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。
AI快速滲入決策、戰爭、資訊與日常生活，我們是否正逐步把未來交到演算法手中？已故教宗方濟各（Pope Francis）在談及AI時指出，這不只是科技進步，而是一場足以重塑社會秩序的轉變。關鍵不在AI能做什麼，重點是，人類是否仍願意承擔選擇的責任，守住自身的獨特性，並不讓最核心的「人心」，在效率與權力的追逐中消失。
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。
