《 知識管理3.0：當AI成為組織大腦 _ (從台積電看AI時代的知識革命) 》
- 跨廠知識交換困難、
- 跨語言文化理解門檻高、
- 大量新人培訓成本昂貴。
- 用AI打造新人的隨身教練，可以全天候解答問題;
- 用AI從企業知識庫自動產生互動式教材，讓資深人員不用從零開始撰寫;
- 更搭配AR/VR提供模擬培訓環境，依據員工背景量身定做學習路徑。
- 問題定義的能力 (Prompt Engineering vs. Problem Framing);
- 批判性驗證與修補 (Critical Thinking & Fact-Checking);
- 跨域連結與創意合成 (Creative Synthesis)
- 員工將機密資料輸入公用AI系統造成資訊外洩;
- AI產生幻覺(hallucination)，提供似是而非的錯誤資訊導致決策失誤。
- 第一階段(2023年):借重雲端LLM快速打造通用AI應用，如個人助理tGenie;
- 第二階段(2024年):建置本地端專用LLM解決特定任務，如知識管理AI助手;
- 第三階段(2024年後):讓LLM與系統互動，用自然語言輔助問題分析;
- 第四階段(2025-2026年):實現LLM與系統的無縫協作，透過代理型AI(Agentic AI)將複雜任務轉換成流暢的處理程序。
- 不在於擁有，而在於流動;
- 不在於儲存，而在於應用;
- 不在於個人，而在於組織。
這段話不只是對IT人說的，也是對所有知識工作者的提醒:
AI時代的知識管理，最終是關於如何讓人類更好地思考、創造、協作。
技術只是工具，人才是主角。
簡報分析:
資料來源:
1.2025 台積電 IT Day
https://www.youtube.com/playlist?list=PLT3USJy3vydAu1XUGO5dY30gd2RBw1QgT
2.台灣積體電路製造股份有限公司. (2025). 【台積電IT卓越新戰略1】
台積IT數位轉型下一步,四大原則加速邁向數位卓越. iThome.
https://www.ithome.com.tw/news/170499
3.台灣積體電路製造股份有限公司. (2025). 【台積電IT卓越新戰略2】
台積IT怎麼用GenAI?生成式AI發展路線圖首度大公開. iThome.
https://www.ithome.com.tw/news/170501
4.台灣積體電路製造股份有限公司. (2025). 【台積電IT卓越新戰略3】
全球擴廠三大難題,台積IT如何善用GenAI因應的關鍵. iThome.
https://www.ithome.com.tw/news/170256
5.台灣積體電路製造股份有限公司. (2025). 【台積電IT卓越新戰略4】
台積IT打造成功AI服務的實戰心法,從流程、平臺到協作模式大公開. iThome.
https://www.ithome.com.tw/news/170512
6.台灣積體電路製造股份有限公司. (2025). 【台積電IT卓越新戰略5】
台積IT組織5年三次大調整,要靠平臺工程讓DevOps創新再加速. iThome.
