人工智慧不再只是未來的想像，而是已經成為多數企業日常營運與工作流程的一部分。
然而，這種高速整合也帶來了一個愈來愈明顯的副作用：文件爆炸式成長！
 

AI 幫我們撰寫文件、產生報告、生成圖片、整理資料，
看起來效率前所未有地提升——
但你是否也隱約感覺到另一件事正在發生？
 

👉 資訊變多了，卻更難找重點。
👉 文件產生變快了，卻更混亂。
👉 決策速度沒有加快，反而更焦慮。

這不是你的錯，
而是我們正身處一場正在擴大的——
「AI 文件雪崩」。

每一個生成式模型、每一個自動化流程、每一次由 AI 推動的工作流，

都在不斷產生新的檔案、草稿、版本與副本，卻缺乏清楚的分類、關聯與淘汰機制。

如果答案是否定的，
那 AI 帶來的就不只是效率，
而是失控的資訊累積。
 

根據 IDC 的研究，目前企業資料中約 80% 屬於非結構化資料，
而這些資料的總量，大約 每兩年就翻一倍。

在這種失控成長下，AI 不只推動生產力，也同時加劇了資訊混亂。
若沒有穩健的文件管理系統，企業將被迫基於：

• 不完整的資料

• 重複的版本

• 無法驗證的內容

來做出關鍵決策。
 

OpenKM 執行長 Gaspar Palmer 指出：

當文件沒有清楚的生命週期管理——
不知道該保留多久、誰能存取、何時淘汰——
企業就會開始出現這些狀況：

• 用重複或過期的資料做決策

• 找不到關鍵文件，卻保存了一堆沒用的版本

• 生產力下降，風險反而上升

AI 本來應該是幫手，
卻在無意間變成混亂的加速器。

關鍵的轉折，不在於「少用 AI」，
而在於重新設計我們如何管理文件與資訊。

新的思維是：

• 不是產生更多內容
• 而是 組織它、追蹤它、確保它可信

真正成熟的文件管理，應該做到：

• 清楚記錄誰存取、修改、分享過文件

• 自動管理版本，避免多個「真假難辨」的檔案

• 確保任何時刻，都只有一個可信版本存在

這樣一來，
AI 產生的內容才能真正變成「可用的知識」，
而不是堆在雲端裡的數位垃圾。

面對這種情境，OpenKM 提出一種整合式方法：
將人工智慧與進階文件管理結合。
 

核心原則很明確：

這個模式能讓企業做到：

• 全程控管文件存取、修改與分享

• 確保資訊完整性與唯一「可信版本」

• 透過自動版本控管消除重複文件

這不只是技術問題，而是企業策略問題。

目前約 60% 的組織仍缺乏完整的文件管理政策，導致大量企業知識：

• 分散

• 重複

• 難以搜尋

• 無法有效利用

結果是：
❌ 生產力下降
❌ 創新能力受限
❌ 決策速度變慢

企業若能掌握資訊管理，不只可訓練更好的 AI，也能降低法律與符合規範的風險。

每天都有成千上萬的新型網路威脅出現，其演化速度早已超過人類能即時反應的極限。

過去，我們習慣：

• 事情發生 → 才開始反應

• 被攻擊 → 才修補漏洞

但在 AI 時代，這樣已經太慢了。

因此，現代資安的關鍵不再只是「防守」，而是——
在威脅發生前就辨識它。

AI 能夠即時分析大量資料、辨識異常行為、預測攻擊模式，
讓資安從「被動防守」，進化成「主動預測」。

AI 已成為推動這場轉變的核心引擎。

當攻擊者利用 AI 自動化攻擊、製造更逼真的詐騙內容、繞過防護系統時，
防禦方也必須使用同等級的工具。

AI 讓企業能夠：

• 分析龐大的即時資料流

• 偵測異常行為與模式

• 在威脅成形前即時回應

每一次攻擊，都會成為系統學習的素材，
讓防禦機制不只是反應，而是預測。

AI 擅長速度與模式識別，
但以下這些，仍然只能由人來負責：

• 脈絡理解

• 價值選擇

• 風險取捨

• 責任歸屬

真正可靠的系統，
不是「全交給 AI」，
而是 AI 當工具，人類當方向盤。

真正可靠的資安體系，必須同時具備：

• 技術效率

• 資料透明性

• 隱私保護

• 人類監督與責任歸屬

AI 提供速度與精準，
但脈絡理解、策略判斷與價值選擇，仍然是人類的責任。

在一個資訊爆炸、風險倍增、速度為王的時代，
贏的從來不是「反應最快的人」，
而是：

技術會不斷進化，
但秩序，永遠來自人的思考與管理。

AI 只是工具。
真正決定秩序與混亂的，
始終是人如何思考、如何管理、如何選擇。

AI 是一股力量。
它能整理世界，也能淹沒世界。
 

差別不在演算法，
而在我們——
是否已學會，用成熟的管理與思考，
接住這股來勢洶洶的浪。