蘭迪．畢恩 Randy Bean | 哈佛商業評論・與世界一流管理接軌

企業大量導入AI，卻仍以生產力、目標達成與效率衡量員工，容易獎勵過度依賴AI者，反而低估查核、判斷與修正錯誤的價值。透過3層績效衡量框架，分別評估人的貢獻、AI系統與代理，以及人機協作成果，有助於企業重設指標、區分發展與薪酬對話，並進一步釐清AI當責。

2026/09/23

整合數據、分析和AI職能的轉型舵手

人工智慧與機器學習|紙本文章|維平．戈帕爾、湯瑪斯．戴文波特、蘭迪．畢恩

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。

調查全球高階主管：AI在2024年給商業帶來六大改變

分析與數據科學|數位版文章|蘭迪．畢恩

想要在數據時代中脫穎而出嗎？生成式AI的崛起，推動企業重新審視數據的潛力，也激發了他們更多的投資熱情。一份針對《財富》1000強和全球商業領袖的調查顯示，企業正朝六個主要的方向發展。身為企業領導人，關鍵問題是：我們的數據是否準確？當數據與AI的潛力被正確釋放，它們就不僅是技術工具，更是推動成長與競爭力的引擎。

2025/01/28

生成式AI推動公司文化更加數據導向

分析與數據科學|數位版文章|湯瑪斯．戴文波特、蘭迪．畢恩

生成式AI這樣能激發人們想像力的新技術，正在推動企業向數據導向文化邁進。根據一項年度調查，許多大企業的領導人表示，他們組織的建立數據及分析文化有了顯著提升。要抓住這一科技帶來的變革機遇，企業需要在實驗、實際部署和教育上投入更多資源，以真正將這種技術優勢轉化為文化力量。

2024/09/09

五個步驟，讓你的數據與人工智慧長大展身手

科技與分析|數位版文章|蘭迪．畢恩、艾莉森．薩格瑞夫斯

隨著人工智慧與數據工具爆炸式成長，企業紛紛設立數據與人工智慧長（CDAIO），但這些長字輩主管，往往因為焦點錯誤、缺乏組織的信任，注定失敗。本文建議公司採取五項步驟，幫助自家CDAIO達成任務。

2023/07/13

當心！你在數位轉型這些方面的投資不進反退

分析與數據科學|數位版文章|蘭迪．畢恩

許多公司都在大力投資數據、分析和人工智慧，但研究顯示，公司不見得因此就轉型為數據驅動的企業，最近還有一股停滯不前的趨勢。數據策略專家提供四項建議，讓你的企業能夠有真正的數據革命。

2023/06/06

想成為數據驅動組織，為何這麼難？

數據管理|數位版文章|蘭迪．畢恩

想要將公司轉型為數位驅動的組織，是許多領導人的追求，但總是失敗多於成功。深究其因，最艱鉅的挑戰或許無關於技術，而是公司整體的文化。根據調查，如今有91.9％的高階主管都意識到這個問題，承認文化障礙是邁向數據驅動之路上的最大阻礙。本文作者提出，轉型成功的公司都執行了三大原則；而領導人除了要重視這三點，當然還有持之以恆的決心，因為轉型就是一條漫長的路途。

2022/04/16

平均任期2年？數據長大位為何坐不久？

分析與數據科學|數位版文章|喬許．金恩、湯瑪斯．戴文波特、蘭迪．畢恩

隨著大數據對各行各業帶來的巨大利益，每家公司都需要有人妥善管理各種數據資料，因此「數據長」一職應運而生。然而根據分析，數據長的平均任職期間是2年。為什麼這個理應備受需要的職位，卻很難做得長久？最關鍵的問題，在於數據長這個職位沒有好好界定清楚，與分析長、資安長、隱私長等職位混淆不清。那麼該如何改善這個問題，讓數據長真正發揮價值？

2021/09/10