根據Market.us的報告，全球生成式AI在知識管理市場的規模預計將從2023年的1.773億美元增長到2033年的52.022億美元，年均增長率（CAGR）為40.2%（2024年至2033年預測期）。
生成式AI正在革新知識管理，通過自動化創建、組織和分發信息，促使各平台間的協作更加高效。這項技術提升了組織捕捉隱性知識並將其轉換為明確、可訪問格式的能力，支持即時決策和問題解決，通過從海量數據集中生成洞察並以易於理解的形式呈現。生成式AI在知識管理中的應用包括自動內容創建、大型文檔摘要及從非結構化數據中生成知識庫。
隨著企業尋求利用AI提升競爭優勢，生成式AI在知識管理市場的需求快速增長。這一增長受到動態知識庫和改進決策過程需求增加的驅動。在IT、醫療和金融等行業中，生成式AI的應用尤為廣泛，這些行業利用AI系統提升運營效率、客戶服務和合規管理。該市場特徵是眾多初創公司和既有企業將AI能力融入其產品中，專注於可擴展性、安全性以及與現有IT基礎設施的整合。
生成式AI在知識管理中的需求正在不斷攀升，這是由於企業每日生成的龐大數據和信息量，迫使它們需要更有效地進行管理。這項AI技術增強了知識的積累、處理和檢索方式，成為企業優化決策和創新的寶貴工具。
通過自動化和個性化內容策劃，生成式AI促進了更有洞察力的分析和更好的信息分發，確保相關知識能夠在整個組織內獲得。更進一步的是，生成式AI能夠生成類似人類的文本和見解，使企業在擴展其知識管理工作時，不需要成比例地增加人力，這使它成為當今信息密集型、快速變動的工作環境中的關鍵資產。
推動生成式AI在知識管理中增長的幾個關鍵因素包括技術進步，特別是在深度學習和神經網絡架構方面的突破。這些改進提高了AI執行自然語言處理和決策的能力，而這些正是知識管理應用中至關重要的任務。此外，向雲端平台的過渡也支持了這一增長，因為這些平台提供了可擴展性、成本效益和易於整合的優勢，讓先進的AI工具能夠被更多企業所使用。
生成式AI在知識管理市場中充滿機會，特別是在開發自動化內容生成等能力方面，這在各行各業中日益受到青睞，用於生成大量、高品質的定制內容。隨著企業不斷要求更高效地處理大量信息並改善決策過程，生成式AI的角色將顯著擴展。轉向更先進的多模態模型，這些模型能夠處理並生成多樣的數據類型，也為該領域的創新和應用開辟了新的道路。
關鍵要點
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市場規模預測：全球生成式 AI 在知識管理市場預計將從2023年的1.773億美元增長至2033年的52.022億美元，年均增長率（CAGR）達到40.2%。
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雲端與本地部署：2023年，雲端部署領域在市場中佔主導地位，超過了本地部署領域的市場份額。
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中小型企業領先：在2023年，中小型企業（SMEs）在市場份額上領先大企業，成為主要市場推動力。
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內容生成應用領先：在各種應用領域中，內容生成在2023年占據市場主導地位，超過了其他應用，如文件摘要、問答系統和知識發現。
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醫療行業領先：在行業縱向領域中，醫療行業在2023年占據市場領先地位，超過了銀行、金融服務及保險（BFSI）、零售與電子商務以及IT和通信等領域。
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北美市場領先：在地理區域上，北美在2023年占據市場的主導地位，佔市場份額的40%以上，並創造了7092萬美元的收入。
生成式 AI 在知識管理領域的統計數據
- 市場增長預測：生成式 AI市場預計將從2023年的135億美元增長至2033年的2558億美元，年均增長率（CAGR）達到34.2%。
- HR與業務領袖的採用：約86%的HR和業務領袖目前正在將生成式AI納入他們的營運策略中。
- 知識保留的重要性：根據2023年德勤研究，87%的組織認識到知識保留的重要性，但只有42%擁有正式的策略。
- 使用者年齡分布：約65%的生成式AI使用者為千禧世代或Z世代，其中72%為在職員工。
- 技術掌握情況：接近60%的使用者表示他們已經在掌握這項技術的道路上。
- Z世代的使用情況：70%的Z世代報告使用生成式AI，其中52%信任該技術有助於做出明智的決策。
- 使用增長：52%的使用者表示隨著時間推移，他們對生成式AI的使用有所增加。
- 自動化與溝通：75%的使用者正在利用生成式AI來自動化任務並增強工作中的溝通。
- 娛樂與學習：38%的使用者將生成式AI用於娛樂，34%用於學習感興趣的話題。
- IT專業人士的觀點：92%的IT專業人士認為自動化對處理常規任務和降低成本至關重要。
- 顧客滿意度的提升：85%的公司在實施有效的信息管理實踐後，顧客滿意度顯著提高。
- 知識管理與員工滿意度：64%的品牌報告稱，適當的知識管理能提升專業人員的工作滿意度。
- 客服勞動成本的潛力節省：生成式AI有望到2026年幫助減少約800億美元的聯絡中心勞動成本，顯示出其在客服和支持部門的運營優化潛力。
- 知識管理效率提升：使用生成式AI進行知識管理的組織報告提高了效率；55%的組織使用至少一種知識庫工具，31%管理多個系統，顯示出對更具整合性的解決方案的需求。
新興趨勢
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與數據湖倉的整合：越來越多的公司利用數據湖倉來處理海量數據，並將其與生成式AI整合，以增強數據可訪問性和治理能力，從而提高知識管理的效率。
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信任與安全管理：隨著生成式AI在知識管理系統中的應用日益普及，對於管理信任、風險和安全的關注也在增長。這包括制定強大的框架，確保AI算法的完整性和透明度。
