看了羅胖“啟發(fā)俱樂部”華為專場(chǎng)《怎么把知識(shí)變成資產(chǎn)》，談一下我的膚淺想法。
知識(shí)是資產(chǎn)嗎？
未必，很多時(shí)候知識(shí)是負(fù)債。因?yàn)閷W(xué)習(xí)新知識(shí)需要付出大量的金錢成本、寶貴的時(shí)間成本和機(jī)會(huì)成本。萃取實(shí)踐中的經(jīng)驗(yàn)也一樣有高昂的萃取時(shí)間成本。沒有知識(shí)變現(xiàn)（應(yīng)用并產(chǎn)生價(jià)值）前，知識(shí)長(zhǎng)期表現(xiàn)為負(fù)債。甚至，你的大部分知識(shí)，終其一生都表現(xiàn)為負(fù)債。
知識(shí)的學(xué)習(xí)和萃取成本非常高，一定要基于業(yè)務(wù)作戰(zhàn)框架有目的地萃取。萃取收益通常都是邊際效益遞減的。三板斧能搞定80%，就不要折騰六板斧和九板斧。只有價(jià)值非常大，能長(zhǎng)期被廣泛復(fù)制的知識(shí)，才是企業(yè)和個(gè)人的資產(chǎn)。否則，多半是負(fù)債。
我非常重視學(xué)習(xí)和總結(jié)，但并不喜歡販賣知識(shí)焦慮。李嘉誠(chéng)的知識(shí)未必比你多，我們只需要聚焦做好工作的少數(shù)知識(shí)，力出一孔，做到專業(yè)精深即可。千萬(wàn)不要被“藝多不壓身”、“書到用時(shí)方恨少”這些金句忽悠了。知識(shí)無涯，余生有限，唯有聚焦才有力量。
我們?cè)谌A為經(jīng)常提“華為最大的浪費(fèi)是經(jīng)驗(yàn)的浪費(fèi)”，但這并不代表要沉淀所有的知識(shí)。知識(shí)學(xué)習(xí)和萃取的高成本，讓我們要仔細(xì)思考：哪些才是必須積累的核心知識(shí)資產(chǎn)？哪些邊緣知識(shí)是目前可以浪費(fèi)的？每日三省吾身，并不需要回顧所有的細(xì)節(jié)，而是把對(duì)下一次戰(zhàn)斗最有用的感悟沉淀下來。抓住主要矛盾和矛盾的主要方面，非主要矛盾暫時(shí)忽略，不用的千萬(wàn)別折騰。不管怎么做，你都必然丟棄一部分。
我一直把總結(jié)滿天飛、流程滿天飛作為知識(shí)管理的十大誤區(qū)之二。要盡可能追求簡(jiǎn)單、粗暴、但有效。
當(dāng)然，簡(jiǎn)單是相對(duì)的，也不要試圖把本來復(fù)雜的事情過分簡(jiǎn)化。
如何判斷萃取的重點(diǎn)？不要從經(jīng)驗(yàn)不浪費(fèi)出發(fā)，而是以客戶為中心，從業(yè)務(wù)作戰(zhàn)需求出發(fā)，以終為始，就不會(huì)偏航。
打贏一場(chǎng)仗，需要什么知識(shí)？
大部分知識(shí)本身基本沒卵用，更準(zhǔn)確地說是需要什么樣的武器+戰(zhàn)術(shù)！也就是，知識(shí)必須表現(xiàn)為作戰(zhàn)的強(qiáng)大工具體系。美國(guó)空軍牛逼，那是因?yàn)橛凶钕冗M(jìn)的應(yīng)對(duì)各種場(chǎng)景的戰(zhàn)斗機(jī)和適配的作戰(zhàn)軟件。不是因?yàn)檩腿×藥装偃f(wàn)個(gè)作戰(zhàn)案例，而是從案例再萃取中造出了最強(qiáng)大的武器，而且武器越來越智能化，對(duì)人的依賴越來越小，這才是知識(shí)管理的本質(zhì)和方向。
實(shí)踐案例：華為GSM的事故處理和網(wǎng)絡(luò)性能，雖然經(jīng)驗(yàn)無數(shù)，最終沉淀下來的作戰(zhàn)武器就是那幾板斧。網(wǎng)絡(luò)性能從三板斧到九板斧到十六板斧，后面的普適場(chǎng)景越來越少，邊際遞減，就不要持續(xù)增加了。如果未來場(chǎng)景變化，則增加新板斧的同時(shí)，要剪除已過時(shí)或應(yīng)用頻率極低的知識(shí)：不是真的清除，只是從核心作戰(zhàn)武器庫(kù)中下架，真要有N年一遇的小概率事件發(fā)生，還是可以去查知識(shí)庫(kù)。
2012-2014，公司大范圍推AAR總結(jié)時(shí)，我們堅(jiān)定地走基于業(yè)務(wù)作戰(zhàn)的核心交付件（武器）體系。我不關(guān)心經(jīng)驗(yàn)是否被浪費(fèi)，只關(guān)心作戰(zhàn)體系是否越來越強(qiáng)大。我們對(duì)知識(shí)管理的理解，都是實(shí)際業(yè)務(wù)壓力逼出來的。
