烂笔头不如大脑里有。
在互联网的周期里，许多场景都经历过：多次推倒之后的重建，生活和工作的形式，现在和十年前相比：
不仅效率飞升，而且成本骤降。
网络还没有普及前，文字更多留存在纸面上。
随着信息化的发展，数据开始存在电脑里，后来慢慢向手机迁移，现在普遍是云端存储，在文档里随手敲下空格，都会有清晰的历史记录。
不过最高效的方法，是记在自己的大脑里。
人工智能爆火的三年中，知识管理的模式，又又又一次被重建，聪明的AI开始介入。
大模型几乎背下：所有的知识。
它知道的可以秒回答，不清楚的可以搜索后回答，完全不知道的还能用逻辑猜猜看，堪称用户的第二个大脑。
互联网企业存在三到五年以上，都非常看重公司的知识库，这不仅可以提升协作效率，也能积累业务管理的经验。
打工人头疼的是：自己要写文档，还得看别人的文档。
假设公司有三五个部门，管理三五十号员工，那三五年积累下的文档，新人三五天绝对看不完，且不论其它部门的文件，是否有权限查阅。
更魔幻的操作是：看前三年资料，规划后三年。
每次业务复盘和数据分析，都要从资料库里抽丝剥茧，没有资料和存档太多，看的人都得两眼一码黑，查找一个项目资料，搜出来数据好几页。
并非只有企业是这样，个人管理专业知识，分门别类的文档也是一堆又一堆。
初入职场的小白，可能还保留大学的笔记本，后来在电脑的文件夹里，公司是公司的，自己是自己的，工作中还要不断找资料提高专业。
在有点长进的那段时间，电脑桌面就是杂物间。
每年的年底，总会顺手删一大把文档，并非这些资料都没用，而是自己认为熟练记住了，或者可能不需要了。
在今年的年初，试用几款AI知识库产品，用一句简单的话来描述：
把自己手里的资料，上传AI知识库中，基于大模型的智能，帮助你分析整理和扩展信息，还可以根据需求，快速制作成各种类型的资料。
举个简单的使用案例，给AI知识库一批自己写的内容：
它可以分析内容的风格，不同专栏下的数据差异，从网络实时查询热点，针对性的提供爆款内容的写作建议，并且把内容制作成各种文档，音频播客或视频内容。
AI知识库被称为：用户的第二个大脑。
给AI投喂自己的内容，你再与之有诚意的对话，很容易发现自己的优缺点，面对问题需要客观的态度，解决问题还需要积极的行动。
在最近几篇的文章分析中，AI认为文笔过于含蓄。
虽然内容里有问题描述，也存在实际场景支撑，最后也摆明自己的立场观点，但是文字不够犀利，很难引起情绪共鸣和传播。
成年人的心里很清楚，单纯的把话说明白其实很容易。
AI知识库对个人很有用，对企业来说更是如此。
把文档投喂给大模型，等于多一个随时替公司分析业务的智能队友，不同员工的问题，用户的各种需求，可以借助大模型给出回复，不充分的地方还能给出相应的建议。
最常见的就是：新人培训和智能客服。
人工智能在公司的业务里，可以发挥出多大的价值，取决于企业能提供多少场景数据。
假设有几百条实时销售线索，给商务人员挨个分析需要几天。
如果让AI遵循基本判断规则去分析，至少可以先做个优先级排序，筛选成交概率更大的客户跟进，快一步都可能先促成交易。
但是出于安全考虑，企业会担心数据泄露，带来不必要的损失。
AI对知识管理的助力，无法成为学习的捷径，但绝对是提升效率的捷径。
个人的专业水平，公司的业务积累，需要从长期实践中获得。
随着AI知识库产品的成熟，专业叠加独特的经验，可以借助AI充分挖掘和运用，在发展和方向上出谋划策。
用更高的效率，做更多的事情，验证更多的想法。
从信息化到数字化，再到当下的智能化，技术进步带来的效率提升，如果往好处想应该是：节省更多的时间和成本，用来做更多的事情。
但从现实的角度看，节流比开源来得容易。