https://www.ithome.com.tw/news/170257
https://www.gvm.com.tw/article/119039
https://www.managertoday.com.tw/articles/view/69905?utm_source=copyshare
10.麻愷晅(2025)超過8 成員工自學AI，為何無法真正融入工作？經理人
https://www.managertoday.com.tw/articles/view/70405
11.林昭儀(2025)麥肯錫２０２５報告：AI培訓不平等，僅３成員工受惠！
AI應用真正的阻礙不在員工，而是領導者？天下學習 Cheers 快樂工作人
https://www.cheers.com.tw/talent/article.action?id=5104220
12.Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential
《職場中的超級代理：賦能員工，釋放人工智慧的全部潛能》
https://soundcloud.com/mckinsey/listen-to-the-report-8
人工智慧已經進入工作場所，並有可能像蒸汽機對 19 世紀工業革命那樣帶來變革。
憑藉著 Anthropic、Cohere、Google、Meta、Mistral、OpenAI 等公司開發的強大而高效的大型語言模型 (LLM)，我們已經進入了一個全新的資訊科技時代。
麥肯錫的研究估計，人工智慧在企業應用中帶來的長期生產力成長潛力高達 4.4 兆美元。
挑戰就在於此：人工智慧的長期潛力巨大，但短期回報卻不明朗。
未來三年，92% 的公司計劃增加對人工智慧的投資。
然而，儘管幾乎所有公司都在投資人工智慧，但只有 1% 的領導者認為他們的公司在人工智慧部署方面已達到「成熟」階段，這意味著人工智慧已完全融入工作流程並帶來顯著的業務成果。
關鍵問題在於，企業領導者如何部署資金，並引導他們的組織更快地邁向人工智慧成熟階段。這份研究報告的靈感來自於里德霍夫曼的著作《超級代理：人工智慧未來可能走向何方》。
提出了一個類似的問題：企業如何利用人工智慧來增強人類的自主性，並在工作場所釋放更高層次的創造力和生產力？人工智慧可能帶來巨大的正面和顛覆性變革。這種轉變需要時間，但領導者不應氣餒。相反，他們必須大膽行動，以免未來失去競爭力。重大經濟和技術變革的歷史表明，這些時刻可以決定企業的興衰。
40多年前，網路誕生了。自那時以來，包括Alphabet、亞馬遜、蘋果、Meta和微軟在內的公司市值都達到了數兆美元。更重要的是，網路改變了工作和資訊取得的格局。如今的人工智慧就像多年前的網路：企業領導者面臨的風險不是想太大，而是想得太小。
本報告探討了企業在技術和業務方面為採用人工智慧所做的準備。
報告結論認為，員工已做好迎接人工智慧的準備。成功的最大障礙在於領導力。
第一章探討了過去兩年科技的快速發展及其對企業採用人工智慧的影響。
第二章深入探討了員工和領導者對人工智慧的態度和看法。
我們的研究表明，員工對人工智慧的接受度比領導者想像的要高。
事實上，他們已經在日常工作中應用人工智慧；他們認為人工智慧將在未來一年內取代30%工作的可能性是領導者預想的三倍；並且他們渴望學習人工智慧技能。
然而，在職場中，對人工智慧持樂觀態度的人只佔略微多數；相當一部分人（41%）持謹慎態度，需要額外的支持。而千禧世代，作為最熟悉人工智慧且通常擔任管理職務的群體，可以成為變革的有力倡導者。
第三章探討了人工智慧部署中速度和安全性的必要性。
儘管領導者和員工都希望加快步伐，但信任和安全仍然是首要考慮因素。大約一半的員工擔心人工智慧的準確性和網路安全風險。即便如此，員工們仍然對自己的公司（而非其他公司）更有信心，相信自己能夠正確地應用人工智慧。企業領導者有責任透過做出大膽而負責任的決策來證明他們的信心是正確的。
第四章探討如果領導者不設定遠大目標，企業在人工智慧競賽中將面臨落後的風險。
隨著人工智慧熱潮逐漸消退，企業應更重視能賦能員工日常工作的實用應用。這些應用可以建構競爭壁壘，並帶來可衡量的投資報酬率。無論在哪個產業、職能部門或地區，進行策略性投資的企業都能超越利用人工智慧創造增量價值的限制，轉而實現變革性改變。
