Upstart 挑战人工智能最大问题之一

在当今由人工智能驱动的世界中，每天产生的信息量越来越大。普通知识工作者每天已经花费大约2.5小时，几乎占工作日的三分之一，用于搜索信息。这还不包括处理自信但不可靠的人工智能生成答案所花费的时间。Cognatum今天作为首个面向受监管企业的智能管理系统（Intelligence Management System）推出，旨在解决这一问题。

如今公司使用的每个人工智能系统都需要一个信息来源。通常情况下，信息来自互联网数据。在为企业使用设计的更先进系统中，可能是该公司的文档、政策和数据。人工智能系统回答问题，就好像它已经知道哪些内容是准确、最新和经过批准的一样。即使答案不正确或基于不可用的信息，它也会生成答案。IDC报告称，普通知识工作者每天在这些任务上浪费2.5小时。这几乎是工作日的三分之一，用于搜索信息或试图验证人工智能结果，对于一家千人的组织来说，每年成本超过500万美元。

2018年，国际标准化组织发布了ISO 30401，首次为全球提供了一个正式的、标准化的系统，供企业管理其公司的知识和信息资产。这就是知识管理系统（KMS）。该ISO标准设定了公司如何获取、应用、保留和淘汰其知识的要求。包括银行、保险、生命科学、航空航天、医疗保健在内的受监管行业迅速将其采纳为参考标准。

随着人工智能的出现，该标准的核心假设变得过时。

ISO 30401是在只有人类阅读文档的时代编写的。如今，贵公司知识的新主要消费者是人工智能机器。

现在，在某个财富500强公司内部，人工智能刚刚给了某人一个答案。没有人知道谁批准了那个答案。没有人知道它何时是最新的。没有人知道它来自哪里。如果明天监管机构询问，必须有人解释。这对大多数企业来说是个问题。

然而，这不仅仅是人工智能问题。这是一个知识管理问题，也是一个企业问题。现有的KMS系统并非为管理人工智能驱动的知识而设计。

Cognatum是智能管理系统——一个建立在ISO 30401基础上并针对随之而来的AI时代扩展的类别。

Cognatum的双向连接器覆盖50多个企业系统，包括SharePoint、Box、Salesforce、HubSpot、Snowflake、Confluence、Microsoft Teams、Jira、ServiceNow和Workday。这使用户能够按照他们已有的工作方式工作，同时为他们提供所需的知识。

维护是一个循环，而不是一个项目。

这是转变背后的转变。当你的知识的消费者是人时，知识库可以是一个建立、填充、遗忘的项目。当消费者是机器时，每小时对同一知识库运行数千次，整个ISO 30401生命周期必须持续运行，覆盖整个KMS，否则答案会在原地腐烂。

Cognatum将该生命周期作为一个连续循环运行：八个步骤，四个阶段，一个治理规则。

• 摄入 · 捕获与结构化。从每个来源摄取，无需重新编写。规范化为问题、答案、上下文、来源。AI查找并起草条目；人类无需触碰表单。

• 精炼 · 清理。在整个语料库中持续更新、去重、协调、归档。AI实时标记重复、冲突和陈旧内容。这是使AI答案可辩护的步骤。

• 提升 · 丰富与改进。标签、关系、元数据；一个活的知识图谱。根据使用实际显示的效果不佳的内容提出重写建议。AI构建图谱；AI提出改进建议。

• 治理与激活 · 批准、部署、重用。在Microsoft Teams中一次人工签核——记录谁、什么、何时。已批准的知识立即在所有地方生效，并写回源系统。以相同方式提供给人和AI。AI排队和总结、发布、写回——但从不批准，因此人类保持在循环中，数据仍由SME治理。

AI持续运行循环。人类守住关口。

位于你已有存储库之上

该循环运行在公司已使用的存储库之上：SharePoint、Box、Salesforce、HubSpot、Snowflake、Confluence、部门驱动器。无需迁移。无需移动。并且每个曾经给出的答案都可以精确重放，就像它被提供当天一样——不仅是它今天说的，还有它当时说的。整个系统作为单租户设备运行，可选气隙部署。无跨租户数据路径。完全数据主权。

来自创始人

“每个企业AI对话最终都会到达同一个问题，而这个问题与模型无关，”Cognatum首席执行官Perry Robinson说，他曾是独角兽公司Medable, Inc.的联合创始人。“关键在于找到答案并知道答案是正确的。这是一个知识管理问题，而知识管理在主要消费者变成机器的那一天就不再是一个项目。现在它是一个循环。AI运行它。人类守住关口。做到这一点，找到并证明答案就成为一个功能。”

Cognatum由AI负责人Scott Getchel构建，他启动这个项目是为了跟踪自己的工作，然后它悄然传播到整个公司。“在每次对话中，人们告诉我，他们的知识存在于十五个不同的系统中，他们需要十五个登录才能获取，”Getchel说。“答案不是第十六个系统。而是一个循环，运行在所有这些系统之上，跟踪什么是当前的、谁签核了它、它来自哪里。一旦这个循环运行起来，人类和AI都不再猜测。”

共同根源。集体智慧。

可用性

Cognatum现已可用。首批客户群本月上线，更多客户群将在秋季上线。每次合作都从客户自己的实例、文档和工作流上进行30天测试开始。部署是单租户设备，可选气隙部署，Microsoft Teams原生审批，以及用于下游代理的完整API和MCP端点。了解更多请访问cognatum.ai。

贵公司的知识并未丢失。它是不可用的。Cognatum改变了这一点。

Cognatum是面向智能企业的智能管理系统。智能层将组织知识的统一治理家园，以相同且同步的方式，提供给在那里工作的人和它们部署的AI系统。每个答案都带有其批准者、日期和来源。基于ISO 30401知识管理框架和The Cognatum Loop知识管理框架。Cognatum由Perry Robinson、Jerry Murry、Scott Getchel和Gary Murry共同创立。总部位于德克萨斯州达拉斯。知识治理。智能无处不在。了解更多请访问cognatum.ai。

Atoka Tech是RocketDocs（rocketdocs.com）、Luma（askluma.io）和RFx Tech（rfxtech.ai）背后的公司。

WhatNow Technologies Group是Attrilock（attrilock.com）、AutomataNow（automatanow.com）和Sovrinty（sovrinty.ai）背后的公司。

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