主題講座知識管理推動者化身為「知識架構師」
次閱讀
在 AI 與數位轉型浪潮下，「知識架構師」逐漸成為企業關鍵角色。其核心不在於文件或系統，而在於為組織建立可被理解、可被信任、可持續演化的知識架構，避免 AI 在缺乏治理的情況下放大混亂，也標誌著知識管理正走向「架構與治理」的新階段。
AI 時代下，企業真正需要的不是更多文件，而是可被信任的知識結構
從新職稱浮現，看見組織角色正在重新定義
近來在 AI 與數位轉型的討論中，「知識架構師（Knowledge Architect）」這個職稱開始浮上檯面。這個名詞並非來自某個既有的標準職系，而是反映出一個更深層的趨勢：現代組織的工作型態，正在快速脫離傳統、單一、可被清楚定義的職務框架。
正如 The Wall Street Journal 所點出的現象，愈來愈多新興職業，難以用一句話說清楚，因為它們橫跨多個專業邊界，也同時承載策略、系統與人的複合責任。
回顧過去，企業中的角色分工相對清楚：有人負責策略規劃，有人撰寫文件，有人管理系統，有人負責教育訓練。這些工作各自隸屬於不同部門，也有清楚的產出形式與績效指標。然而，在數位化與 AI 普及之後，企業面對的已不再只是「把事情做好」，而是「如何讓知識能被正確地理解、快速地取得、持續地重複使用」。在這樣的背景下，許多工作自然開始融合，而「知識架構師」正是這種融合後的代表性角色。
知識架構師關心的，不是文件，而是「知識如何被使用」
從本質來看，知識架構師並不是在「寫更多文件」，也不是單純在「導入一套系統」。他關心的是知識如何被組織、如何被連結、如何在不同情境下被使用。
這包含了文件結構與分類邏輯、知識來源的可信度、版本與生命週期管理、跨部門知識流動的路徑設計，以及使用者實際搜尋、學習與應用知識的行為模式。換言之，這是一個同時站在「內容、流程、系統與人」交會點上的角色。
若從知識管理（KM）的角度來看，其實會發現：知識架構師做的事情，正是成熟 KM 專案團隊長期在做、卻不一定有清楚職稱的工作。KM 的核心從來就不是文件數量，而是確保「正確的人，在正確的時間，取得正確的知識，並能用在正確的情境」。知識架構師的價值，在於把這個看似抽象的目標，轉化為可被設計、治理與優化的結構。
AI 導入後才發現的真相：沒有知識治理，只會放大混亂
許多企業在導入 AI 後才驚覺的現實：如果底層知識沒有被好好治理，AI 只會放大混亂。
當組織急著導入 AI 搜尋、智慧問答、自動化決策支援或企業知識平台時，往往期待「AI 會自動幫我們整理一切」。但實務上，AI 只能依賴既有資料學習與推論；若知識來源混亂、文件版本失控、權威性不清、內容彼此矛盾，那麼 AI 給出的答案只會更快、更自信地傳播錯誤。
因此，知識架構師的角色，並不是在「讓 AI 更聰明」，而是在讓 AI 有值得相信的知識基礎。這包含了界定哪些是「正式可用的知識」、哪些只是個人經驗或暫存資訊；釐清不同知識在決策、訓練、作業與創新上的使用層級；以及建立清楚的治理機制，確保知識在更新、淘汰與擴充時，不會破壞整體結構。沒有這層架構，AI 再強大，也只是在沙地上蓋高樓。
從知識管理推動者，到組織的「知識架構師」
從另一個角度看，知識架構師其實也扮演著「翻譯者」的角色。他需要理解管理階層的策略語言、IT 團隊的系統邏輯、第一線人員的實務情境，以及 AI 工具的能力邊界，並在其中建立共同的知識語彙與結構。這正是為什麼這類職位愈來愈難用傳統職稱解釋——因為它本質上就是跨域的。
對許多知識管理顧問而言，「知識架構師」這個名稱，或許只是換了一個比較貼近 AI 時代語境的說法。但它所代表的意義卻非常重要：知識管理正在從「制度與文件」的時代，正式走向「架構與治理」的時代。未來企業真正的競爭力，不只在於是否導入 AI，而在於是否有人能夠為組織設計一套「AI 可以信任、人可以理解、組織可以持續演化」的知識架構。
也正是在這個脈絡下，知識管理推動者不再只是制度執行者或平台管理者，而是逐步化身為知識架構師——在策略與現場之間，在人與 AI 之間，為組織搭起一座可長可久的知識骨架。
講師介紹知識管理首席顧問-陳英昭 | |
 | ♦經歷： ♦學歷： ♦認證： ♦榮譽： |
文章推薦 |
  |