第五章探討了領導者需要如何幫助團隊成功運用人工智慧。
人工智慧在職場的挑戰並非技術挑戰，而是商業挑戰。它要求領導者協調團隊、應對人工智慧帶來的挑戰，並重塑公司以適應變革。
https://www.bnext.com.tw/article/85613/anthropic-interviewer
Anthropic在2025年12月5日發布的最新調查中發現，
AI技術已經高度融入職場，但許多人都害怕使用AI帶來的負面觀感，
甚至默默用不願意讓其他人知道。
Anthropic最新公佈的調查報告，是為了測試新開發的AI訪談工具Anthropic Interviewer，
而對1,250名工作者進行的訪談。
其中包括1,000名普通員工、125名科學家，以及125名創意工作人士，並透過收集的結果進行分析，了解AI對社會及經濟帶來的影響。
https://fc.bnext.com.tw/articles/view/4050
6 大瓶頸：
1. 缺乏高層推動與策略整合
2. 客製化開發資源與門檻過高
3. 大型語言模型的技術限制
4. AI 團隊與業務部門間缺乏協作
5. 資料品質與可用性不足
6. 組織文化與人員對新技術的抗拒
3 大風險：
1. 人機協作的模糊地帶
2. 自主性的控管難題
3. 代理氾濫與系統碎片化的風險
3 項行動步驟：
1. 行動一：結束實驗，重新聚焦 AI 投資方向。
2. 行動二：重塑 AI 治理與營運模式。
3. 行動三：啟動具代表性的轉型專案，並同步建構技術底座 。
專家揭曉：這些企業只是「採購工具」，而非真正轉型！天下學習 Cheers 快樂工作人
- BCG《AI at Work：Momentum Builds,
But Gaps Remain》調查
- PwC《The Fearless
Future：2025
Global AI Jobs Barometer—AI makes people more valuable》
16.楊耀誠 及 汪亦柔(2025)生成式AI當道，員工體驗是升級還是瓦解？
- 萬寶華《2024台灣勞動力趨勢調查》
知識管理（Knowledge Management, KM）理論演進與 AI 轉型（1990–2025）
一、知識管理的理論起源與核心概念（1990–1999）
知識管理作為管理研究的重要議題，其理論基礎可追溯至1990年代，涵蓋組織知識創造、知識基礎觀、吸收能力及知識作為競爭資源等概念。
- Nonaka (1994) 提出組織知識創造理論（SECI 模型），強調隱性知識與顯性知識在組織中透過社會化、外化、組合與內化循環轉換，奠定後續 KM 理論核心。
- Nonaka & Takeuchi (1995) 進一步系統化 SECI 理論，說明日本企業如何透過組織文化、制度及領導支持知識創造，將理論推向管理實務。
- Grant (1996) 與 Spender (1996) 分別提出知識基礎觀（Knowledge-Based View, KBV），將知識視為企業最重要的戰略資源，強化 KM 與策略管理的連結。
- Davenport & Prusak (1998) 則以實務導向整理 KM 流程與方法，明確界定知識不同於資料與資訊的性質。
- Kogut & Zander (1992) 探討組合能力如何形成企業知識優勢，提供早期 KM 應用的理論依據。
- Hansen et al. (1999) 則提出編碼策略與人際策略兩種知識管理策略，揭示知識管理的組織實務選擇。
理論意涵：
1990年代 KM 文獻奠定了組織知識創造、吸收、轉移與應用的基本框架，並強調知識作為競爭資源的重要性。
二、理論深化與實務擴展（2000–2019）
2000年代，KM 研究進入系統化與組織能力視角的深化期，關注 KM 系統、流程、成熟度模型，以及中小企業脈絡等：
- Alavi & Leidner (2001) 系統整理 KM 與資訊系統的關聯，提出 KM 系統概念架構，成為 MIS 與 KM 交會的經典文獻。
- Gold, Malhotra & Segars (2001) 從組織能力角度驗證 KM 基礎設施與流程對績效的影響，奠定實證研究基石。
