不要再痴迷于学 AI 工具，不要再痴迷于提示词，不要再痴迷于工作流。而应该老老实实先把你企业的知识文档数字化系统化。这是我最近接触这么多企业 AI 知识库落地的经验心得。

现在有很多企业想要落地 AI，想到第一件最容易想到的场景就是，我企业有很多的知识，有很多的材料文档，那我喂给 AI，是不是他什么就能知道。我就对外对内提高我的客户服务的响应的效率。但实际上答案并不是。你会发现你只需要花 1% 的精力接入 AI，学 AI 怎么去做知识库问答。但是剩下 99% 的精力甚至更多，你都要去做知识库的优化。

很多企业现在都还没意识到这一点，都在觉得说还是 AI 不够强，AI 这个不行那个不行。但是真正用好 AI 的，实际上是那些真正做好了企业知识的数字化、系统化这样的场景。我今天提一个概念叫做知识的显化。你应该把你企业的知识尽可能的显化出来。为什么叫显化？因为你觉得你企业的知识已经足够多了，我有大量的文档有材料了，我发给他他还是回答的不对。

为什么？因为现在大部分企业 99% 的场景可能还在用 PPT 用 word 用 Excel，而且都是非常分散的用 Excel 格式都还不统一，还有大量合并单元格。那这种场景你发现你丢给 AI，你就会发现他根本就回答经常会出现错误。而真正用好 AI，而应该是想办法做好真正的数字化。真正的数字化应该是有统一的数据结构，有统一的知识库，所有的各个类目分类清晰，每个类目的知识统一起来，而不是同一类的信息还分散在各种 PDF PPT 里面，每一个 Excel 的格式还不一样。

还有一个很大的问题是每个企业，尤其是很多很垂直的领域，那你企业其实行业有很多专业的术语，有很多概念，你的企业还有很多产品的型号，这些隐藏的知识你也要补充进来。所以我觉得很多企业你不要再去花精力说你要学这个工具，你要学写好提示词，你要用最好的大模型。而应该老老实实静下心来，换一种工作方式，换知识的产生的方式。

建立统一系统化公司统一的数据的管理方式。你所有的产品信息在一张表，所有的竞品信息在一张表，所有的客户信息在一张表。这应该都有统一的一个清单，唯一的数据源去管理。而不要再变成有大量的 PPT，有大量的文档，里面写的名字还不一样。那你这个时候即使 AI 再强，你这里面还是有大量的信息在人的脑子里，在各个员工的脑子里，在企业的一些隐藏的默认的共识里。这些信息你都应该显化出来，写成知识库，写成文档补充进去。

所以落地好知识库问答这件事情，最大的工作量其实是在于说你的知识要做改造，而不是接入 AI 这件事情。大部分的企业还没有这个预期，员工说我已经把材料提供出来了，你不行就是 AI 不行。如果还抱着这个预期，那你的 AI 知识库永远也建立不好。你应该达到的效果是说任何一个人，不管他是什么行业的，来到你的公司，看到你这个文档，他就可以知道所有的信息，他不需要再去问你说这个什么意思，这个为啥是这个样子。如果他还有这样的疑问，说明你的知识还不够显化。

所以这才是真正落地 AI 最大的难点。所以数字化，真正的数字化系统化，还是企业现在落地 AI 最大的门槛。这道坎绝大多数企业可能都很难迈过去。