在数字化转型、知识经济发展的大环境下，知识是推动组织持续创新、增强核心竞争力的基础资源，也是提高竞争力的关键手段。知识密集型组织中，一线员工掌握着大量知识，这些知识常常以隐性状态存在，有着明显的情境性、非结构化和主体依附性特点，用传统办法很难高效提取和传播。另外，隐性知识还藏在员工间的非正式交流、项目执行心得或者问题解决经验中，对组织发展作用不小。可现有的人力资源管理和知识管理办法无法有效识别和盘活它们，结果出现了“经验沉没”“知识断层”的情况，大大拖慢了组织学习能力提升和人才培养复制的速度。

　　随着人工智能技术越来越成熟，系统能自动识别经验，还能对其进行语义解析和结构化处理，这能极大加快经验的组织化转变。基于这样的情况，研究围绕上述背景，以具备知识可视化和智能识读功能的新型知识载体——“员工知识看板”为切入点，探究在人工智能的帮助下，怎样准确挖掘员工的隐性经验，并对其进行系统化管理，以及如何借助SECI模型，把员工经验变成组织能识别、可再利用，并且可以共享、评价和复用的组织资产。研究搭建了由人工智能驱动的经验提取及可视化转化整体框架，把隐性知识放到技术环境中，通过挖掘让它转变成组织能用的显性知识；同时，选取3家数字化转型成效较好的企业作为案例，分析它们在数字化转型中打造的AI赋能知识看板，总结出“隐性知识识别—经验萃取—知识可视化—组织嵌入”的四阶段路径模型，也就是普适性的“四阶段”经验转化模型。

　　研究还发现，在数字化转型过程中，有了人工智能技术支持的人力资源管理工作，提升了经验提取和知识转化的准确度，让组织适用性更强，有助于构建良好的知识生态系统。这在理论层面扩大了SECI模型在人工智能环境中的适用范围，也就是说明了SECI模型在AI语境下的拓展方向；在实践层面则为组织开展以知识为核心的运行机制建设，提供了新方式、新路径和新举措。

　　3家数字化转型企业的知识管理实践

　　为探究AI驱动员工知识看板的构建路径，选取3家典型的数字化转型代表性企业，它们所属行业分别为工程制造、互联网创意和家电服务，具有较强的代表性和参考价值。

　　案例一：A公司——由经验型工程到“项目知识图谱”。A公司是全球领先的工程技术公司之一，公司有近10万名研发交付工程师，众多项目沉淀下来的知识也覆盖到了各种各样的业务和区域范围。但是以前，A公司的知识都是靠项目的存档或是经验手册的形式来积累保存的，这些知识分散在各个项目当中，非常容易出现遗忘的情况，不利于知识的重复利用。从2019年开始，A公司引入自然语言处理(NLP)和知识图谱技术，建立“项目知识图谱系统”，用NLP抽取员工项目的日志、交付记录和客户应对手段，自动识别和关联相关的知识要素，再应用图谱技术将日志内容进行语义化解析，得到其中的经验要素，最后建立起“人—项目—经验—场景”的语义化链接网络。

　　案例二：B公司——打造“个人经验雷达”系统。B公司是以内容与创意为主导的互联网企业，员工大多从事产品设计、用户运营、内容策略等工作，他们虽然具备丰富的个人经验，但由于非常个性化，传统的知识归集难以对其发挥作用，且当员工离职后，将出现所积累的经验容易随人员流失而消失。2022年，B公司启动“经验雷达”系统建设，通过语音识别、文本聚类和行为数据分析法，获取员工工作中的重要经验，实现实时采集并建模。

　　案例三：C公司——从“工作事件”到“经验模板化”。C公司是一家处于转型阶段的传统制造型企业，其服务型平台建设需要大量依靠一线人员的现场服务应对经验、产品的改进意见及区域业务开展办法。但是这一类经验都是比较零散、没有结构化呈现，也没有办法形成过程化的管理及横向的共享。通过“微事件捕捉引擎”（AI事件分类+模板抽取技术），C公司把服务现场、配送安装、客户响应等环节中的各种场景提炼出来，由AI系统自动捕捉与沉淀，自动识别工作节点，对典型工作事件按类别进行归一处理，并从中提炼出相应的问题类型、处理路径、资源配置等要素，形成各类“经验模板”，最后整合成“区域经验看板”。

　　跨案例对比与路径共性提炼。为进一步归纳各案例中的共性逻辑与差异机制，将3家企业的知识看板实践进行系统对比，如表1。

　　路径模型构建

　　转化逻辑：从隐性知识到组织资产的四个阶段

　　根据前文3家公司的具体实例，归纳出将隐性知识转变为组织资产的过程模型，即“识别—萃取—可视—嵌入”四阶段，既呈现了AI技术对于隐性知识的介入路径，也指明了经验从个人到组织，资源转换的主要方式与关键点。

