者，使用效率不高，那么知识最后也无法变成真正的财富。

所以，最关键的一步来了。

第三步，就是消费和使用知识。

怎么把它们用起来呢？如何才能让每个人都能高效地用好知识，提高自己的工作效率和团队协作的效率？

张磊同学说，百度内部日常工作时用如流，是基于搜索和推荐技术来做的。

首先，可以实现统一搜索，找啥学啥都很方便。

什么意思？

就比如刚才讲的飞桨项目组，现在有一名新成员E要加入。作为新人，他想了解飞桨，几乎第一件事就是去搜索。

在搜索框输入Paddle之后，会显示相关的介绍、平台入口、文档、视频等，立刻就能对飞桨有个全面了解。

其实我自己在做新项目前，尤其是跨部门项目，都会在如流上先搜索一下，去了解相关业务知识、有没有相似的项目可以借鉴，等等。

因为如流的搜索，整合了百度整个公司内的信息，所以这特别管用。万事先搜索，已经成为我的习惯了。

然后，除了统一搜索，还能多模态搜索。

我举两个例子。

第1个是以文搜图。

不仅可以搜索文字，还能搜到图片。

比如，我之前的聊天中有一张图片，现在要用，但我不记得是在和谁聊天时发的。

但是我记得图片上有“设计”两个字。于是我搜索“设计”，立刻就能找到图片了。

第2个叫以事找人。

除了搜索图片，还可以搜索你需要找的人。

比如，我使用如流时遇到一个问题，想找相关的同事咨询一下。

过去，我们可能要查一下通讯录，或者问问身边的同事，认不认识产品部门的。

现在，我可以直接搜索“如流”，产品的开发负责人、产品负责人，各个模块的负责人都能找到。

搜索还有一个能力，就是它会根据人的亲密度来排序，提高搜索效率。

比如，我搜一个“王”字，系统就会列出我可能想找的人，而且，通常排在第一个的，就是我要找的。

这是怎么做到的？靠算法。沟通频繁程度、业务远近程度等算法。

从图上可以看出，我和财务的王金、人力的王勋，最近接触的比较多一些。

这背后的原理就是刚才第二步里讲的知识图谱，根据不同深度场景，记录岗位和人的属性，来提升搜索的效率。

确实。正因为有了前两步的积累，构建出了知识图谱这张大网，现在才能做到以事找人，并且把文档、资料、应用智能聚合在一起；甚至做到比你更懂你，根据使用场景，迅速搜索到你想要的知识。

随着搜索效率提升，当大家更愿意，也更善用这些功能时，整个组织的效率也跟着提升了。

再来看看“推荐”的使用场景。

关于智能推荐的使用场景特别多，我举三个例子。

1）IM中的知识星链

比如，我和同事聊天过程中提到了“知识星链”，就在这句话底下，立刻出现一个气泡，点开可以看见企业百科词条对知识星链的解释，相关的文档链接，还有相关人。

再比如，我们经常会遇到的一个场景，不记得在哪儿开会了，或者找不到会议室。

当我问同事，我们在哪儿开会，他说在“一江春水”时，小气泡里也会立刻显示“一江春水”是会议室名称，它在哪栋楼，几层几区，几号电梯等信息。

2）知识库中的知识星链、智能知识推荐

当我在知识库看文档，或者写文档时，写到像图片上“智能客服平台”这样的关键词，底下会出现虚线下划线。

点击后同样会出现浮窗卡片，可以马上了解这个知识点。

文档底部，根据引用关系、内容关联性，也会智能推荐其他公开的知识库文档，方便扩展阅读。

3）除了刚才讲的场景，基于推荐的技术，我们还可以在知识广场上刷“知识信息流”。

刷知识广场，就像在刷新闻，打开之后有分享给我、发现、热门、直播、视频，这五大类信息。

比如，在“发现”这个板块里，可以刷到度学堂、竞品观察室、同学圈、公司活动等，这些都是百度特别为员工打造的系列知识内容。

在“直播”板块里，有百度各部门同学组织的业务交流和学习的直播，方便跨部门学习。

当然，知识广场里的内容会根据内容热度、我自己的部门属性、我的职业标签等来做推荐。

看了这么多消费和使用内部知识的场景，你可能会问，所有信息都透明化吗？如果每个人都能搜索到，会不会引起滥用、泄密之类的问题呢？

这一点不用担心。

如流有详细的权限管理，会结合每个人的权限，做千人千面的搜索和推荐。

这些是目前百度内部知识管理所能做到的能力，我们也还在不断升级，希望能解决更多问题，提高管理、协作的效率。

原来这就是AI＋知识管理。

AI解决了原来知识管理中最繁琐的知识采集和关联的难题；搜索和推荐的技术，让人最快速地获取想要的知识。

于是，每个人对知识的使用效率更高了，每个人的经验也增长了，整个公司的效率，不断提高。

在做知识管理的同时，整个组织也不断向智能化转型。

这是应对未来挑战，顺应趋势，必须踏出的重要一步。

张磊告诉我，现在很多信息密集型的行业，像金融、能源、物流等，也已经在使用如流。尤其在疫情期间，它帮助大型金融机构实现了高效线上协同。

最后的话

完全没想到，百度内部竟然是这么管理知识的。

原来，百度如流是这样一个特别的存在。

围绕着知识，以知识为核心来做协同。用采集、关联、使用三步，来织起一张张网，去沉淀企业的资产。

和张磊聊完，我真是不得不再次感慨，不愧是做搜索引擎起家的百度。

坚持在AI技术上持续耕耘，才有了今天深厚的内功，做起知识管理来，才能沉淀出一套独特的手艺：AI＋知识管理的手艺。

对于今天越来越多的知识密集型企业来说，最重要的原材料，就是知识。最重要的资产，也是知识。

因为有了知识管理，有了经验的沉淀，就像导航算法一样，你知道现在走这条路更近了，整个组织的经验曲线，也变得陡峭了。

这是一个不断降本增效的过程。

今天公司与公司之间的差别，不是时代的差别，不是规模的差别，而是内部知识沉淀、关联和使用效率的差别。

当机会主义的时代过去了，在今天更加激烈的竞争环境下，如果谁能把每个人偶发性的智慧、碰运气的结果，凝结为可持续使用的知识，这将成为一家公司最大的竞争力。

对于每个人来说，如果谁能管理好知识，学会采集、关联和使用，它们就会成为你的竞争力。

只有不断学习，有效管理，知识才能成为你的财富。

这是今天每个人、每个公司想要成长，必须修炼的内功。

祝福百度。

也祝福每一个上进的你。祝，成长。