美國貝伯森學院（Babson College）資訊科技與管理校聘傑出教授、麻省理工學院數位商業中心（MIT Center for Digital Business）研究員、國際資料分析研究所（International Institute for Analytics）的共同創辦人、德勤分析（Deloitte Analytics）的資深顧問。與尼廷．米塔爾（Nitin Mittal）合著《全力投入AI》（All In on AI）。
大家都知道生成式AI的能耐，但這些模型背後的環境成本呢？無論是訓練模型、部署模型進行推論，或是製造所需的相關硬體，都會留下龐大的碳足跡，因此，在生成式AI更普及前，應設法找到更環保的做法。本文建議公司採取8項步驟，既可以廣泛運用這項技術，又降低對環境的衝擊。
在當今瞬息多變的環境中，如何善用公司的專有知識，對競爭和創新能力至關重要。而生成式AI正好為知識管理燃起希望。本文介紹企業目前主要採取哪些方法，以及在內容編選、確保品質與法律治理方面，可能面臨什麼挑戰。
當生成式AI讓寫程式碼的專業性降低，我們似乎迎來「公民開發」的時代。使用者能夠自行開發符合需求的程式，專業人員也能撥出時間專注於複雜的系統研發；然而，相關的數據治理難題也應運而生……
企業流程再造，是上世紀90年代盛行的觀念，但實行成果卻沒有與期待相符。人工智慧做為一種用途廣泛的自動化預測與決策科技，將能為流程再造帶來新的氣象。本文說明人工智慧如何促成流程再造，並提供一些成功的案例。
大型公司多半都設有數據長，但這個職位該負責什麼職務，許多公司並不清楚，而且任期也不長。數據長必須為公司創造與證明價值，才能解決這些問題。然而，該用什麼策略來進行？研究數據管理與數據長的頂尖學者，提出了八種策略。
ChatGPT一推出，就成了社會熱議的焦點。但在它推出前夕，本文作者就點出了這類生成式人工智慧的潛力。到底什麼是生成式人工智慧，它如何應用於行銷、程式設計、對話和知識管理，以及它對法律和道德帶來了哪些問題，本文一次讓你了解。
說到推行AI運用，許多公司的執行規模都太小，試探性質太強。據調查，在90％已經進行一些AI投資的公司中，三年來取得商業效益的不到40％，因為小規模運用的成效有限。那麼，那些大力投入AI運用並取得成功的公司，做對了什麼？
臉書、蘋果、亞馬遜、Google、優步（Uber）等頂尖公司，已經以驚人的速度創造了價值。這些公司大多是數位原生的多邊平台公司，善用人工智慧創造了巨大的優勢。傳統公司是否也有可能運用這種商業模式？本文以幾家成功轉型的傳統公司為例證，指出非數位原生的公司，或資源不那麼充裕的中型企業，可透過六個步驟達到轉型的目標。
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