知識管理三步驟:傳遞、活化、加速

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。

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隱性知識與 AI 思考間的主導權之爭

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

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知識管理三步驟:傳遞、活化、加速

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。

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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

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