为什么信息架构是员工内部网在 AI 驱动世界中的骨干

多年前，我有机会领导 Sprint Telecommunications 公司的一个 10 个月的内部网改造项目，该公司总部位于堪萨斯城。我们不仅仅是建立了一个新系统——我们改变了数千名员工与数字工作场所互动的方式。该项目获得了 Nielsen Norman Group 的“顶级内部网”列表中的一个位置，这并非偶然。它需要不懈的专注来协调利益相关者，重新思考内容组织，并交付出有效的结果。我们改造了治理、用户体验、搜索功能、分析、社交功能、移动访问——一切。它很艰苦，但它教会了我如何正确地建立内部网。

这是 SaaS 时代之前，在 Staffbase 等工具使内部网开发变得更容易之前。要让员工“喜欢”一篇新闻帖子或跟踪使用数据？你必须自定义构建它。更新是一个噩梦——硬编码的系统意味着内容组织中的一个小错误可能需要数周或数月才能修复。这就是为什么我们专注于信息架构（IA）。如果做得不好，你将会得到一个笨拙的内部网，这将会让每个人都感到沮丧。

为了做好 IA，我们采用了老式的方法：基于用户的卡片分类，使用实体索引卡。我们会在会议室里聚集 20-30 名员工，解释背景，并让他们将卡片分类到堆中，命名每一个堆。然后我们会分析数据——电子表格、可视化、所有这些——来指导领导层关于什么对真正的用户有意义。它需要花费大量时间，通常需要数月，但它是值得的。结果是一个内部网，领导层支持，员工实际上会使用它，而不会在背后抱怨。

今天，在 Staffbase，我们已经简化了这个过程，但核心原则仍然相同：首先倾听员工。当我们为客户提供服务时，我们会举办研讨会，让内部通信、人力资源和 IT 团队（这些团队通常有着截然不同的议程）就内容组织达成一致。这并不容易。这些会议可能需要一整天，甚至更长时间，来草拟一个简单却有效的 IA。然后就是一个漫长的过程，草稿在利益相关者之间传递。对于那些想要更深入的客户，我仍然喜欢推荐使用 Optimal Workshop 等工具进行数字卡片分类研究。它很快，让员工保持在循环中，并不会减慢建设速度。

这些年来，我们见过数百个 IA——有些很出色，有些很糟糕。没有两个是相同的，但以下是一些始终有效的导航模式：

• 我们的公司/关于我们：使命、愿景、价值观、组织结构和角色。这类内容使员工了解大局，并支持编辑策略。
• 人力资源/职业与福利：工资、福利、健康、培训、绩效评估——员工与雇主关系的核心内容。
• 我的工作/我们如何工作：任务导向的内容，例如旅行、费用报告、IT 支持或食堂菜单，按照主题组织，而不是部门，并链接到相关内容。
• 部门/组织：大型团队，如 IT、设施或法律，发布他们的更新。没有重复内容——只链接到源头。
• 产品和服务：展示公司销售的产品，特别是针对销售驱动型公司。
• 个性化标签：像“我的团队”或“领导资源”这样的部分，针对特定群体定制。
• 帮助/IT 资源：清晰的支持链接，带有足够的上下文以节省时间。

以这种方式构建 IA——基于员工反馈——可以带来可衡量的结果。员工可以在不需要无尽点击的情况下找到他们需要的东西。通信团队可以更好地与其他部门合作，因为他们有用户数据来支持他们。启动活动可以更好地落地，因为它们是由真正的见解塑造的。并且在发布后，团队可以监测趋势并做出明智的调整，而不是对每个投诉做出反应。

IA 在 AI 世界中：风险更高

AI 正在重塑数字工作场所，并使 IA 不可协商。一个弱的 IA 不仅会让员工感到沮丧——实际上会让你的 AI 计划失败。我见过这种情况：一个组织不良的内部网会让个性化功能变成一团混乱，浪费时间和金钱。

以下是为什么 IA 比以往任何时候都更重要：

• 能够交付的搜索：AI 搜索引擎需要清晰的导航和元数据来返回准确的结果。一个强大的 IA 确保员工可以快速获得答案。
• 有效的个性化：AI 可以根据角色定制内容，但前提是 IA 逻辑足够清晰，以便算法可以解析它。
• 不会失败的聊天机器人：一个混乱的 IA 会让 AI 工具，如聊天机器人，感到困惑，导致错误答案或重复内容。
• 实时洞察：AI 分析显示了员工如何导航，让你能够根据实际使用情况而不是猜测来改进 IA。

一个牢固的 IA，建立在员工的需求之上，将内部网变成一个赋予员工权力的工具。随着 AI 在工作场所占据更多地位，IA 是使这些工具有效的基础。它不仅仅是关于花哨的技术——它是关于尊重员工和客户的执行。将 AI 的见解与经过用户测试的 IA 相结合，你将会得到一个不仅仅能正常运行的内部网——它会带来结果。这是我多年来一直在努力的目标，也是我继续专注于做对的事情的动力。