美中不足的是，2016年啟動(dòng)的運(yùn)維智能化和知識(shí)圖譜等工作沒有堅(jiān)持下來。
還記得我2018年退休前說的一句話：如果我不退休，只有智能化一件事情是我感興趣的。
“因人而來”、“因事而變”是有道理的，但并非企業(yè)知識(shí)管理的重點(diǎn)。企業(yè)知識(shí)管理還是造盡可能通用化的武器。
羅胖老師介紹的知識(shí)萃取，更多是從《得到》知識(shí)傳播視角出發(fā)，生動(dòng)有趣，但和企業(yè)業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)視角有些差異。企業(yè)必然急功近利，直奔作戰(zhàn)武器而去，原理都不想花時(shí)間搞明白。
學(xué)習(xí)=學(xué)+習(xí)。學(xué)習(xí)的精髓是“習(xí)”。“習(xí)”的本意是實(shí)踐和應(yīng)用。只學(xué)不習(xí)，不能知行合一的都是耍流氓，這樣貌似有用、未來總有用的偽知識(shí)基本都是負(fù)債。
總結(jié)=總+結(jié)。總，匯總，就是用一個(gè)碗把知識(shí)盛起來，顯得學(xué)富五車，實(shí)際亂七八糟，基本沒卵用。總結(jié)的精髓是“結(jié)”，也就是結(jié)網(wǎng)，和已有的體系關(guān)聯(lián)，聯(lián)結(jié)成可以用于作戰(zhàn)的更強(qiáng)大武器體系。也就是美國(guó)空軍的先進(jìn)戰(zhàn)機(jī)和作戰(zhàn)軟件，羅胖口中可以打仗、可以搞定事情的棍子。當(dāng)然，專利也是武器。
未來，匯總是數(shù)字化自動(dòng)完成。結(jié)，提煉萃取也是自動(dòng)完成。人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)就是干這個(gè)事情。未來的機(jī)器智能比現(xiàn)在的人工智能更先進(jìn)，不過于依賴于人的經(jīng)驗(yàn)，可以自己探索新知。AlphaZero算是邁出了一步。
現(xiàn)在的咨詢公司，如果不與時(shí)俱進(jìn)，未來很難干過谷歌這樣頂尖的人工智能公司。因?yàn)樽稍儽举|(zhì)就是賣知識(shí)（培訓(xùn)）和問題解決方案（業(yè)務(wù)咨詢和管理咨詢）。可以確定的是：功力深厚的老中醫(yī)一定干不過凝聚了全球無數(shù)頂尖專家，且每時(shí)每刻都在進(jìn)步，不需要休息也不會(huì)失戀的人工智能。最牛逼的老司機(jī)，也干不過自動(dòng)駕駛，有場(chǎng)景化，但哪有什么個(gè)性化。
恐怖的事情來了：包括老師、頂級(jí)咨詢師，甚至企業(yè)管理者會(huì)逐漸被AI取代，是未來20年內(nèi)必然逐漸形成的現(xiàn)實(shí)。
誰(shuí)和機(jī)器智能融合為一體，誰(shuí)就有“鐵甲護(hù)身，神功加持”，有非凡的戰(zhàn)斗力。
否則，就洗洗睡吧。
留給我白呼企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理和知識(shí)管理的時(shí)間，估計(jì)也就10年。
知識(shí)管理的核心在于應(yīng)用
【20210520對(duì)羅胖華為演講的回復(fù)】關(guān)于知識(shí)管理，分享幾條我在公司17年的心得：
1、知識(shí)=解決問題的成功經(jīng)驗(yàn)或失敗教訓(xùn)。源于問題，用于問題，知行合一。
知識(shí)天然針對(duì)問題，并有顯性和隱性場(chǎng)景。問題或場(chǎng)景遷移，則成功經(jīng)驗(yàn)或失敗教訓(xùn)可能失效，這是成功DNA很難復(fù)制的一個(gè)原因。第二個(gè)原因則是措施和結(jié)果的邏輯關(guān)聯(lián)往往并不直接，很多成功者并不真正知道為何成功，導(dǎo)致很多總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)本來就有問題，自然也難以復(fù)制。第三個(gè)原因是方法有效，但你未必具備條件（可以歸入場(chǎng)景）。
成功=f（場(chǎng)景，措施，條件），如同IPO邏輯，I符合，P有效，才有期望的O。
PMI就是分階段、分場(chǎng)景按IPO進(jìn)行項(xiàng)目管理知識(shí)萃取的。
