AI OFFICE BAR|企业如何用千问办公盘活组织经验?

QwenWorkCase

8月22日下午，三亚。AI OFFICE BAR·三亚站如约开讲。

本次会议汇聚了华南各行业的公司管理人员，讨论内容从知识管理、企业落地到咨询方法论。首场分享的重头戏，来自佳沃集团知识管理负责人李萌抛出的问题——AI 原生组织的知识基建与进化路径是什么？

这个问题，恰恰是过去一年老板们问得最多的问题：买了最好的 AI，组织的知识管理问题就自动解决了吗？

李萌在佳沃集团负责知识管理，服务的是一个上千人的组织。这个问题，她自己已经答过一遍。从组织诊断到知识分层，再到用 AI 打通检索入口，佳沃把这套知识基建真的搭了起来。让我们一起看看她的分享：

以下根据李萌的现场分享整理，以第一人称呈现

大家好，我是李萌，佳沃集团知识管理负责人。

做知识管理这些年，我越来越觉得：企业里最大的浪费是经验的浪费。上千人每天在用各种外部 AI 解决个人问题，效率确实提升了，但组织层面什么都没留下。大量制度文档、培训视频散落在五六个系统里，搜索形同虚设，人走经验就蒸发。

我们需要的不是“更好的 AI 工具”，而是一个组织级的 AI 基座——所有知识汇进来，所有人通过它调用。

我们做的事，本质上是两层：用钉钉知识库把全量企业知识装进来，再在千问办公上配一个检索 Skill。

知识库是底座，Skill 是入口。听起来简单，难的是把“全量”两个字做实。

实施前团队先做了一个最容易被跳过的动作：组织诊断。多数部门领导其实说不清自己的核心方法论和过程经验在哪里，手里只有业务结果；区域同事也反馈，会议里讨论的信息从未沉淀——业务流程做了，上下文却缺失了。诊断不清就建库，建出来的只是另一个死库。

在此基础上，三步落地。

第一步，知识分层建模。用钉钉知识库的空间结构承载三层知识：组织级（制度、文化、品牌、最佳实践等 9 大类）、部门级（方法论、标准流程）、个人级（工作笔记、经验总结）。权限天然继承钉钉组织架构，后面 Skill 直接沿用。

第二步，AI 辅助的知识治理。让 AI 批量标签化——语义识别同一文件的多种非标命名并统一归类；对视频做结构化文字提取，让“只能看、不能搜”的培训视频变成可调用的知识；同时给每条知识标记关联的战略、业务、对象、角色。标记之后的知识才能被治理、被计量、被复用。

第三步，Skill 配置上线。在千问办公配置检索范围、输出格式（方案建议、对比分析、操作指引）和权限策略，一个入口覆盖全量知识资产。员工自然语言提问，AI 不只是“搜到文档”，而是基于组织知识生成可直接用的答案。

效果立竿见影：知识获取从“跨系统人工翻找”变为“自然语言即时查询”，响应从小时级缩短至秒级。

但知识检索系统只解决了“已写下来”的知识。我更深层的判断是：企业信息资产分两种形态。

一种是“存量信息”——已文档化的制度、流程、方法论，知识库 + Skill 已能覆盖。另一种是“高流速信息”，即组织上下文——某次战略选择背后的权衡、某个客户问题的处置经验、某次方案被否的深层原因。即时、碎片、从未被系统捕获，却是组织最核心的决策资产。人员流动时随之归零——70% 的员工离职带走了个人电脑里的经验。

组织上下文有四个要素：信息散落在沟通和文档里；决策只留结论、不留推理，需要的是决策图谱而不是会议速记；经验最难沉淀，因为最有经验的人最忙；关系——“这件事找谁办、谁真的懂”——从来不在组织架构图里。

对应到实践，千问办公给出了四个场景：识别——基于项目群的钉钉消息实时查看项目状态，我们内部的看板曾实时提示某个项目的 PPT 还没提交，让被静态忽略的风险自己浮现；洞察——分析审批、周报数据，给组织做“画像体检”，比如发现创新思维在减少；沉淀——AI 每日总结决策经验，由人判断是否入库，建立激励回路；共享——管好事实层、判断层和权限边界，明确哪些知识可以被谁调用。

近期关注到千问办公推出了 My Context 功能——通过对钉钉沟通消息的收集与清洗，提取决策路径与判断依据，生成结构化的上下文档案。这一能力方向与我们的判断高度吻合。

如果成熟落地，企业知识管理即可形成完整闭环：存量知识靠知识库 + Skill 实现检索调用，高流速的决策经验靠 My Context 实现自动沉淀。两者结合，才是真正完整的组织知识资产体系。

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三个功能形成闭环：Skill 让知识“找得到”，知识库让信息“管得好”，My Context 让经验“留得住”。AI 时代的知识管理，核心不是“用什么工具”，而是“怎么让 AI 调用得了你的组织经验”。工具并不稀缺，能把知识沉淀为组织级基座，才是企业真正的竞争壁垒。

接下来，千问办公会和更多企业一起，把组织经验沉淀成可调用的 AI 能力。