70-20-10 的學習法則告訴我們，70% 的經驗來自工作中的累積，
也就是「碰到問、做錯學」，要「很久」才能累積。
這其中的關鍵原因是：這些工作中的經驗、眉角 (隱性知識)，並不容易被紀錄與維護，
即使有紀錄，過去用「關鍵詞」搜尋的方式，在需要時也常常找不到。
這就導致了知識管理的 3 大挑戰：
經驗進不去
不好維護，導致過時、不完整、重複、不一致、甚至互相矛盾 ..
需要時，找不到
那個「碰到問、做錯學」 ，剛好就提供了突破線索，
如果我們可以在「碰到、做錯」時就紀錄，也就是「經一事長一智」過程中的那個經驗。
這就很自然地就延伸出以下解決 3 大挑戰的 2 個原則：
邊做邊紀錄
發生的時候 (碰到、做錯) 沒有記錄，以後就很難。
因為今天沒空 or 拖延，明天通常也一樣，結果就是下個星期、下個月、明年 ... 都一樣。
還有一點很重要，
記錄的方式要夠簡單到隨手就能完成，以免影響現有的工作。
下次照著做
這樣就能持續檢視，才有機會發現過時、不完整、重複的資料。
邊做邊記錄，
只要持續執行，就能讓「用得到的經驗」被記錄下來。
因為即使這次沒記錄到，下次還會再碰到的！
這樣就能將「重要且常見的經驗」記錄下來，實現 80-20 法則，讓關鍵的 20% 發揮 80% 巨大效益。
下次照著做，
就能在執行時發現並回報問題，讓「用得到的經驗」進入 PDCA 持續改善的流程，解決了重要資料維護的問題
要能能執行這兩個原則，
前提是要可以從知識庫「找得到」，
如果找不到，就只能不斷記錄重複的問題，或是不能照著做。
還好這個「找不到」的問題，
現在已經能夠透過強大的生成式 AI 技術來解決！
抓住「邊做邊記錄、下次照著做」的原則，再結合 AI 的強項，
就能一舉突破知識管理的三大挑戰：「進不去、維護困難、找不到」
只要每天花 10 分鐘，執行以下 2 個步驟，就能輕鬆搞定！
[4]- 什麼都問 AI
無論遇到什麼問題，都先丟給 AI，這樣就能快速收集到 真實需求，知道要紀錄哪些經驗。
- 整理 FAQ
從問題中挑出 重要且常見 的，
用 Q&A 的形式來整理經驗，就能發揮 80-20 法則，讓關鍵的 20% 解決大部分的問題。
每天花一杯手沖咖啡的時間，做之前什麼都問先 AI，
就能輕鬆的把要每個人要做的事、遇到的問題隨手記錄，
後方團隊就能根據這些需求「整理精鍊」成 FAQ，成功實踐「邊做邊記錄」的原則。
因為問 AI，
就能找到以前的人怎麼做、問題怎麼處理的資料，輕鬆實踐「下次照著做」！
Q2. 維護困難？ [3]
什麼都先問 AI 就對了！
透過 AI 的回答，
就能輕易發現重複、過時和不完整的資料。
重複
就移除或合併呀
過時、不完整
一次進步一點點，就能將「義務」養成無痛的習慣，進入 PDCA 持續改善的循環。
Q3. 找不到？ [4]
這就是 AI 的強項！
可以分析問題的核心、關鍵主體、語意等，
判斷使用者的問題和紀錄在內部資料庫的 FAQ 是否一樣，就順利克服過去用關鍵字搜尋卻找不到的問題。
重點整理
只要每天花 10 分鐘，養成這兩個小小的習慣
- 什麼都問 AI
- 整理 FAQ
就能用 AI 實現「邊做邊記錄、下次照著做」，
一舉突破知識管理的大挑戰：「經驗進不去、維護困難、找不到」。
真的，每天只是一杯手沖咖啡的時間
持續 3 個月，就能打造企業專屬可靠的 AI 知識庫，而且還不會胡說八道喔。