2、經(jīng)驗(yàn)案例化：知識(shí)萃取（華為經(jīng)常叫知識(shí)收割）要按場(chǎng)景、針對(duì)問題提取靠譜的結(jié)論。所謂靠譜，指措施和結(jié)果之間的充分和必要邏輯關(guān)系經(jīng)得起正反兩方面重復(fù)性驗(yàn)證：做了動(dòng)作A會(huì)有結(jié)果B，沒有動(dòng)作A沒有結(jié)果B。而多因素的復(fù)雜邏輯中，要找到經(jīng)得起推敲，并普遍適用的底層邏輯實(shí)際非常困難。這種底層邏輯類似牛頓三定律，是普適規(guī)律，真正的知識(shí)，或者叫科學(xué)規(guī)律。
我們口中大部分的知識(shí)，缺乏嚴(yán)格驗(yàn)證，“DNA”往往既不充分，也不必要。可以參考啟迪思維，但未必能直接抄作業(yè)。真正要掌握的是類似物理定律的相對(duì)普適的底層邏輯，且經(jīng)得起時(shí)間和場(chǎng)景遷移的考驗(yàn)，雖然這很難。
3、案例工具化：保留挑戰(zhàn)和場(chǎng)景，原汁原味完成萃取僅僅是知識(shí)管理的第一步。案例的高度場(chǎng)景化，導(dǎo)致知識(shí)并不好用，真正來一個(gè)問題，搜幾百個(gè)案例，場(chǎng)景很難匹配，還是一頭霧水，效率極低。知識(shí)要變成資產(chǎn)，要進(jìn)入第二步：指定資深專家（領(lǐng)域知識(shí)Owner）對(duì)經(jīng)典場(chǎng)景進(jìn)行分類，對(duì)多個(gè)案例驗(yàn)證有效的措施進(jìn)行再萃取，再萃取的成果不是案例的案例，而是易用的工具或操作流程（流程最終也要工具化，否則難以落地），稱之為案例工具化。
華為實(shí)踐：將幾百篇通信系統(tǒng)事故分析和恢復(fù)案例提煉為簡(jiǎn)單有效的一鍵式事故恢復(fù)工具。復(fù)雜場(chǎng)景被淡化，好處是可以傻瓜式使用，經(jīng)常就是簡(jiǎn)單、粗暴、但有效的三板斧，如同不懂汽車但可以開車，車出問題交給專家修理。專家就是解決沒有工具化的新問題或復(fù)雜場(chǎng)景問題。已知問題盡可能工具化，80%有效也很好。
4、工具產(chǎn)品化：作為設(shè)備提供商，案例工具化下一步是將常用工具作為產(chǎn)品內(nèi)置的一部分，進(jìn)行產(chǎn)品化，核心知識(shí)被沉淀、繼承下來。
而產(chǎn)品研發(fā)過程中的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，則被平臺(tái)+一堆設(shè)計(jì)準(zhǔn)則和工具沉淀下來，確保經(jīng)驗(yàn)不浪費(fèi)。當(dāng)然，這一步華為各部門也做得參差不齊。
5、產(chǎn)品智能化：知識(shí)管理再往下演進(jìn)則是自動(dòng)萃取知識(shí)。人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)本身就是干這個(gè)事情。各公司十四五規(guī)劃中熱火朝天的數(shù)字化也是干這個(gè)事情。和自動(dòng)化、信息化提升生產(chǎn)、辦公效率不同，數(shù)字化/智能化有可能產(chǎn)生全新業(yè)務(wù)模式，會(huì)創(chuàng)造之前沒有的新知識(shí)，也就是，從已有知識(shí)提煉到知識(shí)創(chuàng)造。過去的專家系統(tǒng)、以及當(dāng)前大數(shù)據(jù)喂出來的人工智能還是知識(shí)提煉，但機(jī)器智能是可以自探索的，并不需要大量人工來實(shí)現(xiàn)智能。基于數(shù)字化實(shí)現(xiàn)智能化是未來10年確定性的趨勢(shì)。
知識(shí)管理進(jìn)階：經(jīng)驗(yàn)案例化→案例流程化→流程工具化→工具產(chǎn)品化→產(chǎn)品智能化。
萃取只是KM第一個(gè)環(huán)節(jié)，知識(shí)管理的核心在于應(yīng)用，華為最典型的應(yīng)用就是事故恢復(fù)和網(wǎng)絡(luò)性能，經(jīng)歷了全員寫案例、高手開發(fā)分析和恢復(fù)工具、SE內(nèi)置自恢復(fù)產(chǎn)品、逐漸智能化的全過程。
作為第一個(gè)產(chǎn)品線CKO，我知道華為也沒有做得太好（我這個(gè)兼職的CKO干得不稱職）。
來源：?jiǎn)讨Z之聲；作者：凌湘壽，喬諾戰(zhàn)略管理首席專家，華為公司原2G&3G&CDMA三大產(chǎn)品線研發(fā)總裁
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