台灣能站上這波AI浪潮，背後其實經歷多年科技政策與產業布局。前科技部長陳良基回顧，2017年推動台積電三奈米先進製程留台、提前布局AI算力，都靠長期累積才逐步成形。今年歷經重病、從鬼門關前走回來後，他更重新思考人生優先順序，也希望將教育改革、科技政策與產業發展的實戰經驗傳承下去。
智慧醫療不應只追求AI技術或沿用既有體系，而要以照護為樞，重新檢視流程與分工，讓AI從單點應用走入完整照護流程，並透過「看得見、串得起、傳得開、留得下」4項管理，逐步轉化為全院能力。
AI安全只能靠暫停發展嗎？OpenAI早期推手里德・霍夫曼（Reid Hoffman）與葛雷格・比托（Greg Beato）在《超級代理效應》（Superagency）中提出「迭代部署」：讓AI以有節制的方式進入真實世界，透過廣泛使用、持續測試與大眾回饋，及早發現風險並修正。與其追求部署前的零風險，更重要的是建立能邊做邊學、持續降低風險的機制。
AI讓未來難以預測，導致個人難以決定是否投資教育，也讓公司高層不易評估如何雇用與培養員工。在不確定性持續升高的當下，領導人應避免把資源押在單一預測上，改以階段性投資、彈性組織與持續監測，培養面對未知的選擇能力。
企業若將數位化只當作技術升級而非營運模式轉型，投資就難以變現。公司必須推動四個環環相扣的轉向，重新建構見解、決策、行動與分析方式，把個人經驗轉化為可重複使用的組織智慧，真正帶來顧客影響、決策速度與銷售成長。
AI雖然能替員工自動化大量工作，卻也帶來一項常被忽略的「顧機器」隱形成本：員工每週平均必須花費6.4小時為AI補充脈絡、查核產出及修正錯誤。這並非個人生產力問題，而是需要由領導人從組織設計著手，盤點AI監督所需人力、建構脈絡基礎設施，並且重新設計績效指標，才能讓AI帶來實質的組織績效。
當AI跨越基礎認知門檻，重複性工作價值正快速貶值。面對無法預測的未來，關鍵不再是預測職業，而是打穩知識基本功並深耕批判思考、溝通協作等軟實力，才能在變局中建立不可取代的人性格局與核心優勢。
《哈佛商業評論》全球繁體中文版創刊20年來，持續將全球前瞻管理思維帶進台灣，也讓在地企業經驗走進管理現場。從領導典範轉變、AI轉型到數位知識平台，始終沿著「全球視野」與「在地實踐」兩條軸線，陪伴企業因應一次次管理挑戰。