- Lee & Choi (2003) 探討文化、結構與 IT 對 KM 流程與組織績效的影響，深化 KM 成效機制理解。
- Wong & Aspinwall (2004) 闡述中小企業 KM 實踐，拓展研究適用範圍。
- Becerra-Fernandez & Sabherwal (2001) 提出權變理論視角的 KM 框架，指出組織環境與資源條件對 KM 流程的調節作用。
- Teece (2007) 將 KM 納入動態能力理論，說明知識重組與再配置對環境適應的重要性。
- Heisig (2009) 彙整全球 KM 成功因素，提出跨文化與跨產業適用的 KM 成熟度模型。
- Silwattananusarn & Tuamsuk (2012) 回顧資料探勘與分析技術在 KM 中的應用，標誌 KM 從管理導向邁向智慧化。
- Kane et al. (2014) 探討社群平台對組織知識流動與學習的影響，為數位協作與 AI 平台的應用奠基。
理論意涵：
此階段 KM 理論由核心概念擴展至系統化、組織能力及智慧化應用，強化 KM 與組織績效的連結，也為 AI 引入 KM 系統奠定基礎。
三、生成式 AI 與知識管理的新典範（2020–2025）
隨著生成式 AI 與大型語言模型（LLMs）的發展，KM 正經歷管理典範轉移：
- Nguyen et al. (2025) 系統性回顧生成式 AI 在 KM 的應用，指出 AI 重塑知識創造、分享與應用流程。
- AlMuzaini et al. (2025) 分析 AI 介入 KM 流程的方式，揭示知識結構、責任與驗證機制的新挑戰。
- Some et al. (2025) 探討 LLM 與知識圖譜及專家系統整合，提出人機共構知識管理的新架構。
- Malik (2025) 與 Pimentel & Veliz (2025) 說明生成式 AI 在自動化知識庫、情境式問答及導入 KM 的路線圖應用，強化企業知識治理能力。
- Gelashvili-Luik et al. (2025) 剖析 AI 技術整合 KM 的挑戰與機會，強調治理與人機協作的重要性。
理論意涵：
AI 時代 KM 不再單純是知識管理，而是知識治理（Knowledge Governance）。
組織需設計人機共學流程、建立知識驗證機制、明確認知責任，以確保知識生成與決策品質。
四、研究脈絡與未來議題
從1990年至2025年，KM 理論經歷三個發展階段：
1. 理論奠基（1990s）：
SECI 模型、知識基礎觀、吸收能力與知識作為戰略資源。
2. 理論深化（2000–2019）：
系統化 KM、組織能力視角、智慧化與數位協作。
3. 管理典範轉移（2020–2025）：
生成式 AI 與 LLM 促使 KM 轉向知識治理，人機共構知識、責任與驗證成為核心議題。
未來研究方向：
AI 時代 KM 的理論建構應聚焦於
- 「人機共學、知識驗證、認知責任及治理框架」，
- 以支援組織策略決策與創新能力提升。
1990–2025 年，知識管理（KM）—AI 轉型，核心文獻回顧
編號
作者（年份）
研究主題／
焦點
研究方法
核心概念／變數
主要研究貢獻
1
Nonaka (1994)
組織知識創造
理論建構
SECI、
隱性／顯性知識
奠定知識管理理論核心，提出知識動態轉換模型
2
Nonaka & Takeuchi (1995)
知識創造型組織
個案研究
SECI、
組織文化
將 KM 理論系統化並連結企業實務
3
Grant (1996)
知識基礎觀
理論分析
KBV、
競爭優勢
將知識定位為企業最重要的策略性資源
4
Spender (1996)
組織知識類型
理論建構
個人知識、
社會知識
強化 KBV 理論的組織層次分析
5
Davenport & Prusak (1998)
知識管理實務
實務歸納
知識流程、
KM 實踐
建立 KM 從概念到實務的操作框架
6
Kogut & Zander (1992)
知識與組合能力
理論＋實證
組合能力、
技術複製
說明知識如何形成企業差異化能力
7
Hansen et al. (1999)
KM 策略選擇
概念性分析
編碼化 vs.