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跨部門知識共享：企業內部越來越傾向於打破部門間的壁壘，促進不同部門之間的知識共享。這種方式有助於提升協同決策和創新。
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自動化內容生成與管理：生成式AI正被越來越多地用來自動化內容的生成與管理，使知識變得更易於訪問並根據特定組織需求進行量身定制。
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聚焦於AI治理與倫理：企業更加關注AI的倫理問題和治理框架，確保AI的負責任使用並維護公眾的信任。
主要應用案例
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增強客戶支持：生成式AI能夠透過上下文特定的互動來改善客服服務，幫助快速檢索和利用組織知識，更有效地回答客戶查詢。
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應用現代化：通過自動化摘要和內容生成，生成式AI能幫助IT團隊和開發人員減少學習時間，將更多精力集中在戰略性任務上。
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問答與知識捕捉：利用生成式AI強化知識平台上的問答功能，幫助捕捉隱性知識，使其更易於訪問，並促進組織內部的持續學習環境。
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內容個性化與管理：生成式AI能根據不同用戶群體的需求定制知識內容，確保相關信息可以快速且輕鬆地獲取。
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培訓與發展：基於AI的平台也可以用來開發和部署專門針對員工需求的培訓模塊，提升學習效果和運營效率。
主要挑戰
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數據隱私與安全：生成式AI處理大量敏感信息，確保數據的安全與隱私是一大挑戰。企業必須在複雜的法律與倫理環境中導航，保護數據免於泄漏並遵守嚴格的法規。
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準確性與可靠性：儘管生成式AI追求高度準確，但它有時可能會“幻想”或基於訓練數據生成錯誤或誤導性內容，這對維持所生成信息的可靠性構成挑戰。
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整合複雜性：將生成式AI整合進現有的知識管理系統可能十分複雜且需大量資源，這需要對當前工作流程和系統進行顯著調整。
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對技術的依賴：過度依賴AI技術可能帶來風險，尤其是在企業未能保持足夠的人類監督時。過度依賴AI進行知識管理任務，可能限制創新和批判性思維。
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倫理問題與偏見：生成式AI的輸出可能反映訓練數據中存在的偏見，從而導致扭曲或不公平的結果。解決這些倫理問題並確保AI系統的中立性至關重要。
主要機會
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增強的數據分析與洞察：生成式AI能夠分析大量數據，識別模式並生成洞察，這是人類能力無法達到的規模與速度。這有助於做出更明智的決策並推動創新策略。
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日常任務的自動化：AI可以自動化處理繁瑣的知識管理任務，如數據輸入、長文檔總結及報告生成，從而釋放人力資源，用於更具戰略性的工作。
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個性化知識傳遞：生成式AI能根據每個用戶的互動和偏好定制信息和回應，從而增強學習效果和信息的記憶，促進整個組織的知識傳播。
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改善可達性與共享：AI工具有助於打破地理和部門界限，促進更好的知識共享與協作，通過無縫整合和檢索信息來提升效率。
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實時知識生成：生成式AI能夠即時創建知識文章、常見問題解答和支持文件，顯著縮短從構思到發佈的時間。
最近發展
2023年1月：微軟擴展了與OpenAI的合作夥伴關係，通過數十億美元的投資來加速AI技術的發展，包括在知識管理系統中的應用。2023年2月：谷歌推出了Bard，一個由AI驅動的對話服務，旨在與現有的生成式AI模型競爭，旨在改善信息訪問和知識管理。
2023年4月：亞馬遜網絡服務（AWS）推出了Bedrock，這是一項提供來自AI21 Labs、Anthropic和Stability AI的基礎模型的服務，使開發者能夠構建和擴展生成式AI應用程序，用於知識管理。
2023年6月：IBM推出了Watsonx，一個新的AI和數據平台，旨在促進生成式AI模型的開發和部署，用於企業知識管理解決方案。
2023年8月：Nuance Communications（微軟旗下公司）宣布其對話式AI解決方案的進展，將生成式AI融入其中，以改善醫療領域的知識管理和病患互動。
結論
生成式AI已顯著改變了知識管理領域，帶來了巨大的挑戰和卓越的機遇。這項技術提升了數據在組織內的分析、共享和利用方式，推動了效率和創新。然而，生成式AI的實施伴隨著一系列複雜性，包括數據隱私、準確性、依賴性以及道德問題等方面的挑戰。隨著生成式AI的持續發展，組織需要積極應對這些挑戰，同時充分利用這項技術的能力，以保持競爭力並有效管理組織知識。擁抱生成式AI的潛力與風險，將對未來知識管理策略的進步至關重要。
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