在战略决策领域，我们对环境感知这个要求就更高，我之前曾经做过企业家环境扫描信息的研究，发现男性企业家更关注大的经济格局变化，女性企业家更关注客户的变化。男性企业家有可能把握大的发展机遇，女性企业家更关注客户，企业的发展会更稳健。

在组织能力方面，我们可以看到企业的组织能力一定深度支撑的是企业的内在核心技术以及企业是否具有整合的平台和数据，是否具有整合能力。在创新体系方面，要求中国企业特别是在卡脖子技术上，面对这样的挑战的企业，要有激进式创新，对知识管理这方面的要求就更高了。

在海量数据增加的时候，我们的知识不是增加了，而是获取更深层次、更有预见性的知识难度加大。同时，知识类型越来越多，特别是有了社交媒体，这种碎片化的数据信息质量参差不齐。为此，我们建议：

（1）知识管理范畴的拓展。以前企业的知识管理集中在内部知识、历史知识和显性知识。但是，在今天的环境下，企业需要重点关注外部知识、过程知识和设备知识，对于工业企业来说，随着智能制造、数字工厂和工业互联网的发展，对生产制造过程和供应链的动态跟踪管理，也成为知识管理的一部分，因此，知识管理的范围在拓展深化（参见图4）。

图4. 知识管理范围的拓展

（2）重视外部弱信号。在外部知识和内部知识的整合中，特别要关注弱信号，所谓的弱信号，是指它以零星的数据信息，模糊的信息，很低频量信息传递出去，但是，就像美国著名战略学家安索夫所讲的，企业重大战略变革都是由一些小概率事件引发的，新冠疫情就是一个非常典型的弱信号事件，有些弱信号对创新也有价值，如与客户不经意的交流，如客户的抱怨建议等等，都有可能成为创新的触发点。但是在不确定性环境中，如果企业过于战略执着和专注、认知框架封闭，有可能忽略弱信号，也可能演化成黑天鹅，甚至是灰犀牛。

（3）知识管理的整合。外部知识的管理对环境感知非常重要，如果管理不当，会出现趋势误判、机遇丧失和风险扩散。通常中国企业家在外部知识感知上做的很好，非常敏锐的，但是获取这方面有价值的知识成本和代价也是比较高，企业需要对外部知识和内部知识进行高效整合，将环境扫描、知识管理、情报工作、战略决策进行结合在一起，在部门设置、预算管理和服务体系上进行连接，形成360度的决策支持体系。

在数字化转型方面，数字化转型带来的最大的一个变化就是数据来源的改变，无论是管理信息系统，结构化数据结构，智能设备上面基于过程的实时动态数据，移动互联网上面大量的视频等等，第三方平台的数据，人员交流的数据等，使得数据来源大幅度增加。

图5. 数字化转型带来数据结构的变化

之前中国企业的知识管理大多数解决的是结构化数据，现在企业要解决的是结构、半结构和非结构的数据。像批量数据、流式数据、交互式数据、图形音频数据，如何去分析计算这些数据，如何去把它可视化，如何去整合易购数据，如何提供一个全方位的数据看板，如何能精细化数据的管理体系，如何能够为最高决策层提供支持，这都是数字化转型给企业带来的现实问题。知识管理仅靠以前的基于人的能力是不够的。

传统的知识管理是是一个增值体系，以前的知识管理企业强调的是显性化的和结构化的数据，今天企业大量的知识管理是非结构化的，而且要有商务智能，还要进行人机交互，机器智能和专家智库系统怎么去整合，因此知识管理的对象和范畴已被大大拓展了。

图6. 知识管理增值体系

现在社会上谈到比较多的是数据中台，从我对企业的调研来看，仅有数据中台是不够的，因为数据尚不能直接支持决策，从数据到知识是一个增值的过程，数据中台只有变为知识中台，才能有效支持企业决策、市场服务、产品研发和定制化客户解决方案，如平安集团打造方案中台就是以解决方案为中心，它是高度个性化的，根据需求定制，底层由大数据、知识图谱、智能引擎，供需编排能力做技术支撑。大数据支持人的决策、提供市场、客户和员工需要的个性化解决方案，是在数字化转型时代知识管理的一个重点。

在解决卡脖子问题和创新领域，我提出了一个知识管理的双元体系（这个体系将在《知识管理20讲》中详细阐述）。传统上我们比较注重知识运营利用，支持渐进式创新，但是今天中国越来越多的企业要走向突破性创新，支持知识创新探索体系，需要知识的多样性和知识深度、才能够有效支持外源式创新和内源式创新（参见图7）。

图7. 影响突破式创新的体系

要详细解读这套体系是很复杂的，今天我是把模型分享给大家，该模型对于提升企业创新体系是有很多的改善空间。

当我们重视技术的同时要重视人，企业创新的核心就是需要一批拥有超级隐性知识的个人、组织以及团队，个人的广度，团队的广度决定了知识的多样性，知识深度决定了知识库积累及知识重构机会。

根据创新的国际标准我们进一步开发了知识管理模型，在创新模型和创新流程的基础上，知识管理可以做非常多的工作，比如创新环境，这可从外环境扫描和外部知识的获取。以数据为核心的创新管理体系可以打造一个知识价值链，把流程研发的流程用数据化的数字化工具给它赋能，形成一个增值体系，在组织沟通形成一个高效的人机合作的体系上的知识产权保护，以及知识管理的一个评价体系（参见图8）。

图8. 基于创新流程的知识管理

总而言之，在高度不确定、数字化转型和卡脖子与创新交错的环境下，知识管理从后台走向前台；随着数字化转型加速，从数据到知识的增值系统变得更加重要；在解决卡脖子问题中，需要更多的突破性创新，知识管理是创新的姐妹，两者不可或缺，所以知识管理的重要性要大大提升。

企业必须在战略升级、组织保障、岗位整合和价值共创方面，形成一个全新的认识。在这个过程中，知识管理人才队伍的建设和培养不是一个点缀，应该成为企业关键性战略研发的关键性部门。

在知识增值体系上，我们要做到以人为主的知识管理体系升级到注重人机交互，要尽可能的利用数字化技术，让大数据挖掘、人工智能、知识图谱、人机交互等能力成为一套全新的认知体系，借助这套知识体系赋能专家进行预判和决策，在数字化时代，形成新的知识优势。