原来卡在哪
某省属国企一级子公司，10 余条电商业务线：员工不愿把个人经验交出来，数据分散不完整，IT 牵头推 AI 推不动——技术交付做完了，业务并没有真正用起来。
具体怎么做的
设立「知识萃取师」角色：把散落在员工脑中的隐性经验萃取成组织知识。
先梳理流程再做 Agent：不按技术清单堆功能，先把业务流程理顺。
从法务 AI 筛查切入：高频、规则明确、价值可算的场景先行。
让行政人员自己做 Agent：业务人员成为「新的 FDE」；牵头方从 IT 调整为人事，组织责任重新划分。
效果 · Before → After
法务合同筛查
法务编制
AI 建设者
踩过的坑
- 员工不愿交出知识——需要知识萃取与激励机制
- IT 牵头改为人事牵头——组织责任重新划分
- 数据不如想象中完整
义道点评 · 放到制造企业里怎么做
义道财务 · 2026-09 ｜ 以下是义道的观点，不属于原案例内容；原案例不是义道的项目。
看点
牵头方从 IT 换成人事，设立「知识萃取师」，让行政人员自己做 Agent——组织问题不解决，技术交付做完也落不了地。
放到制造企业里
民营制造企业的难点更集中在老板和几位老员工身上：经验在他们手里，交出来有顾虑。义道的做法是把经验萃取和岗位考核绑在一起：谁的经验沉淀进了知识库和考试题库（M10、M13），谁在新人带教上就记一笔。法务合同筛查这个切口同样适用于制造企业——采购合同、销售合同里的付款条件和违约条款，直接影响现金流。
动手前先核对
- 由谁牵头
- 萃取经验有没有激励
- 合同条款有没有统一审查
文中 M01–M16 是义道的成品模块，说明见 义道官网 · 十六个成品模块 ↗；想聊自己工厂的情况，联系义道 ↗。