傳統知識管理往往流於靜態建檔，無法真正支撐現場決策與跨部門協作。本篇文章指出知識活化的關鍵，不在於全面蒐集，而是從一個痛點出發，讓知識能夠流動、被轉譯、持續被驗證與優化。我們說明隱性知識為何無法傳遞，AI 如何介入資料萃取與推薦，以及如何打破數位孤島、建立回饋迴路，最終讓 AI Agent 成為智慧知識網絡的關鍵推手。知識活化不是專案，而是一場「讓組織變聰明」的日常機制。

從經驗流失到認知資本：AI導入的真正課題 本文以製造業轉型中的結構性問題為出發點，指出當前普遍推行的三部曲「自動化」、「數據平台」與「數位教育」，雖然為企業建立了智慧製造的基礎架構，但卻常忽略了對「隱性知識」的數位封裝與傳承，造成經驗流失，且 AI 系統無法承接關鍵判斷力。 我們從 AI 接手越多工作、思考開始被外包的狀況探討，描述組織將面臨「認知債務」與「認知失憶」的風險，當決策失去可追溯性、學習能力停滯、面對變局時，便無法快速修正。為回應這一挑戰，鼎華提出「守破離」方法論