生成式AI未帶來可衡量報酬，問題不在於實驗失靈，而在於領導人重蹈數位轉型時期的錯誤：資金分散、試點零碎，卻未連結到真正的商業價值。AI實驗必須更有紀律——聚焦顧客核心問題，用強度、頻率、密度等架構挑選題目，以低成本反覆迭代，並由獲得賦權的「忍者團隊」推動規模化。
81歲台灣科技教父施振榮裝了14支心臟支架、歷經兩次病危，這些痕跡見證了他50年來勇於承擔、不斷開創人生格局的奮鬥史。即便身處AI時代，他仍秉持「Me too is not my style」的精神，以王道思維定義台灣的未來價值。
通用型AI很可能會讓企業陷入「數據主義」的迷思，以為愈多數據搭配愈強大的演算法，將獲得最佳決策；然而，未能正確判別資訊輕重，唯恐在特定領域引發違規問題，甚至損及企業本身的信任度。本文建議，企業應採混合式架構，運用大模型處理廣泛的日常業務，同時在高風險領域獲得專業的決策邏輯。
AI開始在愈來愈多的關鍵採購決策中發揮重要作用。眼下，不只是為了節約成本，更在於速度與供應鏈靈活度，讓企業得以即時綜合自身內部數據與外部環境波動，動態決定談判，像是零售、美容、電信等巨頭也都逐步擴大採用。從副駕升級到全自動的談判應用，人類與演算法將相互持續改進，未來無可限量。
世界知名的管顧公司麥肯錫，接觸許多企業執行長，他們最關心哪些議題？麥肯錫歷經多起醜聞，採取哪些行動重振聲譽？麥肯錫即將邁入百年，要如何繼往開來，迎接AI時代的挑戰？請看該公司全球管理合夥人的現身說法。
生成式AI投資狂潮再起，「這次不一樣」的聲音，是否正重演網路泡沫的集體迷思？本文透過經濟學供需理論與資本運作的分析，評估AI經濟是否存在重蹈覆轍的可能。
如今，不少人仰賴生成式AI為其做決策，人機一體只在彈指之間，順暢地讓人忘乎「魔鬼就藏在細節裡」；比如，下指令的語種。研究顯示，生成式AI的中、英文回應體現出兩種文化脈絡傾向，是看重人際和諧還是更加肯認個體獨特性；領導者須留心這樣的價值差異，將成為影響決策品質的操作變數。
根據研究，95％的AI專案未能取得實質成效，問題何在？詹文男認為必須流程重塑，並指出四階段步驟，他也呼籲領導人要做好準備，調整內部權力結構，帶來改變。
生成式AI不但席捲軟體產業，也大舉進軍其他產業。但這些產業的公司卻不知如何將這項技術融入自己的作業流程。要讓生成式AI成為得力助手，公司可以先進行「組織實驗」，確認它的效果，接著再全面推廣，創造策略優勢。
AI代理正加速改寫消費者購物歷程，轉向「代理對代理」（A2A）模式，即消費者的AI代理直接對接商家的服務系統。零售業者首當其衝，必須盡快決定：是封閉數據、被動開放、積極合作，或打造自有「.bot」通道？
研究人員分析了100個品牌導入生成式AI案例，歸納出企業運用這項技術的四種策略原型：大膽創新者，企圖以生成式AI重塑市場格局；嚴謹整合者，著重於信任、控制與法遵；快速追隨者，鎖定低成本、高影響力的快速成果；以及策略型建設者，以長遠視野發展生成式AI，自建智慧財產並推動持續優勢。
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