　　第一阶段：隐性知识识别。这个阶段通过对员工个体经验的萃取，确定哪些知识对企业是有价值的隐性知识。传统方式多以人工申报入库，依靠人工保存，这种方式不仅耗费大量的时间和精力，还非常主观，不适合高效的企业使用。而在引入AI之后，识别的过程可以“无感”地自动完成：语音识别/文本挖掘，即从员工录制的语音周报、项目日志、工单记录等文档中提取语义内容；行为轨迹数据分析，通过记录系统操作路径、流程节点行为，发现高频操作行为或者重要决策点；问题解决过程，从以往客户投诉、项目故障等问题应对的记录，回溯问题解决的整个过程，梳理出可能存在的优秀经验和典型教训。这个阶段的重点是在减轻员工工作量的前提下，让AI主动实现知识的“无感”获取，并将获取的知识进行快速串联。

　　第二阶段：经验萃取与结构化。对于找出来的经验数据来说，我们还需要通过语义技术和建模工具，把它们变成可以有效组织、管理和应用的知识单元，具体的技术路径包括：语义聚类分析、归纳高频任务类型、问题范式、策略特征、提取通用知识因子；知识图谱构建，搭建“人—任务—经验—场景”的关联网络，让知识具备更清晰的导航路径；模板抽取算法，从大量分散的经验信息中提炼出通用的操作模板或策略框架，得到可复用的结构化结果等。总之，这个阶段的工作主要是将原始、非结构化的隐性经验，转化为具有逻辑结构的“可识别知识单元”，为后续知识可视化和共享做好前期准备。

　　第三阶段：知识可视化呈现。知识可视化不仅是实现经验“表达”的手段，也是促进员工认知与认同组织知识、深化对组织知识理解并进一步推动组织知识传播的一种方式。基于“知识看板”的形式，这个阶段设计了相应的要素。看板维度是指围绕组织的任务、经验贡献度和知识热度等因素构建。从视觉图形象化的角度，选择将雷达图、路径图、词云、经验地图等作为图形化组件，呈现组织内部的经验数量、难易程度、分布情况等相关信息。多角色视图，通过点击切换功能，将知识看板调整为适配不同个体、团队、岗位、项目的知识画像，匹配不同视角的需求。知识看板可以有效降低经验的理解难度和获取成本，提高经验关联与回溯的可能性。

　　第四阶段：组织化嵌入。仅仅把知识可视化还不够，还要通过与组织绩效体系、制度体系、激励体系相结合才能发挥价值，主要包括以下几种方式：融入绩效管理体系，在绩效评定和岗位激励中引入经验值积分；嵌入人才培养体系，在人才培养方案中结合导师制、轮岗制、学而思培养等方法协同使用；应用于任务分发及复盘机制，在任务分发方面，利用项目派单系统实现“掌握有用知识的人匹配最合适的知识应用场景”，事后复盘环节则通知知识复盘，做到“事前无效经验得到修正”。这一过程完成了知识价值的组织再分配，实现了从“可视知识”到“组织资产”的跃迁。

　　与经典理论的对话：SECI模型的AI语境再造

　　从理论视角来看，我们构建的知识转化路径模型是以SECI模型为基础，在人工智能语境下对SECI模型的延伸和发展，并在此之上进行了对比分析和技术革新。与SECI模型相比，本模型在对角线上加入了知识转化的延展与虚拟环节，同时将全部3个维度融合到了每一个步骤中，并分别增加了知识场景及权力学等新的概念。

　　研究结论

　　基于数字化转型和人工智能快速发展的时代背景，组织中存在大量难以把握、不易管控的隐性知识，这已经成为当前组织进行知识创新、开展组织学习的关键制约因素，核心问题聚焦于“如何借助AI构建员工知识看板，实现隐性知识的结构化管理”。针对这一问题，立足于理论分析和案例分析方法，得出以下研究结论：采用AI技术能够为隐性知识转化提供行之有效的工具路径。以自然语言处理、知识图谱建立、语义聚类和事件识别等AI技术为基础，将员工的行为数据、文本资料和非结构化的经验等内容识别出来，并将其转变为规范化形式加以提取，跳出传统知识管理只认可显性化内容的范畴。

　　组织应该建立“AI+知识”的基础设施，实现员工经验、问题、反馈、项目日志等非结构化信息的统一采集和管理，进而打通这些分散的数据孤岛，为知识转化提供底层保障。同时，需要着力提升员工表达知识的能力和意愿，鼓励员工积极上传知识至企业知识库，并且通过建立知识分享的激励机制、打造知识社区、改进反馈机制等方式，提高员工的知识传递意识。此外，还要推动知识看板与业务流程的深度融合，让知识看板具备任务派发、能力评估、协同沟通等功能，最终实现知识“能用”“被用”“愿用”的目标。