人際化
提出 KM 策略雙軌模型
8
Szulanski (1996)
知識轉移障礙
實證研究
知識黏性
解釋組織內部最佳實務難以複製的原因
9
Argote & Ingram (2000)
知識轉移
實證研究
組織學習、
轉移機制
建立 KM 與競爭優勢的連結
10
Alavi & Leidner (2001)
KM 與資訊系統
文獻回顧
KM 系統、
IT 支援
KMIS 領域最具影響力的概念綜述
11
Becerra-Fernandez & Sabherwal (2001)
KM 權變觀點
理論＋實證
KM 流程、
情境變數
說明 KM 成效依賴組織情境
12
Nahapiet & Ghoshal (1998)
社會資本與 KM
理論建構
社會資本、
智識資本
將 KM 與組織社會關係結合
13
Serenko & Bontis (2013)
KM 學術影響力
計量分析
期刊排名、
引用
界定 KM 領域的核心期刊與研究版圖
14
Baskerville & Dulipovici (2006)
KM 理論基礎
文獻回顧
KM 哲學基礎
系統整理 KM 的理論根源
15
Massaro et al. (2016)
SLR 方法論
方法論論文
結構式
文獻回顧
提供 KM 與管理研究的 SLR 標準
16
Durst et al. (2024)
中小企業 KM
系統性
文獻回顧
SMEs、
KM 趨勢
彙整中小企業 KM 最新研究方向
17
Asim et al. (2023)
KM 與產品創新
系統性
文獻回顧
KM、
NPD
說明 KM 對創新績效的關鍵角色
18
Henz et al. (2024)
KM 實施模式
系統性
文獻回顧
KM 成熟度、
導入
整理 KM 導入 架構與實施挑戰
19
Panda et al. (2025)
知識分享與創新
系統性
文獻回顧
知識分享、
創新
建立 KM 與創新研究未來議程
20
Wooi (2024)
數位時代 KM
概念性分析
AI、
大數據、
KM
指出 KM 正邁向智慧化與自動化
21
Serenko & Dumay (2015)
KM 引用經典
計量分析
Citation classics
勾勒 KM 領域 發展脈絡
22
Nguyen et al. (2025)
GenAI × KM
系統性
文獻回顧
LLM、
生成式 AI
指出 AI 正重塑 KM 的知識創造與治理模式
1.研究缺口命題一：AI 介入後，知識管理流程的理論定位仍不明確
缺口說明
既有 KM 文獻多以「知識創造、儲存、分享與應用」作為分析主軸（Nonaka, 1994；Alavi & Leidner, 2001），而近年 AI 導入 KM 的研究，則多聚焦於技術功能或績效改善（Nguyen et al., 2025；Durst et al., 2024）。
然而，現有研究尚未清楚說明：
當 AI 具備生成、推論與建議能力時，其在 KM 流程中究竟扮演的是支援工具、協作者，抑或準認知行動者（quasi-cognitive agent）。
此一角色模糊，使既有 KM 理論架構難以回應 AI 深度介入後的組織知識運作邏輯。
可銜接研究問題／假說方向
- AI
在不同 KM 流程階段（創造、分享、應用）中的角色差異為何？
- AI
介入程度是否會重塑
KM 流程間的相對重要性？
2.研究缺口命題二：生成式 AI 對「隱性—顯性知識轉換機制」的影響尚未被理論化
缺口說明
SECI 模型長期作為 KM 領域的核心理論基礎（Nonaka, 1994；Nonaka & Takeuchi, 1995），其關鍵假設在於隱性知識需透過人際互動與社會情境才能外化。
然而，生成式 AI 具備將非結構化經驗轉譯為可用文本與模型輸出的能力，可能改變隱性知識外化的途徑與條件。
目前文獻多從技術效率或應用案例加以描述，但尚未系統性檢驗 AI 是否正在改寫 SECI 模型中人際互動的核心地位。
可銜接研究問題／假說方向
- 生成式 AI 是否強化、替代或弱化傳統的隱性知識外化機制？
- AI
輔助外化是否影響知識品質或組織學習深度？
3.研究缺口命題三：人機共構下的知識治理與責任分配缺乏組織理論視角
缺口說明
近期 KM × AI 文獻已指出 AI 導入後將帶來治理、信任與責任歸屬問題（Henz et al., 2024；Panda et al., 2025），但多停留在規範性或風險描述層次。
