巴布森商學院（Babson College）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）訪問學者，德勤（Deloitte）數據暨數據分析長學程資深顧問。
IT領域的專案，無論是走傳統瀑布式，或如今當道的敏捷式，失敗率都偏高；癥結在專案團隊常為臨時設置，在成果交付後旋即解散。若想提升IT產品的成功率，企業應轉向數位產品模式，以常設的跨職能團隊，支持產品與時俱進。
讓員工各自使用生成式AI草擬Email、腦力激盪……或許能帶來零散效率的提升，但缺乏結構與量測的整體布局，難帶動全公司成果。要把AI變成可衡量的商業價值，領導人需轉向企業級部署：整備非結構化數據與數據流，建立業務與開發團隊的協作與評估框架，並為代理式AI鋪路。
當前AI計畫推出不歇，卻還是很難藉其創造出可觀的營收、效率及創新，根本原因在於缺乏有效協調。若想大幅提升AI的價值，企業應設置一個整合的數據、分析和AI長，賦予明確職責與適當的組織定位。
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。
為提供您更多優質的內容，本網站使用cookies分析技術。若繼續閱覽本網站內容，即表示您同意我們使用 cookies，關於更多 cookies 資訊請閱讀我們的隱私權政策。
