巴布森商學院院長特聘資訊科技傑出教授（President's Distinguished Professor of Information Technology）， 科技與創業系主任，麻省理工學院數位經濟計畫（MIT Initiative on the Digital Economy）訪問學人，德勤（Deloitte）數據暨數據分析長學程資深顧問。
小蝦米如何擊敗大鯨魚？新創公司雖然規模小，若能妥善運用AI，也有機會與大公司一較高下，甚至成功擴大公司規模。本文提供一套架構，指引雄心勃勃的創業者如何採用AI，讓自己的新事業如虎添翼。
私募股權公司向來講求在短期內提升被投資企業價值，如今也積極導入AI加速這一進程。然而，AI投資要帶來實質回報，絕非靠熱情或科技潮流即可達成。本文深入剖析私募股權公司如何透過完善的盡職調查、流程建構與用例驗證，打造可複製的AI應用模式，穩定創造營運成效與退出價值。企業亦可借鏡這套方法，善用AI驅動轉型。
企業導入生成式AI，若只仰賴通用模型與外部內容，難以獲得實質報酬。「檢索增強生成」（RAG）是目前最有效整合自家專有知識與大型語言模型的做法，前提是非結構化數據具備足夠品質。本文說明企業該如何準備、清理、評估與維護這類內容，讓AI真正解決業務疑問、發揮價值。
生成式AI成為行銷助力，從撰寫產品文案、到預測顧客反應，都表現不俗，但導入過程中卻面臨實際挑戰。若想有效利用生成式AI，須先釐清三大核心決策：選擇生成式還是分析型AI？輸入資料應客製化還是採用通用型？交付前是否需要人工審核？再輔以一套四象限架構，行銷團隊可評估AI工具與策略的取捨，善用AI創新，同時穩控風險。
許多企業想要投資生成式AI，但有觀察者質疑這麼做是否划算。其實關鍵不在技術，而在缺乏讓AI產生經濟價值的能力。若想真正看到回報，先得打好六大基礎：行為改變、要有對照實驗、衡量商業價值、做好數據管理、培育人才、系統化思考。只有具備這些能力，並讓AI專案貼合企業的目的，才能讓生成式AI成為競爭力，而非消失的成本。
近年來，許多企業不斷擴增技術職能的長字輩職位，比如數據長、技術長、數位長，導致職權重疊、決策權分散，影響數位轉型的效率。然而，現在有些組織開始逆向操作，整合這些職能，打造「超級技術」（SuperTech）的領導人，通常稱作「資訊長」，他們不僅負責 IT，還涵蓋數據、分析、AI、網路安全等領域，甚至涉足企業營運，讓數位轉型更具一致性與可執行性。
生成式AI蔚為風潮以來，許多公司都忽略了另外一種存在更久的AI：分析式AI。雖然這種AI的能見度比生成式AI還低，但重要性卻不在其下。本文詳細介紹兩種AI的差異，也提出豐富例證說明企業領導人在何種條件下該採用何種AI，才能徹底釋放AI的威力。
流程管理做得好，生產力就會提高，但問題是，企業很難將AI大規模融入流程管理，因此很難運用AI的威力，大幅改進流程。本文提出七大步驟，協助企業結合AI和流程管理，提升業務績效。
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