相對而言，組織理論中關於權力、控制與責任配置的概念，尚未被充分引入 KM–AI 的分析框架。當知識由人與 AI 共同生成時，其正確性、可責性與決策依據的歸屬，仍缺乏可操作的理論模型。
可銜接研究問題／假說方向
- 人機共構的 KM 系統是否改變組織中知識權威的形成方式？
- 知識治理機制是否中介 AI 導入與組織績效之關係？
4.研究缺口命題四：AI 導向 KM 對組織學習與動態能力的長期影響仍未被驗證
缺口說明
KM 長期被視為組織學習與動態能力的重要基礎（Grant, 1996；Teece, 2007），但近年 AI 導向 KM 的實證研究多採橫斷式設計，著重短期績效或效率提升（Nguyen et al., 2025）。
AI 是否強化組織的知識吸收與重組能力，抑或導致過度依賴演算法而削弱深度學習，仍缺乏實證驗證。
可銜接研究問題／假說方向
- AI
輔助 KM 是否正向影響組織動態能力？
- 組織學習是否在 AI–KM 與創新績效間扮演中介角色？
知識管理（Knowledge Management, KM）理論演進與 AI 轉型（1990–2025）
（一）知識管理的理論奠基：從知識創造到知識基礎觀
知識管理（Knowledge Management, KM）作為一門研究領域，其理論基礎可追溯至 1990 年代組織理論與策略管理對「知識本質」的重新定位。
Nonaka（1994）率先提出組織知識創造的動態理論，透過 SECI 模型說明隱性與顯性知識在社會互動過程中不斷轉換，開啟了將知識視為「可被管理之動態過程」的研究典範。此一觀點不僅突破傳統將知識視為靜態資源的限制，也使知識創造成為組織層次的分析核心。
延續此一脈絡，Nonaka 與 Takeuchi（1995）進一步以日本企業為實證基礎，系統性說明組織文化、領導與制度如何支持知識創造，促使 KM 從抽象理論逐步走向可觀察的管理實務。
與此同時，策略管理領域亦發展出「知識基礎觀」（Knowledge-Based View, KBV），主張知識乃企業最關鍵的競爭性資源（Grant, 1996；Spender, 1996）。KBV 強調企業的核心能力並非單一資源，而是組織整合、轉化與應用知識的能力，進一步奠定 KM 與企業競爭優勢之理論連結。
整體而言，1990 年代的 KM
文獻呈現出由「知識是什麼」轉向「知識如何在組織中被創造與運用」的理論轉折，並為後續 KM 與組織學習、策略管理的交會奠定基礎。
（二）知識管理的制度化與系統化：流程、策略與能力觀點
進入 2000 年代後，KM 研究逐漸從宏觀理論建構轉向制度設計與實證驗證。
Alavi 與 Leidner（2001）對 KM 與知識管理系統（KM Systems）的整合性回顧，被視為資訊管理領域中最具影響力的經典文獻之一，其系統性界定知識類型、KM 流程與資訊科技角色，確立 KM 作為一套可設計、可評估的管理系統。
在組織層次上，研究者開始關注知識如何被轉移與共享。
Argote 與 Ingram（2000）指出，知識轉移能力本身即是企業競爭優勢的重要來源；Szulanski（1996）則提出「知識黏性」概念，說明即使組織內部存在最佳實務，知識仍可能因情境差異與社會因素而難以複製。
此外，Hansen、Nohria 與
Tierney（1999）提出編碼化與人際化兩種 KM 策略，凸顯 KM 並不存在「一體適用」的最佳解，而須視知識特性與組織情境而定。
此一時期亦有學者從社會與關係層面深化 KM 理論。
Nahapiet 與 Ghoshal（1998）將社會資本納入知識創造分析，指出信任、共享規範與網絡結構是促成知識整合的重要條件。
整體而言，2000 年代的 KM 文獻逐漸形成以「流程—能力—策略」為核心的分析架構，使 KM
成為可被組織設計與管理的制度性實踐。
（三）KM 研究的擴展與反思：方法論與應用情境的深化
2010 年代以降，KM 研究呈現出顯著的擴展與反思趨勢。
一方面，研究主題逐步涵蓋中小企業、創新管理與跨組織合作等多元情境（Becerra-Fernandez & Sabherwal, 2001；Serenko & Bontis, 2013）；
另一方面，方法論上亦出現大量系統性文獻回顧（SLR），試圖整合快速成長的研究成果（Massaro et al., 2016）。
