Errol Brandt 博士的团队中有一位关键人物突然离世，这促使他寻找一种更好的方法来保存企业知识，并降低灾难性知识丢失的风险。

当组织突然发现关键业务流程因组织理解不完整而中断时，就会发生灾难性的知识损失。这种损失存在多种形式，但在解压缩运行关键业务流程的复杂电子表格时最为常见。

无法获取深层次的隐性技术知识使得定价和资本投资决策变得更加困难，从而影响了业务绩效。

出于知识恢复计划，Brandt 博士开始构建一个原型，作为 IBM® Cloud 上的一项激情计划。截至 2022 年底，该产品已做好测试准备，在两位联合创始人帮助下，Brandt 博士成立了 Knowledge Orchestrator Pty Ltd，开始将该解决方案商业化。

如今，Knowledge Orchestrator 将自己视为“零号客户”，并使用该解决方案来记录其业务的各个方面，支持团队能够随时随地提高工作效率。

IBM 技术帮助 Knowledge Orchestrator 实现了愿景，即创建由 AI 驱动的企业知识管理平台。

Knowledge Orchestrator 使用一种称为 PEG 的独特方法，来开发用于预增强生成的解决方案。与检索增强生成 (RAG) 不同，RAG 有助于验证大型语言模型 (LLM) 生成的内容，PEG 则专注于构建大量自动化标准答案。这是通过独特的内容生成算法完成的，该算法在采用 IBM^®watsonx.ai AI 开发平台的 IBM Cloud 上构建和开发。

该平台将原始的非结构化数据（例如销售数据）转换为结构化自然语言，然后将其作为真值提供。知识被细分为特定领域，可以让算法更有效地工作。这种方法降低了推理成本和产生幻觉的风险。到目前为止，这些一直都是使用生成式 AI 进行管理分析的主要障碍。

Knowledge Orchestrator 使用自己的解决方案已经 12 个月了，效果远远超出了预期。

如今，该公司拥有一支由 5 名全职员工 (FTE) 和 AI 助手 KIRA 组成的团队，其企业知识库包含 2,000 多篇文章（50 多万字）。尽管数字知识库的规模本身就很振奋人心，但更重要的是隐含的员工参与度。数据显示，每位员工每天平均会阅读 9.3 篇文章，撰写 0.9 篇文章。能够实现如此高的参与度，是因为他们会将业务的方方面面都记录在企业知识平台中。

基于 Meier Business Systems (MBS) 购买的 IBM 解决方案已通过各种方式解决了业务问题。

首先，通过提供对 IBM Cloud 上企业级云架构的访问权限，该解决方案已部署在 Kubernetes 集群内。这有助于促进未来的可扩展性、可用性和高效的资源管理。

其次，该解决方案利用 IBM Carbon Design System，后者可提供一组有内聚设计指南和组件，以支持无缝、可访问的用户体验。

最后一点很重要，Knowledge Orchestrator 独特的内容生成算法背后有一套先进的技术支撑，这套技术可以完全在 IBM watsonx.ai 中运行。这使得 Knowledge Orchestrator 能够利用 IBM 丰富的云端服务和 API 目录，包括自然语言处理、Speech to Text 以及用于特定任务语言处理的基础模型（如 Google Flan、Facebook Llama 和 IBM® Granite）。

该解决方案正处于最后阶段，正与少数基础客户进行测试，他们将其用于来增强销售团队的能力。此后，该功能将扩展到其他业务领域，包括销售预测、生产分析和盈利能力模拟。

Knowledge Orchestrator 目前正在寻求与 IBM 合作，通过扩展该解决方案，将 LLM 的强大功能带给更多企业。

Knowledge Orchestrator（链接位于 ibm.com 站外）成立于 2022 年，是一家知识即服务 (KaaS) 解决方案提供商，致力于帮助用户与其企业知识库交互。  Knowledge Orchestrator 的产品旨在促进组织内的知识共享、学习和探索

公司联合创始人 Errol Brandt 博士是澳大利亚注册会计师协会会员，也是澳大利亚公司董事协会的毕业生。他拥有工商管理博士学位，研究领域为澳大利亚制造业的企业可持续发展。他谈到了组织利用先进技术提高生产力的机会，曾被评为 IBM 数据和 AI 领域的冠军（2023 和 2024 年）。