目前的AI已经对海量通用知识进行深度学习，涵盖了传统知识管理的核心任务，即信息的有效存储与检索。甚至能够揭示个体认知边界之外的“未知之未知”。
然而，现实世界中中大多数都是复杂问题，其解决方案往往超越了单一知识或领域的线性调用。这类问题的解决，高度依赖于在具体情境中进行判断、选择、跨领域知识整合，以及从试错过程中获取新知的能力。这也构成了当前AI尚无法企及的人类核心价值。究其根本，现行的人工智能是基于算法预测序列中下一个高概率出现的Token，此一机制与人类在特定情境下进行的思考、判断与决策存在本质差异。
因此，在人工智能时代，知识管理的核心议题从如何加速信息与知识的检索与调用，转向了如何更好地利用AI作为催化剂，以系统化地激活、提炼并放大组织与个人在特定情境中产生的隐性知识（如经验洞察、深度反思、决策逻辑）。通过这一过程，将隐性知识得以显性化与结构化，从而能够提升在未来解决同类或类似问题的效率与成功率，并沉淀为为独特且难以复制的个人或组织智慧资本。