此一階段的文獻顯示，KM 已從單純的知識儲存與分享，轉向支撐組織學習、創新與績效的整合性管理機制。
然而，部分研究亦指出，過度工具化與流程化的 KM 實踐，可能忽略知識的情境性與人際互動本質，導致 KM 成效不如預期。
（四）AI 轉型下的知識管理：從支援工具到認知夥伴
近年來，隨著人工智慧與生成式 AI 技術的快速發展，KM 研究正面臨新的典範轉移。
系統性文獻回顧顯示，AI 不再僅是支援知識搜尋與分類的工具，而逐漸介入知識創造、整合與應用等核心流程（Durst et al., 2024；Nguyen et al., 2025）。生成式 AI 與大型語言模型（LLMs）的出現，使知識管理系統具備即時生成、情境理解與互動回應的能力，顯著改變組織中人與知識的互動方式。
然而，現有文獻亦指出，AI 導入 KM 後所引發的治理、責任歸屬與人機協作問題，仍缺乏系統性理論整合（Henz et al., 2024；Panda et al., 2025）。
多數研究聚焦於技術可行性與績效提升，對於 AI 如何重塑組織知識的生成邏輯、權力結構與學習模式，仍有待進一步探討。
（五）小結與研究缺口
綜合上述文獻可知，KM 理論已歷經
「知識創造—制度化管理—數位化支援—AI 共構」等階段性演進。
然而，相較於早期對人際互動與情境知識的重視，當前 AI 導向的 KM 研究仍偏重工具與系統層次，對於人機共構下的知識生成機制與治理模式，尚缺乏整合性理論框架。
知識管理領域經典文獻20篇 (1990-2025)
📚 經典奠基文獻 (1990s)
1. Nonaka, I. (1994).
"A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation." Organization
Science, 5(1), 14-37.
- 重要性: 知識管理領域最具影響力論文,提出SECI模型(社會化、外化、組合、內化)
- 連結: https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.5.1.14
- 引用次數: 30,000+ 次
2. Nonaka, I., &
Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company. Oxford University
Press.
- 重要性: 將SECI理論系統化,榮獲1995年美國出版商協會最佳商業管理圖書獎
- 連結: https://global.oup.com/academic/product/the-knowledge-creating-company-9780195092691
- 引用次數: 40,000+ 次
3. Grant, R. M. (1996).
"Toward a Knowledge-Based Theory of the Firm." Strategic
Management Journal, 17(Winter Special Issue), 109-122.
- 重要性: 提出知識基礎觀(KBV),將知識視為企業最重要的戰略資源
- 連結: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/smj.4250171110
- 引用次數: 13,694+ 次
4. Spender, J. C. (1996).
"Making Knowledge the Basis of a Dynamic Theory of the Firm." Strategic
Management Journal, 17(S2), 45-62.
- 重要性: 探討組織知識的不同類型及其對企業競爭優勢的影響
- 連結: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/smj.4250171106
5. Davenport, T. H., &
Prusak, L. (1998). Working Knowledge: How Organizations Manage What They
Know. Harvard Business School Press.
- 重要性: 實務導向的知識管理聖經,基於30多家企業的實踐經驗
- 連結: https://archive.org/details/workingknowledge00thom_1
- 引用次數: 15,000+ 次
📊 理論深化時期 (2000s)
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- 重要性: MIS領域最重要的KM綜述,系統整理知識管理的概念基礎
- 連結: https://aisel.aisnet.org/misq/vol25/iss1/6/
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7. Argote, L., & Ingram,
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8. Hansen, M. T., Nohria,
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- 重要性: 提出編碼策略(codification)與人際策略(personalization)兩大知識管理策略
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🔄 應用擴展時期 (2010s)
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13. Serenko, A., &
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14. Massaro, M., Dumay, J.,
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15. Nahapiet, J., &
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🚀 數位轉型時期 (2020-2025)
16. Durst, S., Foli, S.,
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- 重要性: 回顧2012-2022年180篇論文,分析中小企業知識管理趨勢
- 連結: https://link.springer.com/article/10.1007/s11301-022-00299-0
17. Asim, Z., Sorooshian,
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- 重要性: 分析28,548篇KM論文,探討知識管理與產品開發的關聯
- 連結: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2444569X2300046X
18. Henz, P., Bayramova,
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- 連結: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/kpm.1780
19. Panda, M., Hossain, M.
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- 重要性: 使用PRISMA方法分析462篇研究,探討知識分享與創新的關係
- 連結: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/kpm.70013
20. Wooi, C. T. (2024).
"Knowledge Management in the 21st Century: Trends, Developments, and
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- 重要性: 探討數位時代知識管理的發展趨勢,包括AI與大數據應用
- 連結: https://www.researchgate.net/publication/385643712
📌 特別推薦:系統性文獻回顧論文
額外推薦1:
Serenko, A., & Dumay, J. (2015).
"Citation Classics Published in Knowledge Management Journals. Part I:
Articles and Their Characteristics." Journal of Knowledge Management,
19(2), 401-431.
- 重要性: 分析知識管理領域的引用經典,提供領域發展脈絡
- 連結: https://www.researchgate.net/publication/275248064
額外推薦2:
Baskerville, R., & Dulipovici, A. (2006).
"The Theoretical Foundations of Knowledge Management." Knowledge
Management Research & Practice, 4(2), 83-105.
- 重要性: 系統整理知識管理的理論基礎
- 連結: https://www.researchgate.net/publication/31947183
📖 使用建議
入門必讀 (前5篇):
1.
Nonaka (1994) - 理解SECI模型
2.
Davenport & Prusak (1998) - 掌握實務應用
3.
Grant (1996) - 理解理論基礎
4.
Alavi & Leidner (2001) - 系統性理解KM
5.
Nonaka & Takeuchi (1995) - 深入知識創造
理論深化 (第6-10篇):
- 適合研究者深入理解知識轉移、組織學習等主題
當代趨勢 (第16-20篇):
- 掌握AI時代、數位轉型背景下的知識管理新發展
研究方法參考:
- 第14篇 (Massaro et al., 2016) 提供系統性文獻回顧方法
- 第16-20篇展示當代系統性回顧的實踐
簡報分析_文獻探討
系統性地梳理了知識管理（KM）從 1990 年代至今的發展脈絡與理論演進。
- 早期研究奠定了組織知識創造與策略資源的核心架構，
- 隨後轉向探討資訊系統整合、組織能力及實證績效的關聯。
- 進入 2020 年後，生成式人工智慧（Generative AI）與大型語言模型的興起，帶動了典範轉移，使管理重點從單純的知識流程轉向知識治理。
目前的研究核心在於人機共構、知識驗證與認知責任，強調如何透過 AI 提升組織的決策品質。
- 初期階段以SECI模型與知識基礎觀為核心，確立了知識作為企業戰略資源的地位。
- 隨後，研究轉向系統化架構與組織能力，探討資訊技術如何提升知識流動與實務績效
- 進入2020年後，生成式AI與大型語言模型的崛起引發了管理典範轉移，使自動化知識庫與人機協作變為現實。
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